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標簽 > 深度學(xué)習(xí)
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綜上所述,這個新版本的 OpenVINO 工具包提供了許多好處,不僅優(yōu)化了用戶部署應(yīng)用程序的體驗,還增強了性能參數(shù)。它使用戶能夠開發(fā)具有易于部署、更...
2022-07-12 標簽:操作系統(tǒng)API深度學(xué)習(xí) 1366 0
使用Omniverse Replicator SDK構(gòu)建自定義、物理級精確的合成數(shù)據(jù)生成管線
Omniverse Replicator 為開發(fā)者提供了一個可以根據(jù)他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要求構(gòu)建特定合成數(shù)據(jù)生成應(yīng)用的特殊平臺。它建立在通用場景描述(USD)...
2022-07-11 標簽:編輯器SDK深度學(xué)習(xí) 1415 0
特征提取是計算機視覺中的一個重要主題。不論是SLAM、SFM、三維重建等重要應(yīng)用的底層都是建立在特征點跨圖像可靠地提取和匹配之上。特征提取是計算機視覺領(lǐng)...
2022-07-11 標簽:計算機視覺計算模塊深度學(xué)習(xí) 4238 0
請記住,在本章中討論的大多數(shù)技術(shù)都是機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)通用的,一部分用于解決過擬合問題的技術(shù)(如dropout)除外。
2022-07-11 標簽:機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2663 0
基于NVIDIA Jetson的AIR-020 AI推理系統(tǒng)
這些平臺還配備了安全技術(shù),例如安全啟動和可信計算集團 (TCG) 可信平臺模塊安全元素的 2.0 版,以保護設(shè)備上靜態(tài)或跨物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施傳輸?shù)拿舾行畔ⅰ?/p>
2022-07-11 標簽:AI人工智能深度學(xué)習(xí) 1288 0
TinyML設(shè)備的設(shè)備上持續(xù)學(xué)習(xí)
該研究提出了擴展 Latent Replay 算法以使用 8 位量化和凍結(jié)前端的想法。這不會影響 CL 過程并支持帶有量化的 Latent Repl...
2022-07-10 標簽:嵌入式cpu深度學(xué)習(xí) 1124 0
Edge AI在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中超越云計算
因此,處理的劃分帶來了兩種技術(shù)的最佳效果。因此,它可能是 AI 應(yīng)用程序的更好選擇。但是,大多數(shù)應(yīng)用程序都需要更快的實時更新訓(xùn)練,因此 Edge A...
2022-07-10 標簽:gpuAI深度學(xué)習(xí) 2344 0
上面第一行嚴格來說不算指令,只匯入了 OpenVINO 整合 TensorFlow 套件。而第二行呼叫了 openvino_tensorflow 設(shè)定后...
2022-07-10 標簽:深度學(xué)習(xí)tensorflow 1501 0
多項技術(shù)促進智能自動化與機器人技術(shù)相結(jié)合
為了節(jié)省時間并加快流程,訓(xùn)練有素的機器學(xué)習(xí)算法可用于預(yù)測和分類申請人的信譽。這可以簡化申請人的分類并改進貸款制裁的決策。
2022-07-08 標簽:AI機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1687 0
邏輯推理MRC的兩個數(shù)據(jù)集和對應(yīng)方法
AdaLoGN的整體結(jié)構(gòu)如圖6所示,可以看到自適應(yīng)地擴展TLG、消息傳遞過程通過迭代多輪來使得符號推理和神經(jīng)推理彼此充分交互。最終每一輪得到的擴展TLG...
2022-07-08 標簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2894 0
基于FPGA的邊緣設(shè)備開發(fā)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測程序
應(yīng)用程序在應(yīng)用程序處理單元 (APU) 上運行,以通過管理中斷和執(zhí)行單元之間的數(shù)據(jù)傳輸來控制系統(tǒng)。DPU 和用戶應(yīng)用程序之間的連接是通過 DPU A...
2022-07-09 標簽:fpga機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1196 0
深度學(xué)習(xí)和 CNN 等基于人工智能的技術(shù)變得越來越重要,尤其是在高度自動化的工業(yè) 4.0 環(huán)境中。這就是為什么它們目前是最先進的機器視覺解決方案的重...
2022-07-06 標簽:嵌入式AI深度學(xué)習(xí) 1277 0
安防監(jiān)控可以說是圖像處理領(lǐng)域最有潛力的應(yīng)用領(lǐng)域。如今各個城市都在瘋狂的安裝監(jiān)控攝像頭,全國時刻都有無數(shù)的攝像頭在錄監(jiān)控,但是安防監(jiān)控的后端處理卻沒跟上。...
2022-07-06 標簽:C++python深度學(xué)習(xí) 1768 0
道路基礎(chǔ)設(shè)施是一項重要的公共資產(chǎn),因為它有助于經(jīng)濟發(fā)展和增長,同時帶來重要的社會效益。路面檢查主要基于人類的視覺觀察和使用昂貴機器的定量分析。這些方...
2022-07-06 標簽:檢測器計算機深度學(xué)習(xí) 1657 0
嵌入式揚聲器驗證也被更頻繁地部署,并且通常被合并到喚醒觸發(fā)器中,以降低其他人喚醒您的設(shè)備的可能性。對于語音識別和說話人驗證,總是需要在錯誤接受(接受...
2022-07-09 標簽:處理器嵌入式深度學(xué)習(xí) 1560 0
用PyTorch、TensorFlow框架掌握深度學(xué)習(xí)
Keras 提供了一個高級環(huán)境,在其 Sequential 模型中向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)添加一層的代碼量可以縮減到一行,編譯和訓(xùn)練模型也分別只需一個函數(shù)調(diào)用。如果有...
2022-07-05 標簽:python深度學(xué)習(xí)pytorch 1287 0
用于少數(shù)鏡頭命名實體識別的分解元學(xué)習(xí)
我們在一些 benchmark 上進行了實驗,實驗表明我們提出的框架比之前的 SOTA 模型表現(xiàn)更好,我們還進行了定性和定量的分析,不同的元學(xué)習(xí)策略對于...
2022-07-05 標簽:模型深度學(xué)習(xí) 990 0
LeNet 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由深度學(xué)習(xí)三巨頭之一的 Yan Le Cun于 1994 年提出來的。其對構(gòu)建的 MNIST手寫字符數(shù)據(jù)集進行分類。LeNet...
2022-07-05 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 2634 0
MIT的SpAtten架構(gòu)將注意力機制用于高級NLP
通用的 AI 加速器、GPU、TPU 和 NPU 即使支持高計算能力也無法實現(xiàn)這些技術(shù),因為這些組件只能增強現(xiàn)有的傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括 CNN 和 R...
2022-07-01 標簽:處理器gpu深度學(xué)習(xí) 1120 0
基于深度學(xué)習(xí)算法的軟件生態(tài)系統(tǒng)
深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個子集,常用于自然語言處理,計算機視覺等領(lǐng)域,與眾不同之處在于,DL(Deep Learning )算法可以自動從圖像、視頻或文本...
2022-06-30 標簽:處理器ti深度學(xué)習(xí) 2385 0
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