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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
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然而,開源并不意味著能用、好用。其實(shí),AlphaFold2 軟件系統(tǒng)的部署難度極大,并且對(duì)硬件的要求高、數(shù)據(jù)集下載周期長(zhǎng)、占用空間大,每一條都讓普通開發(fā)...
2022-06-24 標(biāo)簽:算法開源深度學(xué)習(xí) 1541 0
基于深度學(xué)習(xí)的邊緣計(jì)算服務(wù)器助力AI人工智能
隨著深度學(xué)習(xí)、醫(yī)藥研發(fā)、生命科學(xué)、遙感測(cè)繪、高性能計(jì)算、數(shù)據(jù)研發(fā)、數(shù)據(jù)挖掘的快速發(fā)展,基于人工智能的邊緣計(jì)算將在智能制造、虛擬仿真、自動(dòng)駕駛、虛擬現(xiàn)實(shí)、...
Confusionset-guided Pointer Network看起來(lái)跟之前提及的CopyNet思路很接近文本生成系列之文本編輯,同時(shí)考慮到cop...
2022-06-09 標(biāo)簽:檢測(cè)文本深度學(xué)習(xí) 6363 0
在NVIDIA Jetson上使用ROS 2構(gòu)建機(jī)器人應(yīng)用程序
機(jī)器人技術(shù)正在采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)精確導(dǎo)航室內(nèi)環(huán)境,檢測(cè)并跟蹤感興趣的物體,以及在沒有碰撞的情況下進(jìn)行移動(dòng)。然而,深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜性日益增加,使得在嵌入式系...
2022-04-27 標(biāo)簽:機(jī)器人NVIDIA深度學(xué)習(xí) 6884 0
自動(dòng)駕駛汽車是復(fù)雜的系統(tǒng)。因此,對(duì)于研究人員來(lái)說(shuō),劃分AV軟件結(jié)構(gòu)并集中于單個(gè)子系統(tǒng)的整體發(fā)展,通過改進(jìn)這些單獨(dú)的子系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)新功能,將更加實(shí)用。
2022-04-19 標(biāo)簽:自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí) 5268 0
MobileAI2021的圖像超分競(jìng)賽的最佳方案
今天要介紹的MobileAI2021的圖像超分競(jìng)賽的最佳方案,無(wú)論是PSNR指標(biāo)還是推理速度均顯著優(yōu)于其他方案,推理速度達(dá)到了手機(jī)端實(shí)時(shí)(《40ms@1...
2022-04-15 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)圖像空間 3012 0
是什么秘訣讓新手們?cè)诙唐趦?nèi)快速掌握并能構(gòu)建最先進(jìn)的DL算法?一位名叫塞繆爾的法國(guó)學(xué)員總結(jié)了十條經(jīng)驗(yàn)。
2022-04-13 標(biāo)簽:gpu算法深度學(xué)習(xí) 1779 0
利用NVIDIA TensorRT實(shí)現(xiàn)推理的QAT偽量化
在這篇文章中,我們簡(jiǎn)要介紹了基本的量化概念和 TensorRT 的量化工具箱,然后回顧了 TensorRT 8 . 0 是如何處理 Q / DQ 網(wǎng)絡(luò)的...
2022-03-31 標(biāo)簽:NVIDIA深度學(xué)習(xí) 3946 0
做時(shí)間序列預(yù)測(cè)是否有必要用深度學(xué)習(xí)
過去幾年,時(shí)間序列領(lǐng)域的經(jīng)典參數(shù)方法(自回歸)已經(jīng)在很大程度上被復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)框架(如 DeepGIO 或 LSTNet 等)更新替代。這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)方法...
2022-03-24 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1818 0
細(xì)胞的穩(wěn)態(tài)離不開內(nèi)部多種亞細(xì)胞結(jié)構(gòu)的精確分工和協(xié)同合作,洞悉細(xì)胞內(nèi)細(xì)胞器/蛋白分子的精密運(yùn)轉(zhuǎn)是一項(xiàng)重要的生命科學(xué)研究需求,為揭示發(fā)育、疾病等浩瀚生命現(xiàn)象...
2022-03-24 標(biāo)簽:顯微鏡深度學(xué)習(xí) 2132 0
在一個(gè)小型嵌入式解決方案上為流式傳輸 4x 應(yīng)用制作原型的步驟
嵌入式視覺組件越來(lái)越受歡迎,并被整合到大量的應(yīng)用中。這些應(yīng)用的共同之處,就在于它們都需要在狹小的空間內(nèi)容納更多的功能。當(dāng)這些系統(tǒng)在邊緣做出決策時(shí),這往往...
2022-03-23 標(biāo)簽:機(jī)器視覺深度學(xué)習(xí) 1180 0
圖的概念起源于18世紀(jì)著名的柯尼斯堡七橋問題,到了20世紀(jì)中期,擬陣?yán)碚?、超圖理論、極圖理論等研究蓬勃發(fā)展,使得圖論(Graph Theory)在電子計(jì)...
2022-03-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 2434 0
嵌入式邊緣AI應(yīng)用開發(fā)簡(jiǎn)化指南
面臨的一系列挑戰(zhàn)包括選擇恰當(dāng)?shù)纳疃葘W(xué)習(xí)模型、針對(duì)性能和精度目標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化,以及學(xué)習(xí)使用在嵌入式邊緣處理器上部署模型的專用工具。
2022-03-16 標(biāo)簽:嵌入式AI深度學(xué)習(xí) 1956 0
基于深度學(xué)習(xí)構(gòu)造DL-SR網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)方法
縮放算法,尤其是放大算法,將原先沒有的像素,通過一定的算法計(jì)算出來(lái)。這些算法常用的有最近鄰域算法,雙線性插值算法,雙三線性插值算法等?;诓逯档乃惴梢?..
2022-03-09 標(biāo)簽:分辨率深度學(xué)習(xí) 2278 0
采用可控濕法蝕刻速率的AlGaN/GaN的精密凹槽 華林科納
這本文中,我們提出了一種精確的,低損傷的循環(huán)刻蝕AlGaN/GaN的新方法,用于精確的勢(shì)壘凹陷應(yīng)用,使用ICP-RIE氧化和濕法刻蝕。設(shè)備功率設(shè)置的優(yōu)化...
人工智能新力量,意法半導(dǎo)體Deep Edge AI 應(yīng)運(yùn)而生
借助內(nèi)置的低功耗傳感器設(shè)計(jì)、高級(jí)AI事件檢測(cè)、喚醒邏輯和實(shí)時(shí)邊緣計(jì)算功能,傳感器中的MLC極大地減少了系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸量,降低了網(wǎng)絡(luò)處理負(fù)擔(dān)。
2021-11-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)意法半導(dǎo)體AI 3145 0
基于DSP和FPGA組合的嵌入式圖像處理平臺(tái)的實(shí)時(shí)多目標(biāo)識(shí)別算法
硬件平臺(tái)由DSP處理器+FPGA及其外圍器件組成的高速運(yùn)算電路共同實(shí)現(xiàn)[2],它為軟件編程、各類數(shù)據(jù)流控制及復(fù)雜對(duì)象的識(shí)別算法提供基礎(chǔ)保證。多目標(biāo)識(shí)別算...
VisionPro Deep Learning幫助軟包鋰電池實(shí)現(xiàn)外觀檢測(cè)自動(dòng)化
VisionPro Deep Learning基于大量圖片建立了高精度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,大大縮短了同類型產(chǎn)品新項(xiàng)目的實(shí)施周期。
2021-10-19 標(biāo)簽:鋰電池神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)康耐視 2959 0
基于GPU的深度學(xué)習(xí)算法對(duì)古代陶器小碎片進(jìn)行分類
北亞利桑那大學(xué)的兩位研究人員使用基于GPU的深度學(xué)習(xí)算法對(duì)古代陶器小碎片進(jìn)行分類,分類結(jié)果達(dá)到甚至超越了四位考古專家的水平。 Leszek Pawlow...
2021-08-13 標(biāo)簽:NVIDIAgpu深度學(xué)習(xí) 3945 0
行人檢測(cè)是目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域中重要的研究課題,其在智能駕駛系統(tǒng)、視頻監(jiān)控、人流量密度監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。但由于行人背景的復(fù)雜以及個(gè)體本身的差異,行人檢測(cè)成為...
2021-05-02 標(biāo)簽:視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)檢測(cè) 4018 0
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