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• 智能制造是什么

  智能制造應當包含智能制造技術和智能制造系統(tǒng)，智能制造系統(tǒng)不僅能夠在實踐中不斷地充實知識庫，而且還具有自學習功能，還有搜集與理解環(huán)境信息和自身的信息，并進行分析判斷和規(guī)劃自身行為的能力。...

  3547次閱讀 · 0評論 機器人智能化智能制造

• 詳解ChatGPT的預訓練模型成長史

  PFMs能在nlp中盛行起來，得益于能它同時對單詞的句法和語義表示進行建模，并根據(jù)不同的輸入動態(tài)改變多義詞的表示上下文。PFM能學習豐富的語法和語義推理知識，效果更好。...

  1306次閱讀 · 0評論 gpunlp半監(jiān)督學習ChatGPT
  

• 淺談YOLO系列的神經(jīng)網(wǎng)絡模型從v1到v7的演進

  在以前的方法中，原始圖像的每個像素可以被神經(jīng)網(wǎng)絡處理數(shù)百甚至數(shù)千次。每次這些像素都通過相同的神經(jīng)網(wǎng)絡傳遞，經(jīng)過相同的計算。是否可以做一些事情以免重復相同的計算？...

  737次閱讀 · 0評論 神經(jīng)網(wǎng)絡
  

• 智能算法影響認知對抗的作用機理

  智能算法通過對用戶個人身份、心理特征、行為習慣、興趣偏好等進行綜合分析計算，能夠制定出最優(yōu)信息推薦策略，繼而以特定信息作用于目標認知，并最終影響其現(xiàn)實行為。...

  789次閱讀 · 0評論 智能算法機器學習

• 機器學習算法：監(jiān)督學習和強化學習

  垃圾郵件識別需使計算機“學會”識別某個郵件是否為垃圾郵件。為實現(xiàn)計算機識別垃圾郵件，開發(fā)人員需搜集較多的垃圾郵件和非垃圾郵件，并“告訴”計算機各個郵件分屬于垃圾郵件或非垃圾郵件。...

  1482次閱讀 · 0評論 人臉識別機器學習自動駕駛半監(jiān)督學習

• 自然語言和ChatGPT的大模型調(diào)教攻略

  指令調(diào)整（Instruction Tuning）將多種任務轉(zhuǎn)化成自然語言表述的形式，再通過seq2seq的監(jiān)督學習+多任務學習的方式調(diào)整大規(guī)模語言模型的參數(shù)。...

  1232次閱讀 · 0評論 GPT自然語言ChatGPT
  

• 構造機器學習算法規(guī)律介紹

  特征選擇需要選擇區(qū)分度高的特征。如圖一所示，圖一中上方兩張圖的紅線與藍線重合較少，可被視為區(qū)分度高的特征，圖一下方兩張圖的紅線與藍線重合較高，相比于圖一上方兩張圖的區(qū)分度較低。因此，經(jīng)過特征選擇步驟，圖一中上方兩張圖將被選擇。...

  444次閱讀 · 0評論 神經(jīng)網(wǎng)絡算法機器學習
  

• 標準網(wǎng)絡安全下如何處理AI漏洞？

  人工智能(AI)技術，特別是機器學習，正在廣泛的商業(yè)和政府背景下迅速部署。這些技術容易受到一系列廣泛的操縱，這些操縱可能會觸發(fā)錯誤、從訓練數(shù)據(jù)集推斷私人數(shù)據(jù)、降低性能或泄露模型參數(shù)。...

  666次閱讀 · 0評論 網(wǎng)絡安全機器學習

• 基于人工智能的圖紙檢測與識別方案

  本方案在設計研究院等單位中為設計圖紙的電子化檢索應用發(fā)揮了極大的作用，對傳統(tǒng)圖紙管理服務的轉(zhuǎn)型升級起到了示范作用，有效降低了管理人員數(shù)量，提高借閱效率和服務水平，具有廣闊的應用推廣前景。...

  2619次閱讀 · 0評論 元器件圖像處理人工智能

• 基于深度學習的圖像摳圖領域應用及挑戰(zhàn)

  本文還整合了包括合成圖像和真實圖像在內(nèi)的諸多圖像摳圖數(shù)據(jù)集，并在典型的數(shù)據(jù)集上對具有代表性的諸多方法進行了系統(tǒng)的實驗和主客觀結果評估。...

  1287次閱讀 · 0評論 深度學習
  

• 如何利用CUDA實現(xiàn)一個2D卷積算子

  卷積操作主要針對圖像進行運算，我們常見的RGB即為三通道的二維圖像，那么就可以通過一個一維數(shù)組存儲所有的數(shù)據(jù)，再按照不同的布局去索引對應的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在主要使用nchw和nhwc兩種數(shù)據(jù)布局。...

  911次閱讀 · 0評論 CUDA深度學習卷積網(wǎng)絡

• 芯片是如何為AIGC提供算力的？

  從1999年的第一顆GPU，到2008年NVIDIA公司推出的第一顆可用于AI的GPU——Tegra，再到最近幾年涌入AI領域的、百花齊放的各類芯片方案（例如，基于AVX-512指令集擴展的Intel至強CPU，NVIDIA全新的Volta GPU架構，賽靈思的Vitis AI推理平臺），算力的提高...

  1260次閱讀 · 0評論 芯片gpu算力ChatGPT

• 人工智能的未來何在？聊聊ChatGPT和AIGC的前世今生

  AIGC繪畫之所以能率先破圈，是因為人們通過視覺獲得信息具有天然優(yōu)勢，視覺信息一直在網(wǎng)絡中具有較強的傳播力且容易被大眾所感知，帶來的沖擊力更大，天然容易被人記憶和理解。...

  497次閱讀 · 0評論 人工智能ChatGPTAIGC

• 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡目標檢測中的YOLO算法詳解

  我們的檢測網(wǎng)絡有24個卷積層，其次是2個全連接層。交替1x1卷積層減少了前面層的特征空間。我們在ImageNet分類任務上以一半的分辨率(224x224的輸入圖像)預訓練卷積層，然后將分辨率加倍來進行檢測。...

  3975次閱讀 · 0評論 檢測器神經(jīng)網(wǎng)絡卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
  

• 高壓開關柜無線測溫系統(tǒng)設計原理及應用案例分享

  10kV高壓柜是電力系統(tǒng)中不可或缺的部分，其安全運行是用戶負荷的重要保證。高壓柜的特點是負荷電流較大、容易發(fā)熱，需要定期測溫。從結構形式上看，10kV高壓柜分為旋轉(zhuǎn)刀閘式和小車式兩種...

  2201次閱讀 · 0評論 溫度傳感器電力系統(tǒng)電磁干擾測溫系統(tǒng)開關柜

• 深度解析谷歌的AI架構設計

  自 2016 年以來，谷歌現(xiàn)已構建了 6 種不同的 AI 芯片，TPU、TPUv2、TPUv3、TPUv4i、TPUv4 和 TPUv5。谷歌主要設計了這些芯片，并與博通進行了不同程度的中后端合作。...

  1827次閱讀 · 0評論 谷歌AI人工智能

• 淺析3D視覺技術學習的難點

  2D視覺技術主要在二維空間下完成工作，三維信息基本上沒有得到任何利用，而三維信息才真正能夠反映物體和環(huán)境的狀態(tài)，也更接近人類的感知模式。近年來，學術界和工業(yè)界推出了一系列優(yōu)秀的算法和產(chǎn)品，被廣泛應用到各個領域。...

  777次閱讀 · 0評論 計算機視覺自動駕駛智能制造3D視覺

• 圖像匹配算法SIFT算法實現(xiàn)步驟簡述

  將一幅圖像映射（變換）為一個局部特征向量集；特征向量具有平移、縮放、旋轉(zhuǎn)不變性，同時對光照變化、仿射及投影變換也有一定不變性。...

  1882次閱讀 · 0評論 算法Sift

• 基于Alpaca派生的多輪對話數(shù)據(jù)集

  ChatAlpaca數(shù)據(jù)集包含10,000個對話組，共計95,558條對話語句。每個對話組的第一輪對話是來自Alpaca數(shù)據(jù)集的指令：用戶輸入指令，ChatGPT給出回答。隨后，用戶根據(jù)回答內(nèi)容展開追問，將對話進行下去。...

  4491次閱讀 · 0評論 ChatGPT

• 跨解剖域自適應對比半監(jiān)督學習方法解析

  在半監(jiān)督學習中，一個典型的例子是 Mean-Teacher。與對抗網(wǎng)絡類似，其整體架構包含了兩個網(wǎng)絡：teacher 網(wǎng)絡和 student 網(wǎng)絡。...

  1854次閱讀 · 0評論 半監(jiān)督學習
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