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標簽 > 深度學(xué)習(xí)
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谷歌推出一款基于AI和深度學(xué)習(xí)的圖像標注方式“流體標注”
本文中的內(nèi)容將在2018年ACM多媒體會議“勇敢新理念”環(huán)節(jié)中展示,谷歌的研究人員研究了一種機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的界面,可用于標注分類數(shù)據(jù),劃定圖像中每個目標的...
2018-10-24 標簽:谷歌AI深度學(xué)習(xí) 5776 0
感知、決策、控制是自動駕駛的三個技術(shù)環(huán)節(jié),但真正的難點在哪呢?
2018-07-19 標簽:人工智能自動駕駛深度學(xué)習(xí) 5776 0
大家好,我又出來懟人了。 “ 我不是針對誰,只是現(xiàn)在所有的深度學(xué)習(xí)都搞不定對話AI。”
2019-02-15 標簽:人工智能深度學(xué)習(xí) 5766 0
其中硬盤的設(shè)計是這樣的:1T的NVME固態(tài)做系統(tǒng)盤,12T的機械盤作為數(shù)據(jù)集倉庫,另外一個1T SATA固態(tài)作為訓(xùn)練時的數(shù)據(jù)集緩存,因為IO讀寫速度也是...
2021-01-07 標簽:芯片gpu深度學(xué)習(xí) 5765 0
采用人工智能系統(tǒng)實現(xiàn)安全防護或檢測系統(tǒng)有哪些困難和對策
網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的獨特對抗屬性給人工智能應(yīng)用落地帶來了重重困難,但我們并不認為這最終會阻礙人工智能成為網(wǎng)絡(luò)安全利器。我們嘗試分析了人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)用里的...
2020-06-03 標簽:人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5761 0
AI賦能下的當下與未來,人臉識別的準確度已經(jīng)提升了4個數(shù)量級
商湯研究院院長王曉剛?cè)涨氨硎荆?014年,人工智能人臉識別技術(shù)的準確率首次超過人眼準確率,但目前,誤差率已經(jīng)可以達到億分之一。機器做人臉識別如果相當于一...
技術(shù) | 基于深度學(xué)習(xí)圖像識別的變電站監(jiān)控系統(tǒng)
基于計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及無線通信技術(shù)和視頻監(jiān)控技術(shù),研究深度學(xué)習(xí)圖像識別的變電站基建安全行為監(jiān)控系統(tǒng)。
2019-07-22 標簽:變電站圖像識別深度學(xué)習(xí) 5739 0
AI網(wǎng)紅Andrej Karpathy最新力作,傾囊相授神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的33條訓(xùn)練技巧
一旦獲得了一種定性的感覺,那么寫一些簡單的代碼來搜索/過濾/排序也是一個好主意,不管你能想到什么(例如標簽的類型,注釋的大小,注釋的數(shù)量,等等),并將它...
2019-04-28 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI深度學(xué)習(xí) 5732 0
來自《Deep Learning vs. Traditional Computer Vision》 摘要: 深度學(xué)習(xí)推動了數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的極限。但是,...
2020-10-31 標簽:機器視覺CV深度學(xué)習(xí) 5711 0
以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到各個行業(yè)。驅(qū)動人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展的是各行各業(yè)積累的大數(shù)據(jù)。
2019-12-04 標簽:AI人工智能深度學(xué)習(xí) 5709 0
“工業(yè)4.0”平臺人工智能平臺,“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略就涵蓋了人工智能
2013年德國政府提出的“工業(yè)4.0”戰(zhàn)略就涵蓋了人工智能?!肮I(yè)4.0”戰(zhàn)略著重在制造業(yè)等領(lǐng)域利用互聯(lián)網(wǎng)、人工智能技術(shù),將人與機器、機器與機器連接起來...
2018-04-11 標簽:人工智能深度學(xué)習(xí) 5697 0
Python的兩個基礎(chǔ)包numpy和Matplotlib示例詳解
Python的科學(xué)計算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一個第三方的Python包,用于科學(xué)計算...
2017-11-15 標簽:python深度學(xué)習(xí) 5696 0
OpenAI Five是如何訓(xùn)練的、為什么選擇打Dota以及AI在打Dota的時候在想什么?
總決賽讓OpenAI的科學(xué)家可以回答一個重要的研究問題:OpenAI Five在多大程度、以何種方式能夠被確定的打?。坎⑶铱赡苁怯惺芬詠碜畲笠?guī)模的、人們...
2019-04-19 標簽:人工智能深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 5637 0
10分鐘快速了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的基本構(gòu)建模塊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種機器學(xué)習(xí)算法,旨在模擬人腦的行為。它由相互連接的節(jié)點組成,也稱為人工神經(jīng)元,這些節(jié)點組織成層次結(jié)構(gòu)。...
2023-09-21 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5628 0
運用多種機器學(xué)習(xí)方法比較短文本分類處理過程與結(jié)果差別
目標 從頭開始實踐中文短文本分類,記錄一下實驗流程與遇到的坑運用多種機器學(xué)習(xí)(深度學(xué)習(xí) + 傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí))方法比較短文本分類處理過程與結(jié)果差別 工具 深...
2020-11-02 標簽:機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)cnn 5627 0
魔方正在被用作連接深度學(xué)習(xí)與高等數(shù)學(xué)之間的橋梁
從已還原的魔方開始,模型首先向后倒退一步,然后還原魔方。接著向后倒退兩步并還原魔方,隨后再向后倒退三步,如此類推。這會讓算法在每一次嘗試中逐漸學(xué)習(xí)。Ba...
2018-08-02 標簽:AI深度學(xué)習(xí) 5578 0
目前在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域分類兩個派別,一派為學(xué)院派,研究強大、復(fù)雜的模型網(wǎng)絡(luò)和實驗方法,為了追求更高的性能;另一派為工程派,旨在將算法更穩(wěn)定、高效的落地在硬件...
2019-06-08 標簽:模型深度學(xué)習(xí) 5573 0
這種擬人化的語言如果用傳統(tǒng)的智能語言模板匹配很難會命中兒童的真實意圖。在這方面ROOBO又結(jié)合另外的LSTM模型進行大量標注,實現(xiàn)了兒童自然語言處理的神...
2019-10-08 標簽:機器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 5570 0
本文是繼RCNN[1],fast RCNN[2]之后,目標檢測界的領(lǐng)軍人物Ross Girshick團隊在2015年的又一力作。簡單網(wǎng)絡(luò)目標檢測速度達到...
2021-01-13 標簽:目標檢測深度學(xué)習(xí) 5567 0
采用Vitis技術(shù)的Ultra96 (v1):DPU集成與MIPI平臺教程
首先,我們將在 Vivado 和 Petalinux 工具中創(chuàng)建原始的非加速 MIPI 項目。在完成這一步驟之后,您將得到可啟動軟硬件鏡像,用來啟動流水...
2020-06-28 標簽:電路板機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5559 0
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