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在這部分的分享中，陶同學(xué)提出，“開(kāi)發(fā)是條艱難的路！！”在這條路上，困難重重。面對(duì)多種應(yīng)用場(chǎng)景，我們需要選擇訓(xùn)練框架，進(jìn)行模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，同時(shí)還需要面對(duì)數(shù)據(jù)集不夠大、算法性能不夠優(yōu)、跨平臺(tái)部署不夠方便等問(wèn)題。...
我們使用其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)擴(kuò)展了工作流。 將工作流程移交給成功執(zhí)行的其他項(xiàng)目 系列同事正在驗(yàn)證虛擬傳感器的當(dāng)前結(jié)果，以供串聯(lián)使用。...
決策樹(shù)是一個(gè)樹(shù)結(jié)構(gòu)（可以是二叉樹(shù)或非二叉樹(shù)），其每個(gè)非葉節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征屬性上的測(cè)試，每個(gè)分支代表這個(gè)特征屬性在某個(gè)值域上的輸出，而每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)存放一個(gè)輸出類(lèi)別。使用決策樹(shù)進(jìn)行決策的過(guò)程就是從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，測(cè)試待分類(lèi)項(xiàng)中相應(yīng)的特征屬性，并按照其值選擇輸出分支，直到到達(dá)葉子節(jié)點(diǎn)，將葉子節(jié)點(diǎn)存放的類(lèi)別作為決...
AI 服務(wù)器我們瞄準(zhǔn)英偉達(dá) DGX A100 和 DGX H100 兩款具有標(biāo)桿性產(chǎn)品力的產(chǎn)品進(jìn)行分析，鑒于 H100 發(fā)布時(shí)間較短、資料詳盡度不夠，我們首先從 DGX A100 出發(fā)來(lái)觀測(cè)具有產(chǎn)品力的 AI 服務(wù)器的基本架構(gòu)。...
Voting Scheme 現(xiàn)在我們可以將研究問(wèn)題定義如下： 前面我們定義了 local coordinates，現(xiàn)在只需要通過(guò)一種方法找到最優(yōu)的 local coordinates 使得 scene 中落在 model 表面的點(diǎn)最多，即可求出物體 pose。...
ML工作流中最困難的部分之一是為模型找到最好的超參數(shù)。ML模型的性能與超參數(shù)直接相關(guān)。...
促使人們意識(shí)到暗知識(shí)和人工智能的關(guān)系的，首先是有學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在擴(kuò)大科學(xué)經(jīng)驗(yàn)方面的運(yùn)用，它明確無(wú)誤地把暗知識(shí)和某一種裝置對(duì)應(yīng)起來(lái)。也許，人臉識(shí)別是最簡(jiǎn)單的例子。自古以來(lái)，人臉識(shí)別是（科學(xué)）經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，而且是一種明晰的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。為什么說(shuō)人臉識(shí)別是一種（科學(xué)）經(jīng)驗(yàn)的明知識(shí)？所謂人臉識(shí)別實(shí)為主體看到某一...
機(jī)器視覺(jué)和人工智能是兩個(gè)不同的概念，但它們有一定的關(guān)系。...
AI大模型是指參數(shù)數(shù)量巨大的人工智能模型。它們通常用于處理大量數(shù)據(jù)，并使用深度學(xué)習(xí)等復(fù)雜算法來(lái)學(xué)習(xí)和識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)。本文將詳細(xì)介紹AI大模型的工作原理、技術(shù)特點(diǎn)，以及應(yīng)用領(lǐng)域。...
隨著人工智能的不斷發(fā)展和應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的大小越來(lái)越成為一個(gè)重要的問(wèn)題。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們通常將模型分為兩類(lèi)：大模型和小模型。本文將介紹AI大模型和小模型是什么，并分析它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)以及區(qū)別。...
在我們深入研究我認(rèn)為計(jì)算機(jī)視覺(jué)如此嚴(yán)峻的主要原因之前，我首先需要解釋機(jī)器如何“看到”圖像。當(dāng)我們?nèi)祟?lèi)觀看圖像時(shí)，我們會(huì)感知物體，人物或景觀。當(dāng)機(jī)器“查看”圖像時(shí)，他們看到的只是代表單個(gè)像素的數(shù)字。...
提到RPN網(wǎng)絡(luò)，就不能不說(shuō)anchors。所謂anchors，實(shí)際上就是一組由rpn/generate_anchors.py生成的矩形。直接運(yùn)行作者demo中的generate_anchors.py可以得到以下輸出。...
在兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間，必須有激活函數(shù)連接，從而加入非線性因素，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力。所以，我們先從激活函數(shù)學(xué)起，一類(lèi)是擠壓型的激活函數(shù)，常用于簡(jiǎn)單網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)；另一類(lèi)是半線性的激活函數(shù)，常用于深度網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)。...
如果光源不穩(wěn)定，光照變化較大（存在陰影或者亮斑），則利用HSV通道檢測(cè)就比RGB檢測(cè)高效得多。光照變化較大時(shí)，對(duì)RGB三個(gè)色道的參數(shù)影響都很大，在實(shí)際調(diào)參過(guò)程中會(huì)顯得非常麻煩，而且效果不理想。...
人工智能和機(jī)器人是現(xiàn)代技術(shù)領(lǐng)域中互相關(guān)聯(lián)但也有著明顯區(qū)別的兩個(gè)概念。簡(jiǎn)單的說(shuō)，在傳統(tǒng)的理解下，機(jī)器人和人工智能都是計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的一部分，并且都是應(yīng)用于解決具體問(wèn)題的工具。但它們又有著各自的定義。本文將會(huì)詳細(xì)回答人工智能和機(jī)器人的區(qū)別，并詳細(xì)闡述兩者的定義、特點(diǎn)、應(yīng)用領(lǐng)域和未來(lái)發(fā)展方向。...
在 Zhovnirovsky 參與自行車(chē)運(yùn)動(dòng)時(shí)，他利用可穿戴設(shè)備來(lái)跟蹤大量自行車(chē)運(yùn)動(dòng)指標(biāo) - 如力量、節(jié)奏、速度和高度?！案鞣N指標(biāo)應(yīng)有盡有。”同樣在科技行業(yè)工作的 Zhovnirovsky 說(shuō)。而在游泳運(yùn)動(dòng)上，沒(méi)有任何可穿戴設(shè)備可與那些跟蹤跑步或自行車(chē)運(yùn)動(dòng)的設(shè)備相媲美。...
對(duì)人工智能的與人類(lèi)智能關(guān)系的探討在當(dāng)下十分熱門(mén)，我們對(duì)人工智能是否可能取代人類(lèi)這個(gè)話題投入了巨大的好奇。在未來(lái)，人工智能怎樣能接近人類(lèi)智能，人類(lèi)應(yīng)該如何與人工智能共存等，都是需要科學(xué)家探究并回答的議題。...
深度學(xué)習(xí) AI 應(yīng)用是解鎖生產(chǎn)力新時(shí)代的關(guān)鍵，人類(lèi)的創(chuàng)造力能夠通過(guò)機(jī)器得到提高與增強(qiáng)。我們致力于將大量培訓(xùn)數(shù)據(jù)和海量數(shù)學(xué)運(yùn)算用于全面訓(xùn)練每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練可使用大規(guī)模批處理功能離線進(jìn)行，歷時(shí)數(shù)天。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)要投入部署，那就面臨嚴(yán)格得多的時(shí)限要求。...
人工智能和大數(shù)據(jù)是密不可分的。大數(shù)據(jù)提供了足夠的數(shù)據(jù)讓機(jī)器學(xué)習(xí)，從而使人工智能更加聰明、精確和準(zhǔn)確。同時(shí)，人工智能也能夠?yàn)榇髷?shù)據(jù)提供更高效的處理手段，例如自動(dòng)分類(lèi)、識(shí)別和分析。...
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