融合毫米波雷達技術，精華隆圖強智慧康養(yǎng)市場

基于毫米波雷達技術，精華隆與深圳大學合作研發(fā)推出了智能睡眠監(jiān)測儀、智能跌倒探測儀、智能人體感知探測儀等智慧感知產(chǎn)品，應用于智慧康養(yǎng)、智慧衛(wèi)生間、智慧家居...

2023-07-04 標簽：探測儀毫米波雷達深度學習 1957 0

美團將以20.65億元收購光年之外，后者“要打造中國OpenAI”

據(jù)公告，光年之外是中國領先的agi創(chuàng)新者，由美團的共同創(chuàng)始人王慧文老師創(chuàng)立。該公司正在努力促進agi在中國的實現(xiàn)和完全普及，目前管理和技術團隊在深度學習...

2023-06-30 標簽：框架Agi深度學習 1077 0

大模型背景下，AI芯片廠商面臨怎樣的機遇與挑戰(zhàn)？

對于大模型“世界”來說，算法是“生產(chǎn)關系”，是處理數(shù)據(jù)信息的規(guī)則與方式；算力是“生產(chǎn)力”，能夠提高數(shù)據(jù)處理、算法訓練的速度與規(guī)模；數(shù)據(jù)是“生產(chǎn)資料”，高...

2023-06-28 標簽：人工智能深度學習AI芯片 1383 0

ST高層談MCU產(chǎn)品、技術和市場發(fā)展趨勢

2023年5月12日，意法半導體（ST）在深圳蛇口希爾頓酒店舉辦了2023 STM32中國峰會，本次峰會以“STM32不止于芯”為主題，圍繞邊緣AI &...

2023-06-21 標簽：mcu電機控制STM32 3310 0

高效擴充樣本庫 | AIDG AI 樣本生成器 2.0 煥新而來

高質(zhì)量樣本有利于快速構建理想的深度學習模型，然而在動力電池、3C電子、汽車制造等高良率的生產(chǎn)場景中，想要獲取足夠數(shù)量的缺陷樣本用于AI品質(zhì)檢測，可能需要...

2023-05-08 標簽：AI深度學習 2450 0

智造之眼丨深度學習應用

智造之眼?科學設計深度學習各應用流程，在盡量簡化前期準備工作的基礎上為客戶提供穩(wěn)定且準確的深度學習解決方案。

2023-05-04 標簽：機器視覺工業(yè)機器視覺視覺檢測系統(tǒng) 1095 0

不止于簡單 | EVS-SC200 深度學習智能相機全新上市

EVS-SC200深度學習智能相機是一款一體式智能硬件產(chǎn)品，高度集成阿丘自研AI算法、軟件和硬件，滿足采圖/傳輸/推理/通信的一站式需求。利用AI大幅降...

2023-04-28 標簽：相機深度學習 1155 0

人才招聘 | 志奮領科技，歡迎有志青年加入~

OFFER來了！Accuracy+Intelligent+industrial4.0這里有廣闊的平臺任你施展拳腳，還有一群心懷熱血的人和你一起共事！如果...

2023-04-03 標簽：傳感器深度學習 1196 0

新品試用 | 昂視PiqsX為您開啟全新智能化體驗

昂視"PiqsX產(chǎn)品免費試用月"體驗活動正式啟動！近年來，隨著智能制造深入推進，智能檢測裝備需求日益增加。智能檢測裝備作為先進制造的...

2023-04-03 標簽：智能化深度學習 777 0

ChatGPT在電磁領域的能力到底有多強？

ChatGPT簡介ChatGPT（GenerativePre-trainedTransformer）是由OpenAI開發(fā)的一個包含了1750億個參數(shù)的大...

2023-02-02 標簽：電磁深度學習自然語言處理 1643 0

深度學習聚類的綜述

作者：凱魯嘎吉來源：博客園這篇文章對現(xiàn)有的深度聚類算法進行全面綜述與總結?，F(xiàn)有的深度聚類算法大都由聚類損失與網(wǎng)絡損失兩部分構成，博客從兩個視角總結現(xiàn)有的...

2023-01-13 標簽：深度學習 1425 0

人工智能300年！LSTM之父萬字長文：詳解現(xiàn)代AI和深度學習發(fā)展史

來源：新智元編輯：昕朋好困導讀最近，LSTM之父JürgenSchmidhuber梳理了17世紀以來人工智能的歷史。在這篇萬字長文中，Schmidhub...

2023-01-13 標簽：人工智能深度學習 1335 0

開發(fā)者說 | 臟寶Dirty Bae——基于OriginBot的小小桌面清潔機器人

臟寶(Dirtybot, Dirty Bea)桌面清潔機器人，聚焦智能化家用機器人領域，實現(xiàn)在桌面場景下智能識別，智能清理和智能交互的功能，整合芯片，硬...

2023-01-04 標簽：嵌入式人工智能深度學習 1176 0

訓練深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡的常用5個損失函數(shù)

作者：Onepagecode來源：DeepHubIMBA神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練時的優(yōu)化首先是對模型的當前狀態(tài)進行誤差估計，然后為了減少下一次評估的誤差，需要使用...

2022-10-19 標簽：深度學習 1106 0

如何在深度學習結構中使用紋理特征

來源：AI公園，作者：TraptiKalra編譯：ronghuaiyang導讀這是前一篇文章的繼續(xù)，在這篇文章中，我們將討論紋理分析在圖像分類中的重要性...

2022-10-10 標簽：深度學習 1386 0

紋理分析以及結合深度學習來提升紋理分類效果

來源：AI公園，作者：TraptiKalra編譯：ronghuaiyang導讀紋理分析的介紹，各種紋理分析方法，并結合深度學習提升紋理分類。人工智能的一...

2022-09-28 標簽：深度學習 1287 0

速來｜阿丘科技線上AI訓練營【第四期】報名中…

阿丘科技致力于用AI技術解決工業(yè)自動化領域的視覺問題。2020年至今，阿丘科技多次舉辦線上、線下AI訓練營，并獲得學員一致好評。 2022年，阿丘科技...

2022-07-19 標簽：機器視覺深度學習 882 0