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深度學習

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深度學習技術(shù)

混合精度訓(xùn)練的優(yōu)勢！將自動混合精度用于主流深度學習框架

僅通過添加幾行代碼，TensorFlow、PyTorch和MXNet中的自動混合精確功能就能助力深度學習研究人員和工程師基于NVIDIA Volta和T...

2019-04-03 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 深度學習 8.3k 0

淺談紅外弱小目標檢測算法

紅外單幀弱小目標檢測算法主要通過圖像預(yù)處理突出小目標同時抑制背景噪聲干擾，之后采用閾值分割提取疑似目標，最后根據(jù)特征信息進行目標確認。

2022-08-04 標簽：濾波器視覺系統(tǒng)深度學習 8.3k 0

深度學習在計算機視覺領(lǐng)域的應(yīng)用一覽

圖像處理，還有視頻處理，曾經(jīng)是很多工業(yè)產(chǎn)品的基礎(chǔ)，現(xiàn)在電視，手機還有相機/攝像頭等等都離不開，是技術(shù)慢慢成熟了（傳統(tǒng)方法），經(jīng)驗變得比較重要，而且芯片集...

2019-03-23 標簽：計算機視覺深度學習 cnn 8.3k 0

深度學習在IoT大數(shù)據(jù)和流分析中的應(yīng)用

這篇論文對于使用深度學習來改進IoT領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析和學習方法進行了詳細的綜述。

2018-03-01 標簽：大數(shù)據(jù)iot 深度學習 8.3k 0

深度學習中常用的幾種卷積不同情況下的卷積定義方式

在本文中，我盡量使用簡單明了的方式向大家解釋深度學習中常用的幾種卷積，希望能夠幫助你建立學習體系，并為你的研究提供參考。 Convolution VS ...

2020-10-08 標簽：濾波器信號處理卷積 8.3k 0

如何建立起強大的視覺層次結(jié)構(gòu)，并最終成為強大的圖像特征提取器

如果你仔細看了上文中的gif，你會發(fā)現(xiàn)我們把5×5的特征矩陣轉(zhuǎn)換成了3×3的特征矩陣，輸入圖像的邊緣被“修剪”掉了，這是因為邊緣上的像素永遠不會位于卷積...

2018-08-16 標簽：檢測器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習 8.3k 0

無人駕駛的定義簡述無人駕駛的工作原理無人駕駛汽車的利與弊

無人駕駛技術(shù)的核心是以感知處理與智能決策為主要的核心技術(shù)路線，采用高級感應(yīng)技術(shù)、語言識別技術(shù)、機器視覺技術(shù)、圓點云技術(shù)等重要技術(shù)手段，構(gòu)建智能感知與決策...

2023-04-26 標簽：智能感知機器學習無人駕駛 8.3k 0

lobe可視化工具能建立、訓(xùn)練并安裝個性化的深度學習模型

由于在云端訓(xùn)練的速度非?？欤隳茈S時得到模型表現(xiàn)的結(jié)果，計算機的速度也不會減慢。你可以通過交互圖表控制模型的精確度，理解它是如何隨時間進行改進的。最終它...

2018-05-07 標簽：可視化深度學習 8.3k 0

超分辨率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

而我們在深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如下圖為例），就是模仿了人類視覺系統(tǒng)的處理過程。正因此，計算機視覺是深度學習最佳的應(yīng)用領(lǐng)域之一。超分辨就是計算機視覺中...

2018-07-12 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺深度學習 8.2k 0

基于Numpy實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：如何加入和調(diào)整dropout？

幾乎所有目前最先進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都用到了dropout. 這篇教程介紹如何通過幾行Python代碼在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中加入Dropout. 讀完這篇教程之后，你將得...

2018-04-15 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習 8.2k 0

Deeplearning4j框架中的庫,企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序中的深度學習

Python 為數(shù)據(jù)科學家所廣泛采用，而大數(shù)據(jù)編程人員則在 Hadoop 和 Spark 上使用 Java 或 Scala 來開展工作。DL4J 填補了...

2018-05-13 標簽：Java Python 深度學習 8.2k 0

NVIDIA初創(chuàng)加速計劃”初顯成效人工智能大放異彩

飛搜科技通過采用NVIDIA Tesla P100對圖像進行大規(guī)模的深度學習訓(xùn)練，實現(xiàn)了對視頻監(jiān)控圖像中低質(zhì)量圖片的快速重建，遠超傳統(tǒng)超分辨率方法。

2018-07-14 標簽：NVIDIA AI 人工智能 8.2k 0

如何使用tensorflow快速搭建起一個深度學習項目

我們繼續(xù)以 NG 課題組提供的 sign 手勢數(shù)據(jù)集為例，學習如何通過Tensorflow快速搭建起一個深度學習項目。數(shù)據(jù)集標簽共有零到五總共 6 類標...

2018-10-25 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習 tensorflow 8.2k 0

教你如何用OpenCV、Python和深度學習技術(shù)對圖像和實時視頻進行神經(jīng)風格遷移

雖然Gatys等人的方法能生成不錯的神經(jīng)風格遷移結(jié)果，但是它的速度非常慢。2016年，Johnson等人在Gatys的基礎(chǔ)上提出的全新算法速度快了三倍，...

2018-08-31 標簽：CPU 圖像深度學習 8.2k 0

深度學習在自然語言處理方面的研究進展

要是關(guān)注深度學習在自然語言處理方面的研究進展，我相信你一定聽說過Attention Model（后文有時會簡

2018-07-19 標簽：GPU 人工智能深度學習 8.1k 0

機器視覺中獲得3D圖像的幾種方法詳細資料說明

近年來，機器視覺技術(shù)變得越來越復(fù)雜，工業(yè)領(lǐng)域的圖像處理更多的專注于3D傳感器，而且越來越多的技術(shù)已經(jīng)完善并且投入到實際應(yīng)用中，包括焊縫的檢測，以及在生產(chǎn)...

2019-03-09 標簽：傳感器機器視覺深度學習 8.1k 0

機器學習從入門到進階的基本流程

其他課程，可以有選擇的在直播平臺上買一到兩門課，從頭到尾跟著老師學習，直接聽上面的李飛飛課程可能很難直接跟上，有一兩門入門視頻課還是能加快學習速度的，另...

2018-05-29 標簽：人工智能機器學習深度學習 8.1k 0

最適合 AI 應(yīng)用的計算機視覺類型是什么？

計算機視覺是指為計算機賦予人類視覺這一技術(shù)目標，從而賦能裝配線檢查到駕駛輔助和機器人等應(yīng)用。計算機缺乏像人類一樣憑直覺產(chǎn)生視覺和畫面的能力。我們必須給予...

2023-12-18 標簽：AI 計算機視覺機器學習 8.1k 0

一種WS新方法，那它可以超越GN、BN嗎？

其中 W^ 卷積層的權(quán)重，* 是卷積運算。將圖2 所示作為一個例子，WS方法不會直接在原始權(quán)重上進行優(yōu)化，而是采用另一個函數(shù) W^=WS（W）來表示原始...

2019-04-08 標簽：算法梯度深度學習 8.1k 0

對深度遷移學習的當前研究進行了回顧和分類

定義 1：（遷移學習）。給定一個基于數(shù)據(jù) Dt 的學習任務(wù) Tt，我們可以從 Ds 中獲取對任務(wù) Ts 有用的知識。遷移學習旨在通過發(fā)現(xiàn)并轉(zhuǎn)換 Ds 和...

2018-09-17 標簽：機器學習深度學習遷移學習 8.1k 0

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工業(yè)4.0

工業(yè)4.0

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工業(yè)4.0是由德國政府《德國2020高技術(shù)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(jīng)濟技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預(yù)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(yīng)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(shù)和數(shù)字媒體處理器行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)廠商，NVIDIA的總部設(shè)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(shù)，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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無人機技術(shù)

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以無人駕駛來說，城市中將建造一個巨大的交通共享網(wǎng)，只要拿出手機就能隨時呼叫無人駕駛汽車服務(wù)；交警能精準判斷每一輛汽車去向，更有效地管理交通……
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OpenWrt 可以被描述為一個嵌入式的 Linux 發(fā)行版。（主流路由器固件有 dd-wrt，tomato，openwrt，padavan四類）對比一個單一的、靜態(tài)的系統(tǒng)，OpenWrt的包管理提供了一個完全可寫的文件系統(tǒng)，從應(yīng)用程序供應(yīng)商提供的選擇和配置，并允許您自定義的設(shè)備，以適應(yīng)任何應(yīng)用程序。
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ARM架構(gòu)過去稱作進階精簡指令集機器（Advanced RISC Machine，更早稱作：Acorn RISC Machine），是一個32位精簡指令集（RISC）處理器架構(gòu)，其廣泛地使用在許多嵌入式系統(tǒng)設(shè)計。
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Qualcomm最新的“龍板”——Qualcomm DragonBoard 410c，是一枚功能極為強大，身材特別小巧的開發(fā)板，它集成了目前最流行的智能手機處理能力，幫您實現(xiàn)對各種智能硬件的天馬行空想象。您可以研用“龍板”實現(xiàn)高清視頻、Wi-Fi/藍牙、多媒體、3D游戲等各項功能。
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OpenCL是一個為異構(gòu)平臺編寫程序的框架，此異構(gòu)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(shè)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(guān)的底層驅(qū)動軟件、系統(tǒng)內(nèi)核、設(shè)備驅(qū)動接口、通信協(xié)議、圖形界面、標準化瀏覽器等。
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　Windows Embedded Compact（即 Windows CE）是微軟公司嵌入式、移動計算平臺的基礎(chǔ)，它是一個開放的、可升級的32位嵌入式操作系統(tǒng)，是基于掌上型電腦類的電子設(shè)備操作系統(tǒng)。
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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(diào)試器（Debugger）所需要的一些調(diào)試接口?；谶@些接口，調(diào)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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　　網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)，英文Network File System（NFS），是由SUN公司研制的UNIX表示層協(xié)議（presentation layer protocol），能使使用者訪問網(wǎng)絡(luò)上別處的文件就像在使用自己的計算機一樣。
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麒麟960（kirin 960）是海思半導(dǎo)體有限公司推出的新一代移動設(shè)備芯片，麒麟960首次配備ARM Cortex-A73 CPU核心，小核心為A53，組成四大四小的big.LITTLE組合，GPU為Mali G71 MP8。
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米爾是一家專注于ARM嵌入式軟硬件開發(fā)的高新技術(shù)企業(yè)。在以客戶為中心的指引下，米爾為嵌入式領(lǐng)域客戶提供專業(yè)的ARM工業(yè)控制板、ARM核心板、ARM開發(fā)工具、充電樁計費控制單元及充電控制板等產(chǎn)品和技術(shù)服務(wù)。
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ARM公司是一家知識產(chǎn)權(quán)（IP）供應(yīng)商，它與一般的半導(dǎo)體公司最大的不同就是不制造芯片且不向終端用戶出售芯片，而是通過轉(zhuǎn)讓設(shè)計方案，由合作伙伴生產(chǎn)出各具特色的芯片。
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OpenStack是一個開源的云計算管理平臺項目，是一系列軟件開源項目的組合。由NASA（美國國家航空航天局）和Rackspace合作研發(fā)并發(fā)起，以Apache許可證（Apache軟件基金會發(fā)布的一個自由軟件許可證）授權(quán)的開源代碼項目。
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MMU是中文名是內(nèi)存管理單元，有時稱作分頁內(nèi)存管理單元，它是一種負責處理中央處理器（CPU）的內(nèi)存訪問請求的計算機硬件。它的功能包括虛擬地址到物理地址的轉(zhuǎn)換（即虛擬內(nèi)存管理）、內(nèi)存保護、中央處理器高速緩存的控制，在較為簡單的計算機體系結(jié)構(gòu)中，負責總線的仲裁以及存儲體切換。
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OMAP-L138是美國德州儀器（TI）推出全新DSP+ARM工業(yè)處理器，這款芯片也是業(yè)界功耗最低的浮點數(shù)字信號處理器（DSP） + ARM9處理器，大大降低了雙核通訊的開發(fā)難度，可充分滿足工業(yè)應(yīng)用的高能效、連通性設(shè)計對高集成度外設(shè)、更低熱量耗散以及更長電池使用壽命的需求。
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網(wǎng)站建設(shè)是指使用標識語言（markup language），通過一系列設(shè)計、建模、和執(zhí)行的過程將電子格式的信息通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸，最終以圖形用戶界面（GUI）的形式被用戶所瀏覽。簡單來說，網(wǎng)頁設(shè)計的目的就是產(chǎn)生網(wǎng)站。

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