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如何使用Vitis-AI加速YOLOX模型實(shí)現(xiàn)視頻中的目標(biāo)檢測(cè)
本文將介紹如何使用Vitis-AI加速YOLOX模型實(shí)現(xiàn)視頻中的目標(biāo)檢測(cè),并對(duì)相關(guān)源碼進(jìn)行解讀。由于演示的示例程序源碼是Vitis-AI開(kāi)源項(xiàng)目提供的,...
深度學(xué)習(xí)算法大多通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)流圖來(lái)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)過(guò)程。一些框架(例如CNTK,Caffe2,Theano和TensorFlow)使用靜態(tài)圖形,而...
2022-10-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Graph 2.8k 0
自然語(yǔ)言處理(Natural Language Processing,NLP)是計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,旨在使計(jì)算機(jī)能夠理解、解釋和生成...
2024-07-05 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)人工智能模型 2.8k 0
自動(dòng)化決策工具在組織的應(yīng)用中正變得越來(lái)越普遍。然而,其背后的一些機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型(從面部識(shí)別系統(tǒng)到在線廣告)都清楚地表明在種族和性別方面存在偏見(jiàn)。隨...
2021-03-04 標(biāo)簽:人工智能模型機(jī)器學(xué)習(xí) 2.8k 1
使用瑞薩RUHMI工具實(shí)現(xiàn)AI模型部署過(guò)程
AI無(wú)處不在。你在部署AI,你的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手也在部署AI,幾乎所有人都在做AI。然而,AI并不簡(jiǎn)單,不僅在生成有效模型上復(fù)雜,在部署上同樣充滿挑戰(zhàn)。
低頻下,二極管可以按照講到的模型來(lái)考慮,按照應(yīng)用場(chǎng)景采用簡(jiǎn)化模型還是復(fù)雜模型,但是當(dāng)高頻信號(hào)加載在二極管上時(shí),就要考慮二極管的動(dòng)態(tài)特性了。
APE:對(duì)CLIP進(jìn)行特征提純能夠提升Few-shot性能
CLIP是一個(gè)通用的模型,考慮到下游數(shù)據(jù)分布的差異,對(duì)某個(gè)下游任務(wù)來(lái)說(shuō),CLIP提取的特征并不全是有用的,可能包含一部分冗余或噪聲。因此,在這篇文章中,...
2023-07-19 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集Clip 2.8k 0
使用OpenVINO優(yōu)化并部署訓(xùn)練好的YOLOv7模型
在《英特爾銳炫 顯卡+ oneAPI 和 OpenVINO 實(shí)現(xiàn)英特爾 視頻 AI 計(jì)算盒訓(xùn)推一體-上篇》一文中,我們?cè)敿?xì)介紹基于英特爾 獨(dú)立顯卡搭建 ...
在AI愛(ài)克斯開(kāi)發(fā)板上用OpenVINO?加速YOLOv8-seg實(shí)例分割模型
《在 AI 愛(ài)克斯開(kāi)發(fā)板上用 OpenVINO 加速 YOLOv8 目標(biāo)檢測(cè)模型》介紹了在 AI 愛(ài)克斯開(kāi)發(fā)板上使用 OpenVINO 開(kāi)發(fā)套件部署并測(cè)...
2023-06-30 標(biāo)簽:英特爾AI開(kāi)發(fā)板 2.8k 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用來(lái)處理什么
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNNs)通常被用來(lái)處理具有顯著空間層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù),特別是圖像和視頻數(shù)據(jù)。它...
2024-07-11 標(biāo)簽:圖像識(shí)別模型數(shù)據(jù)集 2.8k 0
微變等效電路(Microscopic Equivalent Circuit)是一種用于描述半導(dǎo)體器件在低頻或直流條件下的等效電路模型。它通常用于分析和設(shè)...
2024-07-15 標(biāo)簽:直流模型半導(dǎo)體器件 2.8k 0
現(xiàn)在是2023年5月,截止目前,網(wǎng)絡(luò)上已經(jīng)開(kāi)源了眾多的LLM,如何用較低的成本,判斷LLM的基礎(chǔ)性能,選到適合自己任務(wù)的LLM,成為一個(gè)關(guān)鍵。 本文會(huì)涉...
2023-05-22 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集GPT 2.8k 0
Instruct-UIE 統(tǒng)一了信息抽取任務(wù)訓(xùn)練方法,可以融合不同類型任務(wù)以及不同的標(biāo)注規(guī)范,統(tǒng)一進(jìn)行訓(xùn)練。針對(duì)新的任務(wù)需求,僅需要少量的數(shù)據(jù)進(jìn)行增量式...
2023-04-25 標(biāo)簽:模型自然語(yǔ)言處理ChatGPT 2.8k 0
Anthropic開(kāi)源了一套MCP協(xié)議,它為連接AI系統(tǒng)與數(shù)據(jù)源提供了一個(gè)通用的、開(kāi)放的標(biāo)準(zhǔn),用單一協(xié)議取代了碎片化的集成方式。本文教你從零打造一個(gè)MC...
Transformer模型在語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音生成中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音生成作為人機(jī)交互的重要組成部分,正逐漸滲透到我們生活的各個(gè)方面。而Transformer模型,自其誕生以來(lái),憑...
首個(gè)中文醫(yī)學(xué)知識(shí)LLM:真正的賽華佗—華駝(HuaTuo)
通過(guò)醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜和 GPT 3.5 API 構(gòu)建了中文醫(yī)學(xué)指令數(shù)據(jù)集,并在此基礎(chǔ)上對(duì) LLaMA 進(jìn)行了指令微調(diào),提高了 LLaMA 在醫(yī)療領(lǐng)域的問(wèn)答效果。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建方法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為一種強(qiáng)大的預(yù)測(cè)工具,廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域,如金融、醫(yī)療、交通等。本文將詳細(xì)介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建方法,包括模型設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備、模型訓(xùn)...
2024-07-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)模型 2.8k 0
現(xiàn)在,機(jī)器學(xué)習(xí)有很多算法。如此多的算法,可能對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō),是相當(dāng)不堪重負(fù)的。今天,我們將簡(jiǎn)要介紹 10 種最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,這樣你就可以適應(yīng)這個(gè)激...
2022-10-24 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型機(jī)器學(xué)習(xí) 2.8k 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成部分有哪些
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNNs)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)...
2024-07-03 標(biāo)簽:圖像識(shí)別模型深度學(xué)習(xí) 2.8k 0
用OpenVINO C# API在intel平臺(tái)部署YOLOv10目標(biāo)檢測(cè)模型
最近YOLO家族又添新成員:YOLOv10,YOLOv10提出了一種一致的雙任務(wù)方法,用于無(wú)nms訓(xùn)練的YOLOs,它同時(shí)帶來(lái)了具有競(jìng)爭(zhēng)力的性能和較低的...
2024-06-21 標(biāo)簽:英特爾計(jì)算機(jī)模型 2.8k 0
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