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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

隨著人工智能的迅速發(fā)展，自動駕駛技術(shù)正經(jīng)歷著一場革命性的變革。人工智能的出現(xiàn)為自動駕駛系統(tǒng)帶來了深度學(xué)習(xí)等方法的應(yīng)用，不再完全依賴人類專家設(shè)計特征，而是...

2023-09-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能自動駕駛 1.9k 0

深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)分享：CNN經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)之-ResNet

深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)分享：CNN 經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)之-ResNet resnet 又叫深度殘差網(wǎng)絡(luò) 圖像識別準(zhǔn)確率很高，主要作者是國人哦深度網(wǎng)絡(luò)的退化問題...

2022-10-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)cnn 1.8k 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在視頻處理中的應(yīng)用

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）作為深度學(xué)習(xí)的代表算法之一，在計算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了顯著成就，特別是在視...

2024-07-09 標(biāo)簽：計算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.8k 0

邊緣AI的模型壓縮技術(shù)

模型壓縮是在計算能力和內(nèi)存較低的邊緣設(shè)備上部署SOTA（最先進(jìn)的）深度學(xué)習(xí)模型的過程，而不會影響模型在準(zhǔn)確性、精度、召回率等方面的性能。模型壓縮大致減少...

2023-05-05 標(biāo)簽：RAM 人工智能深度學(xué)習(xí) 1.8k 0

基于多層深度學(xué)習(xí)框架和運動分析的駕駛員疲勞監(jiān)測系統(tǒng)

本節(jié)將更詳細(xì)地介紹實驗中使用的CNN模型架構(gòu)。本文提出的CNN架構(gòu)為驗證LSTM預(yù)測結(jié)果提供有力的證據(jù)。

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

基于端到端的單噪聲圖像降噪和校正網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)高質(zhì)量的車牌識別

在本文中，我們提出了一種用于從真實世界中的低質(zhì)量圖像中進(jìn)行車牌識別的算法。我們的算法建立在降噪和校正的框架上，并且每個任務(wù)都是由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來執(zhí)行。在先...

2022-12-13 標(biāo)簽：車牌識別深度學(xué)習(xí) 1.8k 0

人工智能應(yīng)用：機(jī)器視覺之表面缺陷檢測

現(xiàn)在，機(jī)器視覺在工業(yè)檢測、包裝印刷、食品工業(yè)、航空航天、生物醫(yī)學(xué)工程、軍事科技、智能交通、文字識別等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

2023-06-16 標(biāo)簽：機(jī)器視覺人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8k 0

圖像識別算法的提升有哪些

引言圖像識別是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的核心任務(wù)之一，旨在使計算機(jī)能夠自動地識別和理解圖像中的內(nèi)容。隨著計算機(jī)硬件的發(fā)展和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破，圖像識別算法的性能...

2024-07-16 標(biāo)簽：圖像識別模型計算機(jī)視覺 1.8k 0

基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)儀器檢測應(yīng)用

本研究旨在創(chuàng)建一個復(fù)合的系統(tǒng)框架，結(jié)合人工智能的識別技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)以及信息化技術(shù)，借此實現(xiàn)設(shè)備檢測的自動化流程。此項工作的初衷是為了進(jìn)一步提升實驗設(shè)備操作...

2023-11-08 標(biāo)簽：機(jī)器視覺人工智能儀器檢測 1.8k 0

4個對人工智能AI的誤解你中了幾個？

工業(yè)領(lǐng)域的人工智能(AI)正在迅速嶄露頭角，工業(yè)AI可以幫助制造商借助設(shè)備監(jiān)控和預(yù)防性維護(hù)計劃來最大限度地延長正常運行時間，以及確定損失的產(chǎn)量和缺陷。

2023-11-30 標(biāo)簽：人工智能圖形處理器深度學(xué)習(xí) 1.8k 0

TDA4AL-Q1處理器的技術(shù)文檔摘要

TDA4VE TDA4AL TDA4VL 處理器系列基于進(jìn)化的 Jacinto? 7 架構(gòu)，面向智能視覺相機(jī)應(yīng)用，并建立在 TI 十多年來在視覺處理器市...

2025-10-10 標(biāo)簽：處理器 gpu 視頻編解碼器 1.8k 0

自訓(xùn)練YOLOv5模型使用OpenVINO?優(yōu)化并部署在英特爾開發(fā)套件

YOLO (You Only Look Once) 是目標(biāo)檢測模型，目標(biāo)檢測是計算機(jī)視覺中一種重要的任務(wù)，目的是在一張圖片中找出特定的物體，同時要求識別...

2023-09-15 標(biāo)簽：英特爾模型開發(fā)套件 1.8k 0

市場常見的自動駕駛算法對比

如果只用相機(jī)也就是純視覺，地平線的Sparse4D包攬第一名和第二名。曠視的FAR3D是第三名，商湯和香港大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)等聯(lián)合的HOP第四名，豐田...

2023-10-26 標(biāo)簽：算法激光雷達(dá)自動駕駛 1.8k 0

深入分析深度學(xué)習(xí)三維重建的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和訓(xùn)練技巧

本文章專注于從RGB圖像估計三維物體形狀的深度學(xué)習(xí)方法。除此之外我們還回顧了關(guān)于特定物體（如人臉）的近期研究。

2023-03-10 標(biāo)簽：機(jī)器視覺計算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8k 0

PyTorch 的 Autograd 機(jī)制和使用

PyTorch 作為一個深度學(xué)習(xí)平臺，在深度學(xué)習(xí)任務(wù)中比 NumPy 這個科學(xué)計算庫強(qiáng)在哪里呢？我覺得一是 PyTorch 提供了自動求導(dǎo)機(jī)制，二是對 ...

2022-08-15 標(biāo)簽：函數(shù)模型深度學(xué)習(xí) 1.8k 0

基于深度學(xué)習(xí)的視覺目標(biāo)跟蹤方法

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型用于將被跟蹤目標(biāo)與其周圍背景區(qū)分開來的跟蹤器可以獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果，而CNN模型的模板匹配通常會更快。

2022-11-29 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.8k 0

如何將傅立葉變換用于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域

如果 CNN 中的輸入矩陣和濾波器矩陣可以轉(zhuǎn)換為頻域進(jìn)行乘法運算，并且頻域乘法的結(jié)果矩陣可以轉(zhuǎn)換為時域矩陣，則不會對算法的準(zhǔn)確性造成任何影響。

2023-06-14 標(biāo)簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8k 0

深度學(xué)習(xí)框架中的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)

長短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠?qū)W習(xí)長期依賴信息。與傳統(tǒng)的RNN相比，LSTM通過引入門控機(jī)制來解決梯度消失和梯度爆炸...

2024-11-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)LSTM 1.8k 0

OpenAI視頻模型Sora的架構(gòu)及應(yīng)用場景

LDM 就是 Stable Diffusion 使用的模型架構(gòu)。擴(kuò)散模型的一大問題是計算需求大，難以擬合高分辨率圖像。為了解決這一問題，實現(xiàn) LDM時，...

2024-02-20 標(biāo)簽：編碼器 AI LDM 1.8k 0

基于用于自然語言生成的“語境調(diào)優(yōu)”技術(shù)

自然語言生成（又稱為文本生成）旨在基于輸入數(shù)據(jù)用人類語言生成合理且可讀的文本。隨著預(yù)訓(xùn)練語言模型的發(fā)展，GPT-3，BART等模型逐漸成為了生成任務(wù)的主...

2022-10-14 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)模型深度學(xué)習(xí) 1.8k 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(jì)技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預(yù)計達(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(jìn)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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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(jī)就能隨時呼叫無人駕駛汽車服務(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(jìn)階精簡指令集機(jī)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(qiáng)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(jī)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(lán)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(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(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(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(fù)責(zé)處理中央處理器（CPU）的內(nèi)存訪問請求的計算機(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，在較為簡單的計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)中，負(fù)責(zé)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(biāo)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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