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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

實(shí)現(xiàn)這一編程思想的轉(zhuǎn)變，是因?yàn)?FPGA 借助 OpenCL 實(shí)現(xiàn)了編程，程序員只需要通過(guò) C/C++ 添加適當(dāng)?shù)?pragma 就能實(shí)現(xiàn) FPGA 編...

2020-07-16 標(biāo)簽：fpga gpu 深度學(xué)習(xí) 7.4k 0

基于FPGA器件實(shí)現(xiàn)CNN加速系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)

隨著近些年深度學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展和廣泛的應(yīng)用，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)已經(jīng)成為檢測(cè)和識(shí)別領(lǐng)域最好的方法，它可以自動(dòng)地從數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)提取特征,而且網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多，...

2020-07-15 標(biāo)簽：fpga 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 3.4k 0

一文搞懂深度學(xué)習(xí)的精密率和召回率

這里，我們將討論兩個(gè)重要的度量指標(biāo)，即精度和召回率，它們被用于度量分類模型（即分類器）的性能。特別地，我們將討論如何用這兩個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)估決策樹(shù)模型。

2020-07-06 標(biāo)簽：分類器性能指標(biāo)深度學(xué)習(xí) 5.5k 0

圖文詳解：深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)任務(wù)

基于已知類別標(biāo)簽的樣本構(gòu)成的訓(xùn)練集，學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型；最終預(yù)測(cè)模型，對(duì)新的觀測(cè)樣本，預(yù)測(cè)相應(yīng)的輸出；預(yù)測(cè)結(jié)果為事先指定的兩個(gè)或多個(gè)類別中的某一個(gè)，或預(yù)測(cè)結(jié)果...

2020-07-01 標(biāo)簽：模型典型深度學(xué)習(xí) 7.1k 0

對(duì)人臉識(shí)別的11個(gè)誤解

人們會(huì)覺(jué)得要讓計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別人臉，解決方案必須采用高端硬件。畢竟，自21世紀(jì)前十年中期以來(lái)，深度學(xué)習(xí)算法在圖像分類方面的突破都利用了圖形處理單元（GPU...

2020-05-18 標(biāo)簽：云計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)人臉識(shí)別 837 0

MathWorks推出R2020a版本為工程師和科學(xué)家擴(kuò)展深度學(xué)習(xí)方面的AI功能

GPU Coder 現(xiàn)在提供了一組更廣泛的網(wǎng)絡(luò)，以便在云和邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn) AI 系統(tǒng)，這些網(wǎng)絡(luò)包括 Darknet-19、Darknet-53、Ince...

2020-05-06 標(biāo)簽：matlab MathWorks AI 1.4k 0

安防行業(yè)的探索和落地 5G+AI為安防提速

以5G+AI技術(shù)為主導(dǎo)的高幀頻、超高清、寬動(dòng)態(tài)范圍的4K、8K安防監(jiān)控解決方案以及相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景將成為必然的選擇。

2020-04-25 標(biāo)簽：AI 5G 智慧社區(qū) 1.3k 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的弊端和缺點(diǎn)

增加深度學(xué)習(xí)的受歡迎程度的一個(gè)因素是2018年可用的大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是在過(guò)去幾年和幾十年中收集的。這使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠真正發(fā)揮他們的潛力，因?yàn)樗麄儷@得的...

2020-04-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深度學(xué)習(xí) 7.7k 0

深度學(xué)習(xí)或者人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬了生物神經(jīng)元？

深度學(xué)習(xí)里的神經(jīng)元實(shí)質(zhì)上是數(shù)學(xué)函數(shù)，即相似度函數(shù)。在每個(gè)人工神經(jīng)元內(nèi)，帶權(quán)重的輸入信號(hào)和神經(jīng)元的閾值進(jìn)行比較，匹配度越高，激活函數(shù)值為1并執(zhí)行某種動(dòng)作的...

2020-04-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元深度學(xué)習(xí) 6.6k 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和超參數(shù)

實(shí)際上深度學(xué)習(xí)有很多不同的超參數(shù)，之后我們也會(huì)介紹一些其他的超參數(shù)，如momentum、mini batch size、regularization p...

2020-04-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)音識(shí)別深度學(xué)習(xí) 9.3k 0

激光雷達(dá)融合方法與挑戰(zhàn)和潛在影響因素研究

本文是，加拿大滑鐵盧大學(xué)CogDrive實(shí)驗(yàn)室，對(duì)當(dāng)前最新的基于深度學(xué)習(xí)的相機(jī)-激光雷達(dá)融合（camera-LiDAR Fusion）方法的綜述。

2020-04-15 標(biāo)簽：激光雷達(dá)深度學(xué)習(xí) 6k 0

邊緣計(jì)算中深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝壓縮的研究

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他很多機(jī)器學(xué)習(xí)模型一樣，可分為訓(xùn)練和推理兩個(gè)階段。訓(xùn)練階段根據(jù)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)模型中的參數(shù)（對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)主要是網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重）；推理階段將新數(shù)據(jù)...

2020-03-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)邊緣計(jì)算 3.7k 0

5行代碼打造無(wú)限寬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

但是，問(wèn)題來(lái)了：推導(dǎo)有限網(wǎng)絡(luò)的無(wú)限寬度限制需要大量的數(shù)學(xué)知識(shí)，并且必須針對(duì)不同研究的體系結(jié)構(gòu)分別進(jìn)行計(jì)算。對(duì)工程技術(shù)水平的要求也很高。

2020-03-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼深度學(xué)習(xí) 3.8k 0

基于硅量子位的可容錯(cuò)量子計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的一種構(gòu)建方法

這允許以單個(gè)晶格來(lái)高度精確地找到原子的量子點(diǎn)位，不過(guò)下一個(gè)挑戰(zhàn)，就是如何將這種精確的空間定位方法，擴(kuò)大到大規(guī)模、可容錯(cuò)的量子計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)中。

2020-03-27 標(biāo)簽：量子點(diǎn)量子計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí) 4.5k 0

一種名為ReZero的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改進(jìn)方法

深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了很多重大突破。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力通常隨著其網(wǎng)絡(luò)深度呈指數(shù)增長(zhǎng)，這一特性賦予了它很強(qiáng)的泛化能力。然而深層的網(wǎng)...

2020-03-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 5.8k 0

基于多層深度學(xué)習(xí)框架和運(yùn)動(dòng)分析的駕駛員疲勞監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

本節(jié)將更詳細(xì)地介紹實(shí)驗(yàn)中使用的CNN模型架構(gòu)。本文提出的CNN架構(gòu)為驗(yàn)證LSTM預(yù)測(cè)結(jié)果提供有力的證據(jù)。

2020-03-25 標(biāo)簽：監(jiān)測(cè)系統(tǒng)PPG 機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8k 0

深度學(xué)習(xí)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)分析

感知機(jī)算法中包含了前向傳播（FP）和反向傳播（BP）算法，但在介紹它們之前，我們先來(lái)了解一下深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)。

2020-02-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 3.4k 0

CFA二級(jí)思維導(dǎo)圖分享：機(jī)器學(xué)習(xí)

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練模型的算法數(shù)據(jù)集包括：訓(xùn)練樣本（Trainning Sample），檢驗(yàn)樣本（validation sample）、驗(yàn)證樣本（Test...

2020-01-16 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 2.2k 0

機(jī)器學(xué)習(xí)的張量概念解析

也許你剛剛對(duì)深度學(xué)習(xí)有了基本的了解，于是滿心歡喜的下載了tensorflow，準(zhǔn)備開(kāi)始搭建你的第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2020-01-22 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 9.6k 0

不同類型卷積結(jié)構(gòu)原理和優(yōu)缺點(diǎn)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的典型網(wǎng)絡(luò)，在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等多個(gè)領(lǐng)域都取得了很好的效果。

2020-01-01 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 9.6k 0

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工業(yè)4.0是由德國(guó)政府《德國(guó)2020高技術(shù)戰(zhàn)略》中所提出的十大未來(lái)項(xiàng)目之一。該項(xiàng)目由德國(guó)聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預(yù)計(jì)達(dá)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(xué)的智慧工廠，在商業(yè)流程及價(jià)值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。
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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(guó)加利福尼亞州的圣克拉拉市，在20多個(gè)國(guó)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(jìn)的專業(yè)技術(shù)，在并行處理方面實(shí)現(xiàn)了諸多突破。公司創(chuàng)立于1993年1月，總部位于美國(guó)加利福尼亞州圣克拉拉市。
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以無(wú)人駕駛來(lái)說(shuō)，城市中將建造一個(gè)巨大的交通共享網(wǎng)，只要拿出手機(jī)就能隨時(shí)呼叫無(wú)人駕駛汽車(chē)服務(wù)；交警能精準(zhǔn)判斷每一輛汽車(chē)去向，更有效地管理交通……
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OpenWrt 可以被描述為一個(gè)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(duì)比一個(gè)單一的、靜態(tài)的系統(tǒng)，OpenWrt的包管理提供了一個(gè)完全可寫(xiě)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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Qualcomm最新的“龍板”——Qualcomm DragonBoard 410c，是一枚功能極為強(qiáng)大，身材特別小巧的開(kāi)發(fā)板，它集成了目前最流行的智能手機(jī)處理能力，幫您實(shí)現(xiàn)對(duì)各種智能硬件的天馬行空想象。您可以研用“龍板”實(shí)現(xiàn)高清視頻、Wi-Fi/藍(lán)牙、多媒體、3D游戲等各項(xiàng)功能。
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OpenCL是一個(gè)為異構(gòu)平臺(tái)編寫(xiě)程序的框架，此異構(gòu)平臺(tái)可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。OpenCL由一門(mén)用于編寫(xiě)kernels （在OpenCL設(shè)備上運(yùn)行的函數(shù)）的語(yǔ)言（基于C99）和一組用于定義并控制平臺(tái)的API組成。
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嵌入式操作系統(tǒng)（Embedded Operating System，簡(jiǎn)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(dòng)軟件、系統(tǒng)內(nèi)核、設(shè)備驅(qū)動(dòng)接口、通信協(xié)議、圖形界面、標(biāo)準(zhǔn)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(dòng)計(jì)算平臺(tái)的基礎(chǔ)，它是一個(gè)開(kāi)放的、可升級(jí)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。基于這些接口，調(diào)試器可以及時(shí)地了解目標(biāo)虛擬機(jī)的狀態(tài)，例如查看目標(biāo)虛擬機(jī)上有哪些類和實(shí)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(wèn)網(wǎng)絡(luò)上別處的文件就像在使用自己的計(jì)算機(jī)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(dòng)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(kāi)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(kāi)發(fā)工具、充電樁計(jì)費(fèi)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(shí)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(guò)轉(zhuǎn)讓設(shè)計(jì)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(gè)開(kāi)源的云計(jì)算管理平臺(tái)項(xiàng)目，是一系列軟件開(kāi)源項(xiàng)目的組合。由NASA（美國(guó)國(guó)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(huì)發(fā)布的一個(gè)自由軟件許可證）授權(quán)的開(kāi)源代碼項(xiàng)目。
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MMU是中文名是內(nèi)存管理單元，有時(shí)稱作分頁(yè)內(nèi)存管理單元，它是一種負(fù)責(zé)處理中央處理器（CPU）的內(nèi)存訪問(wèn)請(qǐng)求的計(jì)算機(jī)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(hù)、中央處理器高速緩存的控制，在較為簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)中，負(fù)責(zé)總線的仲裁以及存儲(chǔ)體切換。
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網(wǎng)站建設(shè)是指使用標(biāo)識(shí)語(yǔ)言（markup language），通過(guò)一系列設(shè)計(jì)、建模、和執(zhí)行的過(guò)程將電子格式的信息通過(guò)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(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)的目的就是產(chǎn)生網(wǎng)站。

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