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深度學習

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深度學習技術(shù)

分析預測未來人工智能領(lǐng)域的行業(yè)生態(tài)及應用

人工智能是一門綜合了計算機科學、生理學、哲學的交叉學科。凡是使用機器代替人類實現(xiàn)認知、識別、分析、決策等功能,均可認為使用了人工智能技術(shù)。

2018-12-29 標簽:人工智能深度學習 4560 0

谷歌新研究使用連續(xù)拍攝的一對非模糊圖像,能夠合成運動模糊圖像

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他們設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包括一個新的“線性預測”(line prediction)層,它會教一個系統(tǒng)從連續(xù)拍攝的兩張圖像退回到跨越這兩張輸入圖像捕獲時間的...

2018-12-29 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學習 2935 0

什么是深度學習人工智能的深度學習詳細資料概述

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2016年,AlphaGo 擊敗韓國圍棋冠軍李世石,在媒體報道中,曾多次提及“深度學習”這個概念。而新版本的AlphaGoZero,更充分地運用了深度學...

2018-12-31 標簽:人工智能機器學習深度學習 6815 0

“深度學習”雖然深奧,本質(zhì)卻很簡單

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但就像愛情,“深度學習”雖然深奧,本質(zhì)卻很簡單。無論是圖像識別還是語義分析,機器的“學習”能力都來源于同一個算法 — 梯度下降法 (Gradient D...

2018-12-27 標簽:AI人工智能深度學習 4799 0

全面闡述GNN及其方法和應用,深度學習的最大軟肋是什么?

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在內(nèi)容上,模型方面,本文從GNN原始模型的構(gòu)建方式與存在的問題出發(fā),介紹了對其進行不同改進的GNN變體,包括如何處理不同的圖的類型、如何進行高效的信息傳...

2018-12-27 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習 2.4萬 0

重讀Youtube深度學習推薦系統(tǒng)論文不同體驗和收獲

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所以作者是先用 word2vec 方法對 video 和 search token 做了 embedding 之后再作為輸入的,這也是做 embeddi...

2018-12-26 標簽:機器學習深度學習 2799 0

2018年,機器學習和人工智能領(lǐng)域最重要的突破是什么?

正如Xavier Amatriain說的那樣,深度學習的寒冬不會到來——這項技術(shù)已經(jīng)用到產(chǎn)業(yè)里并帶來了收益,現(xiàn)實讓人們收起了一部分對AI的期望和恐懼,業(yè)...

2018-12-26 標簽:人工智能機器學習深度學習 3987 0

深度學習為腫瘤診療帶來全新解決方案

連心科技將機器學習、深度學習技術(shù)與放射治療相結(jié)合,實現(xiàn)危及器官和靶區(qū)的自動分割。

2018-12-24 標簽:GPU深度學習 3599 0

為什么基于梯度的方法能夠在深度學習的優(yōu)化中行之有效

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化本質(zhì)上是一個非凸問題,而簡單的基于梯度的算法在實踐中似乎總是能夠解決這類問題。

2018-12-24 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習 3927 0

深度學習在機器人行業(yè)中的應用

迄今為止,大多數(shù)人工智能(AI)研究都集中在視覺方面。多虧了機器學習,尤其是深度學習,我們現(xiàn)在有了對周圍環(huán)境有很好的視覺理解的機器人和設(shè)備。

2018-12-23 標簽:機器人人工智能深度學習 4861 0

探索如何構(gòu)建一個強大的視覺層次,使其成為高性能的圖像特征提取器

這與全連接層完全相反。在上面的例子中,我們的輸入特征為 5*5=25,輸出數(shù)據(jù)為 3*3=9. 如果我們使用標準的全連接層,就會產(chǎn)生一個 25*9=22...

2018-12-22 標簽:濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習 3188 0

DeepMind這項研究到底意味著什么?會帶來什么樣的影響?

在CASP 10之前,整個增長曲線10年來基本上是平緩的。CASP11的提升,是因為引入了協(xié)同進化的方法。CASP 12帶來的提升,是這些方法最終被證明...

2018-12-21 標簽:深度學習DeepMind 3868 0

自動機器學習技術(shù)在推薦系統(tǒng)中的應用

今天,推薦系統(tǒng)的模型和應用已經(jīng)相當成熟,然而部署一套全新的推薦系統(tǒng),甚至僅在已有系統(tǒng)上添加數(shù)據(jù)維度和模型優(yōu)化依然是非常耗時耗力的事情。

2018-12-21 標簽:機器學習深度學習 3236 0

Apollo感知系列干貨分享

任何一個系統(tǒng)的感知算法里,僅僅有深度學習是不夠的,一定要有數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型計算(模式較重,需要收集數(shù)據(jù)),同時也有面向下游的、后處理的計算(模式輕,見效快)。

2018-12-19 標簽:Apollo深度學習 6187 0

我們可以利用純監(jiān)督深度學習方法訓練出一個熟練的自動駕駛員嗎?

在傳統(tǒng)的規(guī)劃模塊中有許多算法,這些算法決定了車輛沿路線的確切路徑,以及相對于其他車輛的速度和距離。ChauffeurNet試圖通過觀察真實和模擬數(shù)據(jù)(包...

2018-12-31 標簽:自動駕駛無人車深度學習 2264 0

深入了解TensorFlow隨附的此版Keras將能為您實現(xiàn)哪些功能

TensorFlow 開發(fā)者的經(jīng)驗水平千差萬別,既有首次學習機器學習的學生,也有機器學習專家和研究人員。恰巧,TensorFlow 的優(yōu)點之一便是能提供...

2018-12-18 標簽:深度學習TensorFlowKeras 3045 0

基于規(guī)則的預測算法和基于機器學習的預測算法

Apollo 障礙物行為預測系統(tǒng)采用 MLP 多層感知機制,通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與規(guī)劃算法,達到精準預測路徑的目的。

2018-12-18 標簽:深度學習MLP 9395 0

結(jié)合深度學習與最新Pytorch1.0來為你細致講解

Francois Fleuret于2000年獲得巴黎第六大學數(shù)學博士學位,2006年獲得巴黎第十三大學數(shù)學博士學位。他是瑞士Idiap研究所計算機視覺和...

2018-12-17 標簽:計算機視覺機器學習深度學習 3192 0

人工智能高速發(fā)展路上的基石有哪些

隨著一系列技術(shù)上的突破,人工智能在世界科技領(lǐng)域已經(jīng)漸漸的駛進了高速車道。中國老子有一句名言是:“九層之臺,起于累土”。意思就是再高的樓臺都是由一筐一筐土...

2018-12-15 標簽:互聯(lián)網(wǎng)人工智能深度學習 4390 0

Yan LeCun強推的AI簡史:兩大流派世紀之爭,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)華麗回歸

John McCarthy 于1956年提出了人工智能這一概念。目前在機器學習領(lǐng)域,尤其是深度學習領(lǐng)域,預測算法正在取得重大進展,但把這些技術(shù)歸于人工智...

2018-12-14 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)深度學習 3279 0

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  • 工業(yè)4.0
    工業(yè)4.0
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    工業(yè)4.0是由德國政府《德國2020高技術(shù)戰(zhàn)略》中所提出的十大未來項目之一。該項目由德國聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟技術(shù)部聯(lián)合資助,投資預計達2億歐元。旨在提升制造業(yè)的智能化水平,建立具有適應性、資源效率及基因工程學的智慧工廠,在商業(yè)流程及價值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。
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    Nvidia 是全球圖形技術(shù)和數(shù)字媒體處理器行業(yè)領(lǐng)導廠商,NVIDIA的總部設(shè)在美國加利福尼亞州的圣克拉拉市,在20多個國家和地區(qū)擁有約5700名員工。公司在可編程圖形處理器方面擁有先進的專業(yè)技術(shù),在并行處理方面實現(xiàn)了諸多突破。公司創(chuàng)立于1993年1月,總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市。
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    ARM架構(gòu)過去稱作進階精簡指令集機器(Advanced RISC Machine,更早稱作:Acorn RISC Machine),是一個32位精簡指令集(RISC)處理器架構(gòu),其廣泛地使用在許多嵌入式系統(tǒng)設(shè)計。
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    OpenCL是一個為異構(gòu)平臺編寫程序的框架,此異構(gòu)平臺可由CPU,GPU或其他類型的處理器組成。OpenCL由一門用于編寫kernels (在OpenCL設(shè)備上運行的函數(shù))的語言(基于C99)和一組用于定義并控制平臺的API組成。
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    ARM公司
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    ARM公司是一家知識產(chǎn)權(quán)(IP)供應商,它與一般的半導體公司最大的不同就是不制造芯片且不向終端用戶出售芯片,而是通過轉(zhuǎn)讓設(shè)計方案,由合作伙伴生產(chǎn)出各具特色的芯片。
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    數(shù)字電子鐘
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  • A6處理器
    A6處理器
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  • 大聯(lián)大友尚
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    OpenStack是一個開源的云計算管理平臺項目,是一系列軟件開源項目的組合。由NASA(美國國家航空航天局)和Rackspace合作研發(fā)并發(fā)起,以Apache許可證(Apache軟件基金會發(fā)布的一個自由軟件許可證)授權(quán)的開源代碼項目。
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    YunOS
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  • MMU
    MMU
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    MMU是中文名是內(nèi)存管理單元,有時稱作分頁內(nèi)存管理單元,它是一種負責處理中央處理器(CPU)的內(nèi)存訪問請求的計算機硬件。它的功能包括虛擬地址到物理地址的轉(zhuǎn)換(即虛擬內(nèi)存管理)、內(nèi)存保護、中央處理器高速緩存的控制,在較為簡單的計算機體系結(jié)構(gòu)中,負責總線的仲裁以及存儲體切換。
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  • 中國硬件創(chuàng)新大賽
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無刷電機 FOC IGBT 逆變器 文心一言 5G 英飛凌 羅姆
直流電機 PID MOSFET 傳感器 人工智能 物聯(lián)網(wǎng) NXP 賽靈思
步進電機 SPWM 充電樁 IPM 機器視覺 無人機 三菱電機 ST
伺服電機 SVPWM 光伏發(fā)電 UPS AR 智能電網(wǎng) 國民技術(shù) Microchip
瑞薩 沁恒股份 全志 國民技術(shù) 瑞芯微 兆易創(chuàng)新 芯海科技 Altium
德州儀器 Vishay Micron Skyworks AMS TAIYOYUDEN 納芯微 HARTING
adi Cypress Littelfuse Avago FTDI Cirrus LogIC Intersil Qualcomm
st Murata Panasonic Altera Bourns 矽力杰 Samtec 揚興科技
microchip TDK Rohm Silicon Labs 圣邦微電子 安費諾工業(yè) ixys Isocom Compo
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TE Connectivity Toshiba OMRON Sensirion Broadcom Semtech 旺宏 英飛凌
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Xilinx 廣瀨電機 金升陽 君耀電子 聚洵 Liteon 新潔能 Maxim
MPS 億光 Exar 菲尼克斯 CUI WIZnet Molex Yageo
Samsung 風華高科 WINBOND 長晶科技 晶導微電子 上海貝嶺 KOA Echelon
Coilcraft LRC trinamic
放大器 運算放大器 差動放大器 電流感應放大器 比較器 儀表放大器 可變增益放大器 隔離放大器
時鐘 時鐘振蕩器 時鐘發(fā)生器 時鐘緩沖器 定時器 寄存器 實時時鐘 PWM 調(diào)制器
視頻放大器 功率放大器 頻率轉(zhuǎn)換器 揚聲器放大器 音頻轉(zhuǎn)換器 音頻開關(guān) 音頻接口 音頻編解碼器
模數(shù)轉(zhuǎn)換器 數(shù)模轉(zhuǎn)換器 數(shù)字電位器 觸摸屏控制器 AFE ADC DAC 電源管理
線性穩(wěn)壓器 LDO 開關(guān)穩(wěn)壓器 DC/DC 降壓轉(zhuǎn)換器 電源模塊 MOSFET IGBT
振蕩器 諧振器 濾波器 電容器 電感器 電阻器 二極管 晶體管
變送器 傳感器 解析器 編碼器 陀螺儀 加速計 溫度傳感器 壓力傳感器
電機驅(qū)動器 步進驅(qū)動器 TWS BLDC 無刷直流驅(qū)動器 濕度傳感器 光學傳感器 圖像傳感器
數(shù)字隔離器 ESD 保護 收發(fā)器 橋接器 多路復用器 氮化鎵 PFC 數(shù)字電源
開關(guān)電源 步進電機 無線充電 LabVIEW EMC PLC OLED 單片機
5G m2m DSP MCU ASIC CPU ROM DRAM
NB-IoT LoRa Zigbee NFC 藍牙 RFID Wi-Fi SIGFOX
Type-C USB 以太網(wǎng) 仿真器 RISC RAM 寄存器 GPU
語音識別 萬用表 CPLD 耦合 電路仿真 電容濾波 保護電路 看門狗
CAN CSI DSI DVI Ethernet HDMI I2C RS-485
SDI nas DMA HomeKit 閾值電壓 UART 機器學習 TensorFlow
Arduino BeagleBone 樹莓派 STM32 MSP430 EFM32 ARM mbed EDA
示波器 LPC imx8 PSoC Altium Designer Allegro Mentor Pads
OrCAD Cadence AutoCAD 華秋DFM Keil MATLAB MPLAB Quartus
C++ Java Python JavaScript node.js RISC-V verilog Tensorflow
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