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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

深度學(xué)習(xí)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)分析

感知機(jī)算法中包含了前向傳播（FP）和反向傳播（BP）算法，但在介紹它們之前，我們先來了解一下深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)。

2020-02-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 2903 0

CFA二級思維導(dǎo)圖分享：機(jī)器學(xué)習(xí)

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練模型的算法數(shù)據(jù)集包括：訓(xùn)練樣本（Trainning Sample），檢驗(yàn)樣本（validation sample）、驗(yàn)證樣本（Test...

2020-01-16 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 1786 0

機(jī)器學(xué)習(xí)的張量概念解析

也許你剛剛對深度學(xué)習(xí)有了基本的了解，于是滿心歡喜的下載了tensorflow，準(zhǔn)備開始搭建你的第一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2020-01-22 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 9104 0

不同類型卷積結(jié)構(gòu)原理和優(yōu)缺點(diǎn)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的典型網(wǎng)絡(luò)，在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺等多個領(lǐng)域都取得了很好的效果。

2020-01-01 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 9029 0

深度學(xué)習(xí)模型小型化處理的五種方法

現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)模型開始走向應(yīng)用，因此我們需要把深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)和模型部署到一些硬件上，而現(xiàn)有一些模型的參數(shù)量由于過大，會導(dǎo)致在一些硬件上的運(yùn)行速度很慢，所以我...

2020-01-28 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí) 4328 0

深度學(xué)習(xí)的雙下降現(xiàn)象解答

深度學(xué)習(xí)中的雙下降現(xiàn)象，可能大家也遇到過，但是沒有深究，OpenAI這里給出了他們的解答。

2020-01-29 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)cnn 2337 0

詳解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)常見的正則化

說到正則化大家應(yīng)該都不陌生，這個在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中都是非常常見的，常用的正則化有L1正則化和L2正則化。提到正則化大家就會想到是它會將權(quán)重添加到損失...

2020-01-29 標(biāo)簽：正則化機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2354 0

人工智能技術(shù)如何在保護(hù)文物上有奉獻(xiàn)

人工智能的出現(xiàn)，重新定義了文物保護(hù)，克服了傳統(tǒng)方式中的困難和挑戰(zhàn)，以更快、更高效的方式解決憑借人力無法解決的問題。

2020-01-30 標(biāo)簽：人工智能無人機(jī)深度學(xué)習(xí) 1782 0

基于AI視覺處理的更多新應(yīng)用

在對人工智能（AI）而非提高像素的需求推動下，特別是在由計(jì)算機(jī)視覺和數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策制定方面，GPU（圖形處理單元）領(lǐng)域已出現(xiàn)一場革命。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的到來已使...

2020-01-31 標(biāo)簽：cpu ai 深度學(xué)習(xí) 2011 0

深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的六個本質(zhì)區(qū)別你知道幾個？

深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)變得無處不在，那它們之間到底有什么區(qū)別呢？本文我們?yōu)榇蠹铱偨Y(jié)了深度學(xué)習(xí)VS機(jī)器學(xué)習(xí)的六大本質(zhì)區(qū)別。

2019-11-30 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.5萬 0

淺談按鍵驅(qū)動的編寫和設(shè)備樹的修改

隨著深度學(xué)習(xí)和5G的應(yīng)用，對FPGA的功能要求越來越多。因此近幾年FPGA大廠紛紛將自己的器件集成了更多的內(nèi)核，比如賽靈思的zynq系列就集成了arm，...

2019-11-28 標(biāo)簽：fpga 5G 深度學(xué)習(xí) 8657 0

可以爬行、后空翻的中國機(jī)器狗

AlienGo機(jī)身長約60cm，重19~20kg，AlienGo采用了全新設(shè)計(jì)的動力系統(tǒng)，更輕量集成，關(guān)節(jié)線纜完全內(nèi)置走線，關(guān)節(jié)集成過載保護(hù)，極大的提升...

2019-11-12 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)機(jī)器狗 3084 0

我單身我驕傲，LabVIEW軟件工程師的前進(jìn)之路

本人男，算是一個IT宅男，當(dāng)然也絕對算一個暖男。接觸LabVIEW是2011年讀大學(xué)時，當(dāng)時我的計(jì)算機(jī)老師在兼職給別人做項(xiàng)目，第一次看到這個界面就覺得很...

2019-10-25 標(biāo)簽：labview 機(jī)器視覺深度學(xué)習(xí) 0 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)

一般而言，比較成功的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的參數(shù)，許許多多的神經(jīng)網(wǎng)路的參數(shù)都是數(shù)以百萬計(jì)，而使得這些參數(shù)可以正確工作則需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而實(shí)際情況中數(shù)據(jù)...

2019-10-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4679 0

深度學(xué)習(xí)下的AI微表情研究

對微表情的研究，在方法上事實(shí)上類似于人臉識別，一般包含檢測和識別兩個具體問題。對于人臉識別，一般都是先進(jìn)行人臉檢測，然后對檢測到的人臉進(jìn)行識別。這個過...

2019-09-28 標(biāo)簽：AI 人臉識別深度學(xué)習(xí) 6319 0

AI和深度學(xué)習(xí)存儲的重要性解析

很多研究人員已經(jīng)證明，深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性會隨著數(shù)據(jù)集的增加而提高。這種準(zhǔn)確性的提高非常重要，以至于研究人員經(jīng)常會使用復(fù)雜的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)來綜合地生成額外...

2019-09-28 標(biāo)簽：AI 機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1609 0

為什么學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)需要使用PyTorch和TensorFlow框架

如果你需要深度學(xué)習(xí)模型，那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不錯的選擇。并非每個回歸或分類問題都需要通過深度學(xué)習(xí)來解決。甚至可以說，...

2019-09-14 標(biāo)簽：GPU Python 深度學(xué)習(xí) 3471 0

深度學(xué)習(xí)的19種損失函數(shù)你了解嗎？帶你詳細(xì)了解

損失函數(shù)通過torch.nn包實(shí)現(xiàn)基本用法 criterion = LossCriterion() #構(gòu)造函數(shù)有自己的參數(shù)loss = criteri...

2019-09-14 標(biāo)簽：函數(shù)深度學(xué)習(xí) 1.1萬 0

機(jī)器視覺在工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展歷程和應(yīng)用情況詳細(xì)概述

本文介紹了機(jī)器視覺在工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展歷程，通過其與人類視覺對比，凸顯出機(jī)器視覺的優(yōu)勢。但不可否認(rèn)的是，機(jī)器要做到完全替代人眼，仍有瓶頸需要突破。此外，通過...

2019-09-14 標(biāo)簽：CMOS 機(jī)器視覺深度學(xué)習(xí) 9508 0

視覺大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的最好分析方法之一：深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)仍是視覺大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的最好分析方法之一

2019-08-26 標(biāo)簽：大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 4945 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(xiàng)目之一。該項(xiàng)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(jì)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(shí)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(jì)。
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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(shí)現(xiàn)對各種智能硬件的天馬行空想象。您可以研用“龍板”實(shí)現(xiàn)高清視頻、Wi-Fi/藍(lán)牙、多媒體、3D游戲等各項(xiàng)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(yùn)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(jì)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(shí)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(jì)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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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(jì)方案，由合作伙伴生產(chǎn)出各具特色的芯片。
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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(jì)費(fèi)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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OpenStack是一個開源的云計(jì)算管理平臺項(xiàng)目，是一系列軟件開源項(xiàng)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(xiàng)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(jì)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(jì)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(diǎn)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(jì)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。
中國硬件創(chuàng)新大賽

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