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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
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用Megatron-CNTRL為語(yǔ)言模型添加外部知識(shí)和可控性
我們的工作證明了將大型的、經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型與外部知識(shí)庫(kù)相結(jié)合的好處以及生成過(guò)程的可控性。我們未來(lái)的工作將是使知識(shí)檢索器可學(xué)習(xí),并為更長(zhǎng)的世代引入結(jié)構(gòu)級(jí)控制。
2022-04-20 標(biāo)簽:NVIDIA深度學(xué)習(xí) 3k 0
基于兵棋推演系統(tǒng)的作戰(zhàn)方案評(píng)估方法研究
基于兵棋推演系統(tǒng)的作戰(zhàn)方案評(píng)估方法研究 來(lái)源:《兵器裝備工程學(xué)報(bào)》,作者秦園麗 摘要:在分析總結(jié)模糊綜合評(píng)判法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、探索性分析法3種常用作戰(zhàn)...
2022-01-10 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 3k 0
簡(jiǎn)單回想一下人工智能發(fā)展初期,想要訓(xùn)練出一個(gè)AI模型,至少需要一兩個(gè)月,而且開(kāi)發(fā)者要通過(guò)手敲代碼完成計(jì)算過(guò)程,深度學(xué)習(xí)社區(qū)基本上被TensorFlow和...
2020-03-26 標(biāo)簽:算法AI深度學(xué)習(xí) 3k 0
用AI進(jìn)行制藥可減少一半的成本,“救命藥”是否人人都能吃得起?
那個(gè)時(shí)候的中國(guó)市場(chǎng),不僅對(duì)AI+制藥領(lǐng)域認(rèn)知布滿了重重疑云,公眾甚至對(duì)AI都沒(méi)有太多的概念。直到半年后的2016年3月,Alpha Go在韓國(guó)挑戰(zhàn)圍棋世...
2018-08-12 標(biāo)簽:ai機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3k 0
在目前深度學(xué)習(xí)中比較普及的“物件檢測(cè)”應(yīng)用
接下來(lái)的重點(diǎn),就是在目前深度學(xué)習(xí)中比較普及的“物件檢測(cè)”應(yīng)用,重點(diǎn)主要有以下三部分: 1. 簡(jiǎn)單說(shuō)明“物件檢測(cè)”的內(nèi)容。 2. 使用本項(xiàng)目的 detec...
2021-06-09 標(biāo)簽:函數(shù)代碼數(shù)據(jù)集 3k 0
優(yōu)化用于深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載的張量程序
華盛頓大學(xué)計(jì)算機(jī)系博士生陳天奇、以及上海交通大學(xué)和復(fù)旦大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出一個(gè)基于學(xué)習(xí)的框架,以優(yōu)化用于深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載的張量程序。
2018-05-23 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí) 3k 0
下一代掌機(jī)芯片,深度學(xué)習(xí)、光線追蹤還有與VR/AR聯(lián)動(dòng)?
電子發(fā)燒友報(bào)道(文/周凱揚(yáng))對(duì)于追求掌上娛樂(lè)與游戲的掌機(jī)來(lái)說(shuō),在保證低功耗的同時(shí),提供足夠的圖形性能才是最大的賣點(diǎn)。為此,能夠供應(yīng)掌機(jī)芯片的,大部分都是...
2024-01-09 標(biāo)簽:Arvr深度學(xué)習(xí) 2.9k 0
深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的瓶頸已至
有種策略,是把標(biāo)準(zhǔn)對(duì)抗攻擊 (Adversarial Attacks) 的概念擴(kuò)展到包含非局部結(jié)構(gòu) (Non-Local Structure) ,支持讓...
2019-02-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 2.9k 0
日前,由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(CCF)、雷鋒網(wǎng)、香港中文大學(xué)(深圳)聯(lián)合舉辦的2018 全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)(CCF-GAIR)在深圳成功舉辦,來(lái)自學(xué)術(shù)界...
2018-07-09 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 2.9k 0
1.DeiT概述1.1項(xiàng)目簡(jiǎn)介Deit(Data-efficientimageTransformers)是由Facebook與索邦大學(xué)的Matthieu...
2023-11-23 標(biāo)簽:圖像模型深度學(xué)習(xí) 2.9k 0
如何從其龐大的客戶車隊(duì)中獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù),以訓(xùn)練其自動(dòng)駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
卡帕西描述了在應(yīng)用程序中為深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)收集數(shù)據(jù)的問(wèn)題:“用于自動(dòng)駕駛等應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)是通過(guò)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)開(kāi)發(fā)的。通常,深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的性能至少部分...
2020-03-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí) 2.9k 0
用于具有力自解耦功能的超分辨率觸覺(jué)傳感的軟磁性皮膚
人體皮膚的主要特征是其感知剪切力的能力,剪切力是指使兩個(gè)物體在接觸時(shí)彼此滑動(dòng)或滑動(dòng)的力。通過(guò)感知剪切力的大小,方向和細(xì)微變化,我們的皮膚可以充當(dāng)反饋,使...
2021-03-09 標(biāo)簽:機(jī)械手深度學(xué)習(xí)觸覺(jué)傳感器 2.9k 0
關(guān)于通過(guò)深度學(xué)習(xí)車輛檢測(cè)的相關(guān)研究
為訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)器,我將 layers 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)輸入 trainFasterRCNNObjectDetector 函數(shù)。如果您安裝了 GPU,算法會(huì)默認(rèn)使...
2019-09-12 標(biāo)簽:檢測(cè)器深度學(xué)習(xí) 2.9k 0
服務(wù)器:深入研究八個(gè)超融合基礎(chǔ)設(shè)施的相關(guān)用例
有些人可能了解一些基本的超融合基礎(chǔ)設(shè)施用例,例如服務(wù)器融合和虛擬桌面基礎(chǔ)設(shè)施,但是超融合基礎(chǔ)設(shè)施在其他領(lǐng)域也可以派上用場(chǎng)。
2020-09-11 標(biāo)簽:機(jī)器人服務(wù)器深度學(xué)習(xí) 2.9k 0
深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)W習(xí)以工作者該如何選擇主機(jī)的配置?
intel 10900K目前盒裝價(jià)格不到3999元。10核心,20線程。基礎(chǔ)頻率3.7GHz,睿頻可至單核5.3GHz。僅比10850K高了0.1GHz...
2021-03-05 標(biāo)簽:amd英特爾深度學(xué)習(xí) 2.9k 0
2020年,AI技術(shù)的環(huán)保水平將更上一層樓
遺憾的是,從環(huán)境角度來(lái)看,這些所謂“紅色AI”項(xiàng)目造成的實(shí)際后果可能比報(bào)告上的更加糟糕。實(shí)際上,AI項(xiàng)目的時(shí)間、能源以及資金總成本通常要比帶來(lái)最終成果...
2020-07-17 標(biāo)簽:AI人工智能深度學(xué)習(xí) 2.9k 0
隨著消費(fèi)電子、汽車電子、工業(yè)控制等越來(lái)越多的應(yīng)用引入人工智能,人工智能面臨著前所未有的快速發(fā)展,深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)迎來(lái)了發(fā)展高潮。
2019-12-19 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 2.9k 0
深度學(xué)習(xí),恰恰是人工“不”智能的體現(xiàn)
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)之父:當(dāng)前的機(jī)器學(xué)習(xí)其實(shí)處于因果關(guān)系之梯的最低層級(jí)
2019-07-12 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí) 2.9k 0
應(yīng)用深度學(xué)習(xí)分析提高基因組分析的準(zhǔn)確性
發(fā)布人:Google Health Genomics 產(chǎn)品負(fù)責(zé)人 Andrew Carroll 和 Genomics 項(xiàng)目經(jīng)理 Howard Yang ...
2021-05-14 標(biāo)簽:開(kāi)源深度學(xué)習(xí) 2.9k 0
關(guān)于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別的詳細(xì)介紹
現(xiàn)在,我們將使用 predict(而不是 classify)來(lái)獲取每個(gè)圖像在每個(gè)類別中的預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)。MiniBatchSize 參數(shù)是用來(lái)限制 GPU 內(nèi)...
2019-09-11 標(biāo)簽:gpu圖像分類深度學(xué)習(xí) 2.9k 0
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