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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

全面闡述GNN及其方法和應(yīng)用,深度學(xué)習(xí)的最大軟肋是什么？

在內(nèi)容上，模型方面，本文從GNN原始模型的構(gòu)建方式與存在的問(wèn)題出發(fā)，介紹了對(duì)其進(jìn)行不同改進(jìn)的GNN變體，包括如何處理不同的圖的類型、如何進(jìn)行高效的信息傳...

2018-12-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 2.4萬(wàn) 0

重讀Youtube深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)論文不同體驗(yàn)和收獲

所以作者是先用 word2vec 方法對(duì) video 和 search token 做了 embedding 之后再作為輸入的，這也是做 embeddi...

2018-12-26 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.1k 0

2018年，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域最重要的突破是什么？

正如Xavier Amatriain說(shuō)的那樣，深度學(xué)習(xí)的寒冬不會(huì)到來(lái)——這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)用到產(chǎn)業(yè)里并帶來(lái)了收益，現(xiàn)實(shí)讓人們收起了一部分對(duì)AI的期望和恐懼，業(yè)...

2018-12-26 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4.2k 0

深度學(xué)習(xí)為腫瘤診療帶來(lái)全新解決方案

連心科技將機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)與放射治療相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)危及器官和靶區(qū)的自動(dòng)分割。

2018-12-24 標(biāo)簽：GPU 深度學(xué)習(xí) 4.1k 0

為什么基于梯度的方法能夠在深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化中行之有效

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化本質(zhì)上是一個(gè)非凸問(wèn)題，而簡(jiǎn)單的基于梯度的算法在實(shí)踐中似乎總是能夠解決這類問(wèn)題。

2018-12-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4.3k 0

深度學(xué)習(xí)在機(jī)器人行業(yè)中的應(yīng)用

迄今為止，大多數(shù)人工智能（AI）研究都集中在視覺(jué)方面。多虧了機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是深度學(xué)習(xí)，我們現(xiàn)在有了對(duì)周圍環(huán)境有很好的視覺(jué)理解的機(jī)器人和設(shè)備。

2018-12-23 標(biāo)簽：機(jī)器人人工智能深度學(xué)習(xí) 5.2k 0

探索如何構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的視覺(jué)層次，使其成為高性能的圖像特征提取器

這與全連接層完全相反。在上面的例子中，我們的輸入特征為 5*5=25，輸出數(shù)據(jù)為 3*3=9. 如果我們使用標(biāo)準(zhǔn)的全連接層，就會(huì)產(chǎn)生一個(gè) 25*9=22...

2018-12-22 標(biāo)簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 3.4k 0

DeepMind這項(xiàng)研究到底意味著什么？會(huì)帶來(lái)什么樣的影響？

在CASP 10之前，整個(gè)增長(zhǎng)曲線10年來(lái)基本上是平緩的。CASP11的提升，是因?yàn)橐肓藚f(xié)同進(jìn)化的方法。CASP 12帶來(lái)的提升，是這些方法最終被證明...

2018-12-21 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)DeepMind 4.3k 0

自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用

今天，推薦系統(tǒng)的模型和應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)成熟，然而部署一套全新的推薦系統(tǒng)，甚至僅在已有系統(tǒng)上添加數(shù)據(jù)維度和模型優(yōu)化依然是非常耗時(shí)耗力的事情。

2018-12-21 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.4k 0

Apollo感知系列干貨分享

任何一個(gè)系統(tǒng)的感知算法里，僅僅有深度學(xué)習(xí)是不夠的，一定要有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型計(jì)算（模式較重，需要收集數(shù)據(jù)），同時(shí)也有面向下游的、后處理的計(jì)算（模式輕，見(jiàn)效快）。

2018-12-19 標(biāo)簽：Apollo 深度學(xué)習(xí) 6.6k 0

我們可以利用純監(jiān)督深度學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練出一個(gè)熟練的自動(dòng)駕駛員嗎？

在傳統(tǒng)的規(guī)劃模塊中有許多算法，這些算法決定了車輛沿路線的確切路徑，以及相對(duì)于其他車輛的速度和距離。ChauffeurNet試圖通過(guò)觀察真實(shí)和模擬數(shù)據(jù)（包...

2018-12-31 標(biāo)簽：自動(dòng)駕駛無(wú)人車深度學(xué)習(xí) 2.5k 0

深入了解TensorFlow隨附的此版Keras將能為您實(shí)現(xiàn)哪些功能

TensorFlow 開(kāi)發(fā)者的經(jīng)驗(yàn)水平千差萬(wàn)別，既有首次學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)生，也有機(jī)器學(xué)習(xí)專家和研究人員。恰巧，TensorFlow 的優(yōu)點(diǎn)之一便是能提供...

2018-12-18 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)TensorFlow Keras 3.4k 0

基于規(guī)則的預(yù)測(cè)算法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)算法

Apollo 障礙物行為預(yù)測(cè)系統(tǒng)采用 MLP 多層感知機(jī)制，通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與規(guī)劃算法，達(dá)到精準(zhǔn)預(yù)測(cè)路徑的目的。

2018-12-18 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)MLP 9.9k 0

結(jié)合深度學(xué)習(xí)與最新Pytorch1.0來(lái)為你細(xì)致講解

Francois Fleuret于2000年獲得巴黎第六大學(xué)數(shù)學(xué)博士學(xué)位，2006年獲得巴黎第十三大學(xué)數(shù)學(xué)博士學(xué)位。他是瑞士Idiap研究所計(jì)算機(jī)視覺(jué)和...

2018-12-17 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.5k 0

人工智能高速發(fā)展路上的基石有哪些

隨著一系列技術(shù)上的突破，人工智能在世界科技領(lǐng)域已經(jīng)漸漸的駛進(jìn)了高速車道。中國(guó)老子有一句名言是：“九層之臺(tái)，起于累土”。意思就是再高的樓臺(tái)都是由一筐一筐土...

2018-12-15 標(biāo)簽：互聯(lián)網(wǎng)人工智能深度學(xué)習(xí) 4.6k 0

Yan LeCun強(qiáng)推的AI簡(jiǎn)史：兩大流派世紀(jì)之爭(zhēng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)華麗回歸

John McCarthy 于1956年提出了人工智能這一概念。目前在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，尤其是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，預(yù)測(cè)算法正在取得重大進(jìn)展，但把這些技術(shù)歸于人工智...

2018-12-14 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 3.5k 0

PerferredNetworks發(fā)布了其超參數(shù)優(yōu)化框架的beta版本

Optuna作為超參數(shù)優(yōu)化框架可以和PFN自己的深度學(xué)習(xí)框架Chainer充分結(jié)合使用。只需要在Chainer中寫(xiě)接受來(lái)自O(shè)ptuna的超參數(shù)的代碼即可...

2018-12-14 標(biāo)簽：自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.8k 0

探析自然語(yǔ)言處理中的深度遷移學(xué)習(xí)

展示幾種最先進(jìn)的通用句子嵌入編碼器，特別是在遷移學(xué)習(xí)任務(wù)的少量數(shù)據(jù)上與 Word embedding 模型相比的情況下，它們往往會(huì)給出令人驚訝的良好性能。

2018-12-13 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)nlp 3.6k 0

人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展方向

隨著人工智能技術(shù)的興起，人工智能技術(shù)應(yīng)用在電力系統(tǒng)的運(yùn)行、控制、管理等領(lǐng)域。人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用不僅拓展了人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍，而且擴(kuò)展了人...

2018-12-08 標(biāo)簽：電力系統(tǒng)人工智能深度學(xué)習(xí) 4.6萬(wàn) 0

NVIDIA遷移學(xué)習(xí)工具包：用于特定領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)模型快速訓(xùn)練的高級(jí)SDK

對(duì)于設(shè)計(jì)和集成智能視頻分析（IVA）端應(yīng)用程序（如停車管理、安全基礎(chǔ)設(shè)施、零售分析、物流管理和訪問(wèn)控制等）的開(kāi)發(fā)人員，NVIDIA 的遷移學(xué)習(xí)工具包提供...

2018-12-07 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)遷移學(xué)習(xí) 3.9k 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)人駕駛汽車服務(wù)；交警能精準(zhǔn)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(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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ARM架構(gòu)過(guò)去稱作進(jìn)階精簡(jiǎn)指令集機(jī)器（Advanced RISC Machine，更早稱作：Acorn RISC Machine），是一個(gè)32位精簡(jiǎn)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(jì)。
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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?；谶@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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OMAP-L138是美國(guó)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(diǎn)數(shù)字信號(hào)處理器（DSP） + ARM9處理器，大大降低了雙核通訊的開(kāi)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(jì)對(duì)高集成度外設(shè)、更低熱量耗散以及更長(zhǎng)電池使用壽命的需求。
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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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