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      標(biāo)簽　>　深度學(xué)習(xí)

      深度學(xué)習(xí)

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      深度學(xué)習(xí)技術(shù)

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      2018-09-30 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 2908 0

      盤點(diǎn)TensorFlow在智能終端中的應(yīng)用

      深度學(xué)習(xí)在圖像處理、語音識別、自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用取得了巨大成功，但是它通常在功能強(qiáng)

      2018-09-29 標(biāo)簽：智能終端深度學(xué)習(xí)TensorFlow 2545 0

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      2018-09-28 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí) 5342 0

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      從Gartner 2018年數(shù)據(jù)看到，全球人工智能市場商業(yè)價(jià)值一直處于高速增長趨勢，到2018年，所催生的商業(yè)價(jià)值會達(dá)到1.3萬億美元，而未來將會達(dá)到接...

      2018-09-28 標(biāo)簽：AI計(jì)算系統(tǒng)深度學(xué)習(xí) 3196 0

      什么是Adam、ReLU、YOLO？解釋深度學(xué)習(xí)的一些常用術(shù)語

      AlexNet是一個流行的CNN架構(gòu)，有八層，它比LeNet更廣泛，因此訓(xùn)練用時也更長。2012年，AlexNet贏得了ImageNet圖像分類挑戰(zhàn)。相...

      2018-09-28 標(biāo)簽：算法數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1.8萬 0

      深入淺出地介紹了梯度下降這一概念

      初始化權(quán)重時，我們在損失曲面的A點(diǎn)。我們首先要做的，是檢查一下，在x-y平面上的所有可能方向中，沿著哪個方向移動能帶來最陡峭的損失值下降。這就是我們需要...

      2018-09-28 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)深度學(xué)習(xí) 5269 0

      深度學(xué)習(xí)背后的線性代數(shù)問題

      向量是一維有序數(shù)組，是一階張量的例子。向量被稱為向量空間的對象的片段。向量空間可以被認(rèn)為是特定長度（或維度）的所有可能向量的全部集合。三維實(shí)值向量空間（...

      2018-09-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性代數(shù)深度學(xué)習(xí) 3920 0

      為什么要用無監(jiān)督學(xué)習(xí)？無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)范例研究

      讓我們用一個例子來更好地理解這個概念。比如說，銀行想要對客戶進(jìn)行分組，以便他們能向客戶推薦合適的產(chǎn)品。他們可以通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式來完成這件事——首先通過...

      2018-09-27 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬 0

      激光雷達(dá)和攝像頭如何合二為一？

      只要數(shù)據(jù)夠好，就可以用那些為攝像頭開發(fā)的算法，來做深度學(xué)習(xí)。

      2018-10-01 標(biāo)簽：激光雷達(dá)車載攝像頭深度學(xué)習(xí) 8191 0

      淺論深度學(xué)習(xí)為何要“deep”下

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      2018-10-07 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí) 1862 0

      淺論學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的四個步驟

      深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)...

      2018-10-07 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.2萬 0

      一文全方位了解深度學(xué)習(xí)的誕生及未來

      對于深度學(xué)習(xí)來說，其思想就是對堆疊多個層，也就是說這一層的輸出作為下一層的輸入。通過這種方式，就可以實(shí)現(xiàn)對輸入信息進(jìn)行分級表達(dá)了。

      2018-10-07 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4801 0

      淺析深度學(xué)習(xí)的原理及其架構(gòu)

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      2018-10-07 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 6517 0

      淺談為什么需要深度學(xué)習(xí)？

      假設(shè)我們有一個系統(tǒng)S，它有n層（S1，…Sn），它的輸入是I，輸出是O，形象地表示為： I =》S1=》S2=》…。.=》Sn =》 O，如果輸出O等于...

      2018-10-07 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5218 0

      如何理解深度學(xué)習(xí)？深度學(xué)習(xí)的理論探索分析

      普林斯頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授Sanjeev Arora做了深度學(xué)習(xí)理論理解探索的報(bào)告，包括三個部分：

      2018-10-03 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)人工智能深度學(xué)習(xí) 3706 0

      基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理系統(tǒng)和應(yīng)用程序的一些最新趨勢

      對于諸如詞性標(biāo)記（POS）和命名實(shí)體識別（NER）之類的任務(wù)，查看詞匯的詞法信息是有用的，尤其是像葡萄牙語、西班牙語和中文這些構(gòu)詞方法十分豐富的語言。我...

      2018-10-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯深度學(xué)習(xí) 4804 0

      機(jī)器學(xué)習(xí)如今大獲成功的原因有哪些？如何才能取得進(jìn)一步的突破？

      大家都知道，這一輪的人工智能熱潮很大程度上是由于機(jī)器學(xué)習(xí)，特別是其中深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得了巨大的成功。可以說今天每個人、每天都在談機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)無所...

      2018-10-04 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 4765 0

      一文解讀深度學(xué)習(xí)的發(fā)展

      在2018清潔發(fā)展國際融資論壇上，北京交通大學(xué)人工智能研究院常務(wù)副院長、教授于劍先生從專業(yè)角度回顧了人工智能的發(fā)展歷程，并介紹了深度學(xué)習(xí)的適用范圍和所面...

      2018-10-05 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí) 2302 0

      一種兼具神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高效性和高斯過程靈活性的方法——神經(jīng)過程

      我們可以把NP看作是根據(jù)“context points”中的“target points”建模的模型，相關(guān)信息通過潛在空間z從左側(cè)流向右側(cè)，從而提供新的...

      2018-10-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4627 0

      關(guān)于深度學(xué)習(xí)的七大學(xué)習(xí)步驟

      關(guān)于深度學(xué)習(xí)的七大學(xué)習(xí)步驟

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括現(xiàn)代深度構(gòu)架重要的一部分是反向傳播算法的錯誤，使用離輸入更近的神經(jīng)元通過網(wǎng)絡(luò)更新權(quán)重。非常坦率的說，這就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)繼承他們”力量“（缺乏更好...

      2018-12-14 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.0萬 0

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        工業(yè)4.0
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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(jià)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
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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 CE
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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)。
      • JDI
        JDI
        +關(guān)注
        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。基于這些接口，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。
      • NFS
        NFS
        +關(guān)注
        　　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。
      • 麒麟960
        麒麟960
        +關(guān)注
        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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      • SiliconLabs
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        X86架構(gòu)
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        uCOS II
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      • ARM公司
        ARM公司
        +關(guān)注
        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。
      • 米爾科技
        米爾科技
        +關(guān)注
        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
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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
        +關(guān)注
        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。
      • 馬云
        馬云
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      • OMAPL138
        OMAPL138
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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。
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        中國硬件創(chuàng)新大賽
        +關(guān)注
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