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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
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自動駕駛多模態(tài)數(shù)據(jù)感知融合方案對比
,傳統(tǒng)的自動駕駛技術(shù)可以概括為“2D 直視圖+CNN”時代,路況感知信號由相機收集到的 2D 圖像和雷達(dá)收集到的 3D 圖像組成,感知數(shù)據(jù)基于每個傳感器...
2023-11-23 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激光雷達(dá) 1517 0
根據(jù)當(dāng)前搜索系統(tǒng),當(dāng)前智能彈性調(diào)參把系統(tǒng)定義和描述為下面4種狀態(tài):系統(tǒng)異常狀態(tài),負(fù)載峰值狀態(tài),彈性過渡狀態(tài),負(fù)載低谷狀態(tài),根據(jù)不同的系統(tǒng)狀態(tài),執(zhí)行當(dāng)前狀...
2023-11-20 標(biāo)簽:cpugpu深度學(xué)習(xí) 540 0
九章云極、亞馬遜云科技、華為云、阿里云、騰訊云、Databricks和百度云被評為國內(nèi)AI基礎(chǔ)軟件市場的 "領(lǐng)導(dǎo)者"。
2023-11-17 標(biāo)簽:AI機器學(xué)習(xí)GPT 523 0
XLA (Accelerated Linear Algebra)是一個開源的機器學(xué)習(xí)編譯器,對PyTorch、Tensorflow、JAX等多個深度學(xué)習(xí)...
2023-11-17 標(biāo)簽:編譯器機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 741 0
深度學(xué)習(xí)技術(shù)與邊緣學(xué)習(xí)技術(shù)的不同之處
如今,AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用已經(jīng)成為推動制造和物流領(lǐng)域自動化的核心驅(qū)動力??的鸵曀瞥龅纳疃葘W(xué)習(xí)和邊緣學(xué)習(xí)技術(shù),這兩種基于AI的技術(shù),在工業(yè)自動化領(lǐng)域有著廣...
2023-11-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI深度學(xué)習(xí) 583 0
關(guān)于深度學(xué)習(xí)模型Transformer模型的具體實現(xiàn)方案
Transformer 本質(zhì)上是一個 Encoder-Decoder 架構(gòu)。因此中間部分的 Transformer 可以分為兩個部分:編碼組件和解碼組件。
2023-11-17 標(biāo)簽:解碼器編碼器深度學(xué)習(xí) 510 0
AI 模型構(gòu)建的過程 模型構(gòu)建主要包括 5 個階段,分別為模型設(shè)計、特征工程、模型訓(xùn)練、模型驗證、模型融合。
2023-11-17 標(biāo)簽:HTTPAI機器學(xué)習(xí) 8289 0
PCB設(shè)計中的AI應(yīng)用挑戰(zhàn)
在過去的十年里,人工智能 (AI) 已經(jīng)從一個前瞻性的概念,發(fā)展成為許多大型公司日常運營的重要部分。
2023-11-16 標(biāo)簽:西門子電子系統(tǒng)AI 1350 0
深度學(xué)習(xí)、藝術(shù)家策劃的掃描和隱式功能(IF)的結(jié)合,使從圖像中創(chuàng)建詳細(xì)的、有衣的3D人體成為可能。然而,現(xiàn)有的方法還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠完美。基于隱式功能(IF)的...
2023-11-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深度學(xué)習(xí) 792 0
主要是基于云服務(wù)器與分布式服務(wù)提供,企業(yè)需要支付云服務(wù)器算力費用與存儲費用。優(yōu)點是便于擴展,方便在多個位置與節(jié)點快速部署使用模型算法;缺點是與邊緣部署相...
3D實例分割(3DIS)是3D領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)的核心問題。給定由點云表示的 3D 場景,我們尋求為每個點分配語義類和唯一的實例標(biāo)簽。 3DIS 是一項重要的...
2023-11-13 標(biāo)簽:機器人增強現(xiàn)實深度學(xué)習(xí) 2392 0
177倍加速!NVIDIA最新開源 | GPU加速各種SDF建圖!
但最近,NVIDIA和ETHZ就聯(lián)合提出了nvblox,是一個使用GPU加速SDF建圖的庫。計算速度非常快,相較CPU計算TSDF甚至快了177倍。更重...
2023-11-09 標(biāo)簽:機器人gpu深度學(xué)習(xí) 1189 0
提高TinyML、ML-DSP和深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載的能效
近來,對實時決策、降低數(shù)據(jù)吞吐量以及注重隱私的需求,已將人工智能處理的很大一部分工作轉(zhuǎn)移到邊緣。 這一轉(zhuǎn)變催生了大量邊緣人工智能應(yīng)用,每種應(yīng)用都有著不同...
Zynq器件將arm和FPGA結(jié)合,利用了兩者各自的優(yōu)勢,arm可以實現(xiàn)靈活的控制,而FPGA部分可以實現(xiàn)算法加速,這大大擴展了zynq的應(yīng)用。比如深度...
深度學(xué)習(xí)算法和傳統(tǒng)機器視覺助力工業(yè)外觀檢測
在很多人眼里,深度學(xué)習(xí)是一個非常神奇的技術(shù),是人工智能的未來,是機器學(xué)習(xí)的圣杯。今天深視創(chuàng)新帶您一起揭開他神秘的面紗,了解什么才是深度學(xué)習(xí)。
2023-11-09 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器視覺人工智能 656 0
北大&華為提出:多模態(tài)基礎(chǔ)大模型的高效微調(diào)
深度學(xué)習(xí)的大模型時代已經(jīng)來臨,越來越多的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型在文本、視覺和多模態(tài)領(lǐng)域展示出杰出的生成和推理能力。然而大模型巨大的參數(shù)量有兩個明顯缺點
2023-11-08 標(biāo)簽:框架深度學(xué)習(xí)大模型 1004 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一步提升實驗設(shè)備操作...
為了改變這種模式,加州大學(xué)洛杉磯分校Samueli工程學(xué)院和加州納米系統(tǒng)研究所的研究人員開發(fā)了一種獨特的太赫茲傳感器,該傳感器可以使用單像素光譜太赫茲探...
2023-11-08 標(biāo)簽:傳感器探測器成像系統(tǒng) 351 0
基于深度學(xué)習(xí)的道路小目標(biāo)檢測優(yōu)化方法
在使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征提取時,不同的網(wǎng)絡(luò)深度對應(yīng)不同層次的特征。低層特征的分辨率更高,像素更豐富,包含更多的細(xì)節(jié)信息和位置信息,對于目標(biāo)的定位有極大...
2023-11-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分辨率SSD 554 0
用于計算機視覺的經(jīng)典機器學(xué)習(xí)應(yīng)用分析
深度學(xué)習(xí)是指在大部分未處理或“原始”數(shù)據(jù)上運行的非常大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。深度學(xué)習(xí)通過將特征提取操作拉入模型本身,對計算機視覺產(chǎn)生了巨大影響,從而使算法根據(jù)...
2023-11-07 標(biāo)簽:AI計算機視覺機器學(xué)習(xí) 434 0
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