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深度學習資訊

物聯(lián)網將在2021年對醫(yī)療保健領域產生積極影響的四大方向

可以公平地說，隨著我們開始從新冠肺炎大流行中恢復過來，所有人的目光開始轉向醫(yī)療保健領域。由于技術對于促進這種恢復正常狀態(tài)至關重要（更不用說未來公眾健康的...

2021-03-26 標簽：物聯(lián)網可穿戴設備深度學習 1967 0

值得關注的12種未來科技趨勢

從遠程醫(yī)療、遠程工作到人工智能助力藥物研發(fā)等，每個行業(yè)都在努力應對新冠疫情對世界的影響。在這一系列的努力中，毫無疑問，技術已成為企業(yè)的前沿思考與關注重點。

2021-03-25 標簽：人工智能量子計算機深度學習 7864 0

深度學習對機器視覺的好處與應用領域

人工智能中的計算機視覺是人類視覺的自動化。從零售、農業(yè)、保險到建筑，計算機視覺可以應用于社會的許多領域。

2021-03-24 標簽：機器視覺人工智能深度學習 4079 0

如何破解歷史行為稀少的用戶冷啟動問題

眾所周知，推薦系統(tǒng)的整體框架主要包括召回、粗排和精排3個部分。其中，最底層的召回模型具有舉足輕重的作用，而成功的召回推理需要依賴充足的歷史數(shù)據。但在云音...

2021-03-22 標簽：神經網絡深度學習開源項目 2504 0

詳解對GNN的預測過程的實現(xiàn)與應用方法

圖數(shù)據的天然優(yōu)勢是為學習算法提供了豐富的結構化信息，節(jié)點之間鄰接關系的設計成為了重要的先驗信息和交互約束。

2021-04-03 標簽：人工智能模型參數(shù)深度學習 5182 0

圖神經網絡的知識蒸餾框架介紹

隨著深度學習的成功，基于圖神經網絡（GNN）的方法［8，12，30］已經證明了它們在分類節(jié)點標簽方面的有效性。大多數(shù)GNN模型采用消息傳遞策略［7］：每...

2021-04-04 標簽：神經網絡深度學習 5804 0

華為“昇騰眾智計劃”上線，公布140個深度學習開發(fā)需求

“昇騰眾智計劃”上線，最新公布140個算子和深度學習網絡模型的開發(fā)需求，面向全社會組織和機構征集創(chuàng)新結果。昇騰眾智計劃是華為圍繞昇騰基礎軟件平臺推出的...

2021-03-22 標簽：華為深度學習 2652 0

關于多任務學習如何提升模型性能與原則

提升模型性能的方法有很多，除了提出過硬的方法外，通過把神經網絡加深加寬（深度學習），增加數(shù)據集數(shù)目（預訓練模型）和增加目標函數(shù)（多任務學習）都是能用來提...

2021-03-21 標簽：多任務深度學習 3178 0

英偉達-阿里云異構計算 TensorRT加速AI推理Hackathon 2021 邀請信

為了讓更多的工程師迅速掌握這個高性能的加速工具，英偉達將聯(lián)合生態(tài)合作伙伴，面向全國開發(fā)者們發(fā)起TensorRT加速AI推理hackathon 2021大賽。

2021-03-21 標簽：NVIDIA gpu 阿里云 3359 0

完整的Faster R-CNN框架

輸入的圖片以長×寬×高的張量形式表征，之后會被饋送入預訓練好的卷積神經網絡，在中間層得到特征圖。使用該特征圖作為特征提取器并用于下一流程。

2021-03-20 標簽：神經網絡目標檢測深度學習 3220 0

基于深度學習的計算機視覺技術在醫(yī)療領域中的現(xiàn)狀與應用

十年來，人工智能取得了前所未有的進展，包括醫(yī)學在內的許多領域都有望從中受益。在該論文中，研究者調查了以深度學習為支撐的現(xiàn)代計算機視覺技術在醫(yī)學領域的最新...

2021-03-20 標簽：CV 計算機視覺深度學習 8630 0

視覺SLAM基于深度學習閉環(huán)檢測

的來說，如果只是關注閉環(huán)檢測中圖像檢索的部分，與深度學習相關的工作還是很多很好的。難點在于要應對閉環(huán)檢測中的一些實際挑戰(zhàn)，比如cross-view乃至o...

2021-03-20 標簽：SLAM 圖像檢索深度學習 2440 0

使用keras來簡單的進行圖片識別分類

接觸深度學習3個月以來，從當初的小白零基礎學習，過程十分艱苦，看了幾章大牛 YoshuaBengio 寫的deep learning一書，粗略了解了基本...

2021-03-20 標簽：神經網絡數(shù)據集深度學習 3046 0

國產車規(guī)AI芯片肇觀電子NE-V163A的配置與開發(fā)及測試結果

作為一家車載智能硬件行業(yè)的資深玩家，肇觀電子致力于為主機廠提供高性能并經嚴格測試的智能汽車零部件。

2021-03-18 標簽：芯片 AI 深度學習 3381 0

科學家可以在智能手機上快速生成逼真的彩色3D全息圖了

為了將全息視頻普遍化，科學家們嘗試了多種不同的策略來減少所需的計算量，例如，用簡單的查找表代替復雜的物理模擬。然而，這些通常以圖像質量為代價。

2021-03-17 標簽：3D 深度學習全息圖 2348 0

ParaStor支撐特色交通大數(shù)據模型構建

該研究中心以現(xiàn)代城市智能交通一體化應用為大環(huán)境，利用機器視覺、數(shù)據挖掘、深度學習等方法，通過對各類交通管理信息系統(tǒng)及外場交通設備數(shù)據的整合，進行數(shù)據分析...

2021-03-14 標簽：大數(shù)據智慧交通深度學習 2172 0

關于深度學習最常用的10大激活函數(shù)詳解

那就讓我們來整理一下深度學習中離不開的激活函數(shù)！

2021-03-12 標簽：函數(shù)深度學習 3467 0

機器學習和深度學習有什么區(qū)別？

深度學習算法現(xiàn)在是圖像處理軟件庫的組成部分。在他們的幫助下，可以學習和訓練復雜的功能;但他們的應用也不是萬能的。 “機器學習”和“深度學習”有什么區(qū)別？...

2021-03-12 標簽：機器學習深度學習 8579 0

基于深度學習的人臉識別算法與其網絡結構

基于深度學習的人臉識別算法，如何讓神經網絡從訓練數(shù)據中學習到有效、魯棒的生物特征是至關重要的。

2021-03-12 標簽：神經網絡網絡結構深度學習 3631 0

詳解基于深度學習的偽裝目標檢測

PFANet的結構相對簡單，采用VGG網絡作為特征提取網絡，然后將前兩層特征稱為低層特征，后三層特征稱為高層特征，對他們采用了不同的方式進行特征增強，以...

2021-03-12 標簽：模塊檢測深度學習 3778 0

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工業(yè)4.0是由德國政府《德國2020高技術戰(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)邦經濟技術部聯(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。
英偉達

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Nvidia 是全球圖形技術和數(shù)字媒體處理器行業(yè)領導廠商，NVIDIA的總部設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，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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OpenCL是一個為異構平臺編寫程序的框架，此異構平臺可由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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嵌入式操作系統(tǒng)（Embedded Operating System，簡稱：EOS）是指用于嵌入式系統(tǒng)的操作系統(tǒng)。嵌入式操作系統(tǒng)是一種用途廣泛的系統(tǒng)軟件，通常包括與硬件相關的底層驅動軟件、系統(tǒng)內核、設備驅動接口、通信協(xié)議、圖形界面、標準化瀏覽器等。
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JDI（Java Debug Interface）是 JPDA 三層模塊中最高層的接口，定義了調試器（Debugger）所需要的一些調試接口。基于這些接口，調試器可以及時地了解目標虛擬機的狀態(tài)，例如查看目標虛擬機上有哪些類和實例等。
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