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標簽 > 深度學習
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訓練強大的機器學習分類算法需要大量經過標注的示例。為了生成經過標注的訓練示例,奧地利團隊使用了定制的駕駛模擬器。
新一代機器人的態(tài)勢感知將成為研究的熱點和難點。通過解決環(huán)境感知、自身狀態(tài)感知和多傳感器融合等問題,可以提高機器人的自主性、可靠性和適應性,從而推動機器人...
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軟件定義網絡(SDN)和其他算法(如快速傅里葉變換(FFT))必須放入FPGA中,以便在復雜的實時環(huán)境中使用。無線電的標準組件包括用于接收和傳輸信號的天...
AM67系列 具有三重顯示、3D 圖形、PCIe 3、USB3、用于 HMI 的 4K 視頻編解碼器數(shù)據(jù)手冊
AM67x 可擴展處理器系列基于進化的 Jacinto? 7 架構,針對智能視覺相機和通用計算應用,并建立在 TI 在視覺處理器市場領導地位十多年積累的...
性能重大提升的背后往往是模型設計的改變。不過有些時候對模型進行微調也可以提升機器學習的性能。最終的判斷可能會取決于你對相應任務的基準測試結果。
2024-01-11 標簽:GaN機器學習數(shù)據(jù)集 472 0
線性代數(shù)是人工智能的數(shù)學基礎之一,它涉及向量、矩陣、線性變換等概念。在機器學習和深度學習中,線性代數(shù)被廣泛應用于數(shù)據(jù)處理、特征提取和模型訓練等方面。
在入門級使用的數(shù)據(jù)集很小,可以放入主內存中。只需幾行代碼即可應用此類操作。在此階段數(shù)據(jù)包括Audio、Image、Time-series和Text等類型。
TDA4AH-Q1系列 用于傳感器融合的汽車分析 SoC、帶AI和視頻編碼器的L2、L3域控制器數(shù)據(jù)手冊
TDA4VH-Q1 TDA4AH-Q1 TDA4VP-Q1 TDA4AP-Q1 處理器系列基于進化的 Jacinto? 7 架構,針對 ADAS 和自動...
Hinton 表示,這種設計要求意味著數(shù)字計算機已經錯過了「硬件的各種可變、隨機、不穩(wěn)定、模擬和不可靠特性」,而這些特性可能對我們非常有用。
先重溫一下迭代(Iteration)、迭代器對象(iterable)、迭代器(iterator )的概念:
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