如果應(yīng)用是慢啟動(dòng)類型，建議配置啟動(dòng)探針或者為存活探針配置initialDelaySeconds參數(shù)，避免存活探針過早介入導(dǎo)致容器頻繁重啟。如果應(yīng)用啟動(dòng)時(shí)間不固定建議使用啟動(dòng)探針。
2024-02-26 11:08:50
137 探針測試臺(tái)是一種用于測試集成電路（IC）的設(shè)備，工作原理是將待測試的IC芯片安裝在測試座上，然后通過探針接觸到芯片的引腳，以測試芯片的功能和性能。在測試過程中，探針測試臺(tái)會(huì)生成一系列的測試信號(hào)，通過
2024-02-04 15:14:19234 CASCADE探針臺(tái)是一種高級(jí)的網(wǎng)絡(luò)分析工具，可以在網(wǎng)絡(luò)中捕獲和分析數(shù)據(jù)流量。它可以幫助企業(yè)識(shí)別和解決網(wǎng)絡(luò)性能問題、網(wǎng)絡(luò)安全問題以及網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等方面的挑戰(zhàn)。CASCADE探針臺(tái)具有廣泛的應(yīng)用場景，下面
2024-01-31 14:41:25270 作為芯片晶圓測試階段的重要工具之一，探針卡在不斷更新迭代。為滿足更高需求的晶圓測試，針卡類型也逐漸從懸臂針卡向垂直針卡升級(jí)。
2024-01-25 10:29:21658 
在如今的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，錯(cuò)綜復(fù)雜的大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，讓傳統(tǒng)信息處理理論、人工智能與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都面臨巨大的挑戰(zhàn)。近些年，深度學(xué)習(xí)逐漸走進(jìn)人們的視線，通過深度學(xué)習(xí)解決若干問題的案例越來越多。一些傳統(tǒng)的圖像
2024-01-11 10:51:32594 
ACp65是一種常用的探針，被廣泛用于研究細(xì)胞衰老、疾病發(fā)展和治療等領(lǐng)域。在本文中，我們將詳細(xì)介紹ACp65探針的參數(shù)、應(yīng)用以及未來的發(fā)展。 ACp65探針的基本參數(shù) ACp65探針是一種標(biāo)記于抗原
2024-01-10 14:39:01207 刺激塑造，而且深受過往經(jīng)驗(yàn)的影響，這些共同促成了大腦中的復(fù)雜活動(dòng)。在認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，解碼大腦活動(dòng)中的視覺信息成為了一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。功能性磁共振成像（fMRI）作為一種高效的非侵入性技術(shù)，在恢復(fù)和分析視覺信息，如圖像類別方面發(fā)揮著
2023-12-24 21:35:02259 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。相比
2023-12-07 15:37:252260 神經(jīng)輻射場作為近期一個(gè)廣受關(guān)注的隱式表征方法，能合成照片級(jí)真實(shí)的多視角圖像。但因?yàn)槠潆[式建模的性質(zhì)，用戶難以直觀編輯神經(jīng)輻射場建模對(duì)象的幾何。面對(duì)這一問題，最新被IEEE TPAMI接收的論文
2023-11-20 16:56:33225 
Python 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像識(shí)別領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。通過使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們可以讓計(jì)算機(jī)從圖像中學(xué)習(xí)特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的分類、識(shí)別和分析等任務(wù)。以下是使用 Python 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識(shí)別的基本步驟。
2023-11-20 11:20:331467 Q A 問： 通過探針測量電源噪聲 開關(guān)電源通常在其開關(guān)頻率的諧波處或與開關(guān)頻率相干的位置產(chǎn)生干擾性EMI噪聲。由于電源噪聲的帶寬很大，因此示波器通常是測量此噪聲的首選工具。使用示波器測量此噪聲
2023-11-09 10:45:03155 
數(shù)字圖像，又稱為數(shù)碼圖像或數(shù)位圖像，是二維圖像用有限數(shù)字數(shù)值像素的表示。數(shù)字圖像是由模擬圖像數(shù)字化得到的、以像素為基本元素的、可以用數(shù)字計(jì)算機(jī)或數(shù)字電路存儲(chǔ)和處理的圖像。
2023-10-30 11:38:50254 
數(shù)字圖像，又稱為數(shù)碼圖像或數(shù)位圖像，是二維圖像用有限數(shù)字數(shù)值像素的表示。數(shù)字圖像是由模擬圖像數(shù)字化得到的、以像素為基本元素的、可以用數(shù)字計(jì)算機(jī)或數(shù)字電路存儲(chǔ)和處理的圖像。
2023-10-29 11:31:18689 
神經(jīng)渲染是一種利用深度學(xué)習(xí)和圖形學(xué)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、高效率、高靈活性的圖像合成和渲染的方法。神經(jīng)渲染不僅能夠生成逼真的圖像，還能夠?qū)?b class="flag-6" style="color: red">圖像進(jìn)行操控、變換和編輯，從而實(shí)現(xiàn)多種創(chuàng)意和應(yīng)用。神經(jīng)渲染
2023-09-23 08:30:02439 
數(shù)較少，這有助于進(jìn)行深入分析及驗(yàn)證一些新的理論。 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，也可以利用分層的方式，讓每個(gè)神經(jīng)元負(fù)責(zé)識(shí)別數(shù)字的一部分，最終到達(dá)識(shí)別所有數(shù)字的目的。選擇適當(dāng)?shù)募せ詈瘮?shù)也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)重要的步驟，常用
2023-09-18 14:01:40
制造工藝：制造高頻探針需要高度精密的工藝。通常，鎢粉與其他金屬粉末混合，然后通過拉拔機(jī)械等工藝加工成所需的尺寸和形狀。這確保了探針的尺寸精度和表面光滑度，以滿足高頻測試的要求。
2023-09-15 17:04:07527 
為了測量電路性能，需要將信號(hào)傳輸?shù)侥撤N傳輸線上，這要求至少兩個(gè)導(dǎo)體，即“信號(hào)導(dǎo)體”和“地導(dǎo)體”。因此，射頻探針可以分為三種基本類型：GS、SG、GSG。
2023-09-05 11:01:031550 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種計(jì)算模型，基于人類神經(jīng)系統(tǒng)的處理和學(xué)習(xí)機(jī)制，模仿大腦神經(jīng)元的工作方式，對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，實(shí)現(xiàn)分類、識(shí)別和預(yù)測等任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在人工智能領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用，比如圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域，成為了人工智能的重要組成部分。
2023-08-28 18:21:35726 近年來，隨著電池廠商對(duì)太陽能電池生產(chǎn)的要求越來越高，在生產(chǎn)中太陽能電池的效率和性能也愈發(fā)重要。為了更好的判斷太陽能電池的效率和性能是否符合生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)，「美能光伏」研發(fā)了美能四探針電阻測試儀，可對(duì)
2023-08-26 08:36:01331 
點(diǎn)擊美能光伏關(guān)注我們吧！薄層電阻在太陽能電池中起著非常重要的作用，它影響著太陽能電池的效率和性能。四
探針法能夠測量太陽能電池的薄層電阻，從而精確地獲取電池片的電阻數(shù)據(jù)?！该滥芄夥箵碛械拿滥軖呙?/div>
2023-08-24 08:37:061069 
奕葉四向毫米波探針臺(tái)
2023-08-23 14:21:22555 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種用于處理具有類似網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它廣泛用于圖像和視頻識(shí)別、文本分類等領(lǐng)域。CNN可以自動(dòng)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)出合適的特征，并以此對(duì)新輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或回歸等操作。
2023-08-22 18:20:371130 cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有很強(qiáng)的圖像識(shí)別和數(shù)據(jù)分類能力。它通過學(xué)習(xí)權(quán)重和過濾器，自動(dòng)提取圖像和其他類型數(shù)據(jù)的特征。在過去的幾年
2023-08-21 17:15:57930 cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是什么? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，主要應(yīng)用于圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域
2023-08-21 17:15:251023 ，并且在處理圖像、音頻、文本等方面具有非常出色的表現(xiàn)。本文將從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理、架構(gòu)、訓(xùn)練、應(yīng)用等方面進(jìn)行詳細(xì)介紹。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 1.1 卷積操作 卷積是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最基本的操作之一，也是其命名的來源。卷積操
2023-08-21 17:15:22934 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)缺點(diǎn)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種從圖像、視頻、聲音和一系列多維信號(hào)中進(jìn)行學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)模型。它在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別
2023-08-21 17:15:191879 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過多層卷積、池化、非線性變換等復(fù)雜計(jì)算處理，可以從圖像、音頻、文本等數(shù)據(jù)中提取有用的特征。下文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和原理。 CNN 的層級(jí)結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一共有三層，分別是輸入層、隱藏層和輸出層。隱藏層包括卷積層、池化層和全連接層。其中，隱藏
2023-08-21 17:11:533309 圖像識(shí)別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展和深度學(xué)習(xí)的迅速普及，圖像識(shí)別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)成為當(dāng)今最受歡迎和廣泛使用的模型之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural
2023-08-21 17:11:45486 常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）是深度學(xué)習(xí)中最流行的模型之一，其結(jié)構(gòu)靈活，處理圖像、音頻、自然語言
2023-08-21 17:11:411640 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其主要特點(diǎn)是由多層神經(jīng)元構(gòu)成，可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，主要應(yīng)用于圖像和視頻處理領(lǐng)域。
2023-08-21 17:07:361855 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要用于圖像和視頻的識(shí)別、分類和預(yù)測，是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的深度學(xué)習(xí)算法之一。該網(wǎng)絡(luò)模型可以自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有用的特征，并將其映射到相應(yīng)的類別。
2023-08-21 17:03:461063 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包括什么 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛用于圖像識(shí)別、自然語言處理、語音識(shí)別等領(lǐng)域
2023-08-21 16:57:193548 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型工作流程? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種廣泛應(yīng)用于目標(biāo)跟蹤、圖像識(shí)別和語音識(shí)別等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型
2023-08-21 16:50:191313 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法三大類 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一種常用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的主要應(yīng)用領(lǐng)域是圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺方面。CNN通過卷積
2023-08-21 16:50:07752 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)缺點(diǎn) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種廣泛應(yīng)用于圖像、語音等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)算法。在過去幾年里，CNN的研究和應(yīng)用有了飛速的發(fā)展，取得了許多重要的成果，如在圖像分類、目標(biāo)識(shí)別、人臉識(shí)別、自然語言
2023-08-21 16:50:045459 算法。它在圖像識(shí)別、語音識(shí)別和自然語言處理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，成為近年來最為熱門的人工智能算法之一。CNN基于卷積運(yùn)算和池化操作，可以對(duì)圖像進(jìn)行有損壓縮、提取特征，有效降低輸入數(shù)據(jù)的維度，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)大量數(shù)據(jù)的處理和分析。下面是對(duì)CNN算法的詳細(xì)介紹： 1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本
2023-08-21 16:50:01974 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法比其他算法好嗎 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNN）是一種用于圖像識(shí)別和處理等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)算法。相對(duì)于傳統(tǒng)的圖像識(shí)別算法，如SIFT
2023-08-21 16:49:51407 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是機(jī)器算法嗎? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是機(jī)器算法的一種，它通常被用于圖像、語音、文本等數(shù)據(jù)的處理和分類。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸成為了圖像、語音等領(lǐng)域中最熱門的算法之一。 卷積
2023-08-21 16:49:48436 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹 什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)涉及的關(guān)鍵技術(shù) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種用于圖像分類、物體識(shí)別、語音識(shí)別等領(lǐng)域
2023-08-21 16:49:461226 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層講解 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在許多視覺相關(guān)的任務(wù)中表現(xiàn)出色，如圖像
2023-08-21 16:49:423757 中最重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。它是一種由多個(gè)卷積層和池化層（也可稱為下采樣層）組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。CNN 的基本思想是以圖像為輸入，通過網(wǎng)絡(luò)的卷積、下采樣和全連接等多個(gè)層次的處理，將圖像的高層抽象特征提取出來，從而完成對(duì)圖像的識(shí)別、分類等任務(wù)。 CNN 的基本結(jié)構(gòu)包括輸入層、卷積層、
2023-08-21 16:49:391118 網(wǎng)絡(luò)是一種基于圖像處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人類視覺結(jié)構(gòu)中的神經(jīng)元組成，對(duì)圖像進(jìn)行處理和學(xué)習(xí)。在圖像處理中，通常將圖像看作是二維矩陣，即每個(gè)像素點(diǎn)都有其對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)和像素值。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用卷積操作實(shí)現(xiàn)圖像的特征提取，具有“局部感知”的特點(diǎn)。 從直覺上理解，卷積神
2023-08-21 16:49:323045 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種廣泛應(yīng)用于圖像、視頻和自然語言處理領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)算法。它最初是用于圖像識(shí)別領(lǐng)域，但目前已經(jīng)擴(kuò)展到了許多其他應(yīng)用領(lǐng)域。本文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)
2023-08-21 16:49:292024 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何識(shí)別圖像? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）由于其出色的圖像識(shí)別能力而成為深度學(xué)習(xí)的重要組成部分。CNN是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)
2023-08-21 16:49:271283 。CNN可以幫助人們實(shí)現(xiàn)許多有趣的任務(wù)，如圖像分類、物體檢測、語音識(shí)別、自然語言處理和視頻分析等。本文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理并用通俗易懂的語言解釋。 1.概述 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)由神經(jīng)元構(gòu)成的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱藏層和輸出層組成。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，
2023-08-21 16:49:242212 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是在圖像、語音、文本和視頻等方面的任務(wù)中最有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。它的總體思想是使用在輸入數(shù)據(jù)之上的一系列過濾器來捕捉
2023-08-21 16:41:58602 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有哪些？卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括哪幾層內(nèi)容？ 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中最廣泛應(yīng)用的模型之一，主要應(yīng)用于圖像、語音
2023-08-21 16:41:521305 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn) cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural network，CNN）是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由于其出色的性能
2023-08-21 16:41:481657 的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛用于圖像識(shí)別、自然語言處理、視頻處理等方面。本文將對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用進(jìn)行詳盡、詳實(shí)、細(xì)致的介紹，以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用于處理哪些任務(wù)。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)特定的特征，可以用來識(shí)別對(duì)象、分類物品等
2023-08-21 16:41:453481 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括哪幾層及各層功能 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNNs)是一個(gè)用于圖像和語音識(shí)別的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。它是一種專門為處理
2023-08-21 16:41:404379 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)python代碼 ; 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一種可以在圖像處理和語音識(shí)別等領(lǐng)域中很好地應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它的原理是通過不斷
2023-08-21 16:41:35611 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，常用于圖像處理、自然語言處理等領(lǐng)域中。它是一種深度學(xué)習(xí)（Deep
2023-08-17 16:30:35803 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括哪幾層 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通常被應(yīng)用于圖像識(shí)別和語音識(shí)別等領(lǐng)域。它的設(shè)計(jì)靈感來源于生物神經(jīng)
2023-08-17 16:30:272135 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《創(chuàng)建KW45B41Z/K32W148固件更新圖像使用的編程工具.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-08-17 10:56:47
0 本指南介紹如何編寫事件驅(qū)動(dòng)的嵌入式系統(tǒng)代碼。
本指南是一系列相關(guān)指南中的第三本：
?構(gòu)建您的第一個(gè)嵌入式圖像
?將輸出重新定向到UART
?創(chuàng)建事件驅(qū)動(dòng)的嵌入式圖像（本指南）
?更改嵌入圖像中的異常
2023-08-08 07:22:57
數(shù)字圖像，又稱為數(shù)碼圖像或數(shù)位圖像，是二維圖像用有限數(shù)字數(shù)值像素的表示。數(shù)字圖像是由模擬圖像數(shù)字化得到的、以像素為基本元素的、可以用數(shù)字計(jì)算機(jī)或數(shù)字電路存儲(chǔ)和處理的圖像。
2023-08-01 16:18:18691 
數(shù)字圖像，又稱為數(shù)碼圖像或數(shù)位圖像，是二維圖像用有限數(shù)字數(shù)值像素的表示。數(shù)字圖像是由模擬圖像數(shù)字化得到的、以像素為基本元素的、可以用數(shù)字計(jì)算機(jī)或數(shù)字電路存儲(chǔ)和處理的圖像。
2023-08-01 10:45:26738 
的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，掌握如何從零開始設(shè)計(jì)一個(gè)能用、好用的產(chǎn)品級(jí)加速器。通過閱讀本書，你將：
透徹理解與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其實(shí)現(xiàn)
學(xué)會(huì)主流圖像處理領(lǐng)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
掌握加速器運(yùn)算子系統(tǒng)和存儲(chǔ)子系統(tǒng)
2023-07-28 10:50:51
近日，來自中科院上海微系統(tǒng)所傳感技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的科研人員，受到蚊子口器的啟發(fā)，開發(fā)了一種創(chuàng)新的神經(jīng)探針。
2023-07-25 17:04:31751 
半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)是全球技術(shù)進(jìn)步的核心引擎，其成果無處不在，從我們的智能手機(jī)到現(xiàn)代交通工具，再到各種先進(jìn)的醫(yī)療設(shè)備。而在這一巨大產(chǎn)業(yè)中，每一個(gè)微小但至關(guān)重要的部分都需經(jīng)過嚴(yán)格的測試，以確保其性能和可靠性。這就是半導(dǎo)體檢測設(shè)備探針臺(tái)（通常稱為“探針卡”或“探針臺(tái)”）發(fā)揮作用的地方。
2023-07-25 09:59:13747 
中的參數(shù)，改變模型中卷積層和全連接層特征元的數(shù)量。結(jié)果表明，本文給出的F-Net網(wǎng)絡(luò)模型在復(fù)雜環(huán)境背景下的人臉圖像分類準(zhǔn)確率達(dá)到73%，較其他經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型相比性能更佳。
2023-07-19 14:38:250 導(dǎo)讀 繼卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后，Transformer又推進(jìn)了圖像識(shí)別的發(fā)展，成為視覺領(lǐng)域的又一主導(dǎo)。最近有人提出Transformer的這種優(yōu)越性應(yīng)歸功于Self-Attention的架構(gòu)本身，本文帶著
2023-07-17 14:35:53269 
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2023-07-11 10:56:510 AI圖像放大技術(shù)是將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像的過程，其通過將低分辨率圖像輸入深度學(xué)習(xí)模型來預(yù)測生成高分辨率圖像。為提升預(yù)測準(zhǔn)確性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型必須在不同分辨率下用無數(shù)圖像進(jìn)行訓(xùn)練。
2023-07-04 15:20:22574 LiteX 框架為創(chuàng)建 FPGA 內(nèi)核/SoC、探索各種數(shù)字設(shè)計(jì)架構(gòu)和創(chuàng)建完整的基于 FPGA 的系統(tǒng)提供了方便高效的基礎(chǔ)架構(gòu)。
2023-06-28 09:08:05425 
對(duì)MNIST數(shù)據(jù)集使用2層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1層隱藏層）實(shí)現(xiàn)。
2023-06-23 16:57:00268 
在練習(xí)二中，手寫數(shù)字識(shí)別使用數(shù)值微分的方式實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)在用誤差反向傳播法來實(shí)現(xiàn)。兩者的區(qū)別僅僅是使用不同方法求梯度。
2023-06-23 16:57:00423 圖像的數(shù)字化 一般的圖像（模擬圖像）不能直接用計(jì)算機(jī)來處理，必須首先轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像 把模擬圖像分割成一個(gè)個(gè)稱為像素的小區(qū)域，每個(gè)像素的亮度或灰度值用一個(gè)整數(shù)表示 數(shù)字化的含義： 使模擬圖像的灰度
2023-06-17 09:27:183460 
近日，浙江微針半導(dǎo)體有限公司宣布，其2D CMOS圖像傳感器（CIS）MEMS探針卡產(chǎn)品已成功交付給國內(nèi)頭部CIS公司，公司2D MEMS探針卡進(jìn)入量產(chǎn)階段！
2023-06-02 16:42:09603 探針臺(tái)的主要用途是為半導(dǎo)體芯片的電參數(shù)測試提供一個(gè)測試平臺(tái)，探針臺(tái)可吸附多種規(guī)格芯片，并提供多個(gè)可調(diào)測試針以及探針座，配合測量儀器可完成集成電路的電壓、電流、電阻以及電容電壓特性曲線等參數(shù)檢測
2023-05-31 10:29:33
他帶著他的模型找到了 Fernando Maestú，這是馬德里康普頓斯大學(xué)的一位認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)教授，也是認(rèn)知和計(jì)算神經(jīng)科學(xué)中心主任。Maestú 致力于研究大腦的電生理活動(dòng)，以尋找神經(jīng)和精神障礙的生物標(biāo)志物。
2023-05-24 09:51:01382 
這些簡單而通用的3 LED邏輯探針電路可用于測試數(shù)字電路板，如CMOS、TTL或類似電路板，以排除IC和相關(guān)級(jí)的邏輯功能故障。
2023-05-18 17:36:48979 
處理器創(chuàng)建了一個(gè)映像，它使用 SPTv6.0 從閃存啟動(dòng)，但是我看不出如何使用 SPT 創(chuàng)建可通過串行引導(dǎo)的映像。
是否有不同的工具或文檔描述如何構(gòu)建這樣的圖像？
2023-05-18 06:56:48
來源：青榴實(shí)驗(yàn)室1、引子深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)最近在圖像分類或語音識(shí)別等復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)出的優(yōu)異性能令人印象深刻。在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)和三個(gè)最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層神經(jīng)
2023-05-17 09:59:19945 就微型探針而言，已經(jīng)研究了避免誤差的自動(dòng)定位技術(shù)。量化并控制傾斜誤差，對(duì)于利用微懸臂梁優(yōu)化自動(dòng)化探針測試至關(guān)重要。然而，后者的研究還沒有考量潛在的微型MEMS探針的機(jī)械柔韌性。微懸臂梁可用于制造各種微型電氣探針，包括射頻探針。
2023-05-17 09:51:30500 
隨著技術(shù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，能處理的邏輯也越來越多，比如不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能處理圖像類、目標(biāo)檢測、圖像分割、關(guān)鍵點(diǎn)檢測、圖像生成、場景文字識(shí)別、度量學(xué)習(xí)、視頻分類和動(dòng)作定位等多種任務(wù)。
2023-05-16 12:44:141165 
我需要使用 torch 2.0 或更高版本創(chuàng)建圖像，使用nxp-github中的演示我可以使用 Yocto Project BSP 6.1.1_1.0.0 Release 使用 torch
2023-05-16 06:26:02
來源：青榴實(shí)驗(yàn)室 1、引子 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)最近在圖像分類或語音識(shí)別等復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)出的優(yōu)異性能令人印象深刻。 在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)和三個(gè)最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層
2023-05-15 14:20:01549 
晶圓測試的方式主要是通過測試機(jī)和探針臺(tái)的聯(lián)動(dòng)，在測試過程中，測試機(jī)臺(tái)并不能直接對(duì)待測晶圓進(jìn)行量測，而是透過探針卡（Probe Card）中的探針（Probe）與晶圓上的焊墊（Pad）或凸塊（Bump）接觸而構(gòu)成電性接觸
2023-05-11 14:35:142362 
探針卡是半導(dǎo)體晶圓測試過程中需要使用的重要零部件，被認(rèn)為是測試設(shè)備的“指尖”。由于每一種芯片的引腳排列、尺寸、間距變化、頻率變化、測試電流、測試機(jī)臺(tái)有所不同，針對(duì)不同的芯片都需要有定制化的探針卡
2023-05-08 10:38:273459 
晶圓測試的方式主要是通過測試機(jī)和探針臺(tái)的聯(lián)動(dòng)，在測試過程中，測試機(jī)臺(tái)并不能直接對(duì)待測晶圓進(jìn)行量測，而是透過探針卡（Probe Card）中的探針（Probe）與晶圓上的焊墊（Pad）或凸塊（Bump）接觸而構(gòu)成電性接觸。
2023-05-08 10:36:02885 
在以前的方法中，原始圖像的每個(gè)像素可以被神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)百甚至數(shù)千次。每次這些像素都通過相同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞，經(jīng)過相同的計(jì)算。是否可以做一些事情以免重復(fù)相同的計(jì)算？
2023-04-24 15:45:01352 
探頭架構(gòu)的關(guān)鍵優(yōu)勢是，數(shù)據(jù)保留在本地，只有信息在CodimaToolbox系統(tǒng)之間傳輸。此外，探針的運(yùn)行是并行的，所以對(duì)"哪些Cisco路由器技術(shù)支持期限將要結(jié)束"的整個(gè)企業(yè)視圖的請(qǐng)求，將在所有探針上同時(shí)處理，大大加快了進(jìn)程，并將檢索時(shí)間降到最低。
2023-04-18 11:17:02248 當(dāng)我第一次通過這些命令為 imx8mm 板創(chuàng)建圖像時(shí)$source 來源/poky/oe-init-build-env$bitbake phytec-qt5demo-圖像它顯示 ERROR
2023-04-06 08:54:04
我想使用 SPI 下載具有不同配置和代碼庫的 sja1110 固件，如何為 sja1110 創(chuàng)建一個(gè)新的圖像而不僅僅是使用 GOLDVIP 圖像？謝謝
2023-04-04 08:01:55
的含氧血液提供。雖然這是神經(jīng)元活動(dòng)的一個(gè)間接指示，但它可以確定大腦活動(dòng)的相當(dāng)小的區(qū)域。功能磁共振成像提供了一個(gè)間接的視圖神經(jīng)元活動(dòng)，但腦磁圖(MEG)檢測實(shí)際電流通過神經(jīng)元群。當(dāng)神經(jīng)元活動(dòng)同步時(shí)，它們
2023-03-29 11:06:08
1/2.5英寸5 Mp CMOS數(shù)字圖像傳感器
2023-03-28 17:03:57
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