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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

組建一個(gè)出色的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)都需要哪些角色?

有一點(diǎn)非常重要,作為一名數(shù)據(jù)分析師,所做出的任何結(jié)論都不能脫離數(shù)據(jù)。這是一種需要專業(yè)訓(xùn)練的技能,就如上面的照片一樣,你可以說(shuō):“這就是我的數(shù)據(jù)所要展示的...

2018-08-16 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4867 0

全球規(guī)模最大的多類別、病灶級(jí)別標(biāo)注的開放獲取臨床醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)集

要設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)算法解決臨床問(wèn)題,“需要對(duì)技術(shù)和臨床實(shí)踐兩方面都擁有深刻的理解,”呂樂(lè)博士說(shuō):“AI 不是把放射科里面的東西再重新做一遍。哪些需求是臨床上...

2018-08-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 6803 0

如何建立起強(qiáng)大的視覺(jué)層次結(jié)構(gòu),并最終成為強(qiáng)大的圖像特征提取器

如果你仔細(xì)看了上文中的gif,你會(huì)發(fā)現(xiàn)我們把5×5的特征矩陣轉(zhuǎn)換成了3×3的特征矩陣,輸入圖像的邊緣被“修剪”掉了,這是因?yàn)檫吘壣系南袼赜肋h(yuǎn)不會(huì)位于卷積...

2018-08-16 標(biāo)簽:檢測(cè)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 7881 0

深度學(xué)習(xí)比較火熱的情景下需要避免的三個(gè)坑

深度學(xué)習(xí)仍然是一項(xiàng)非常尖端的技術(shù)。您可以像許多人一樣獲得快速簡(jiǎn)便的解決方案,特別是使用廣泛使用的API,例如Clarifai和Google的AutoML...

2018-08-15 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí) 2861 0

利用獨(dú)創(chuàng)的深度學(xué)習(xí)模型,通過(guò)對(duì)大量音樂(lè)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)及訓(xùn)練寫出音樂(lè)作品

具體來(lái)說(shuō),他們的技術(shù)核心是層次化深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和生成式對(duì)抗學(xué)習(xí)方式,特點(diǎn)是可以讓生成的樂(lè)曲賦有多樣性、悅耳性及可自定義性。由此,他們可以讓即使沒(méi)有任何...

2018-08-15 標(biāo)簽:AI深度學(xué)習(xí) 3802 0

Dropout如何成為SDR的特殊情況

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如之前所說(shuō),Dropout需要將每層的隱藏單元在Bernoulli過(guò)程中刪除。如果我們?cè)谕瑯拥木W(wǎng)絡(luò)中,將Dropout和SDR進(jìn)行對(duì)比,可以發(fā)現(xiàn)二者的不...

2018-08-15 標(biāo)簽:神經(jīng)元Dropout深度學(xué)習(xí) 3800 0

東方網(wǎng)力“天眼”結(jié)構(gòu)化一體機(jī)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)視頻流結(jié)構(gòu)化分析

東方網(wǎng)力“天眼”結(jié)構(gòu)化一體機(jī)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)視頻流結(jié)構(gòu)化分析,并基于結(jié)構(gòu)化分析結(jié)果進(jìn)行告警、檢索和挖掘等功能,還可以針對(duì)離線視頻文件上傳并結(jié)構(gòu)化分析,基于分...

2018-08-14 標(biāo)簽:大數(shù)據(jù)智慧城市深度學(xué)習(xí) 5411 0

輕松開啟生物醫(yī)學(xué)圖像深度學(xué)習(xí)的探索之旅

長(zhǎng)期以來(lái),計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法一直用于自動(dòng)分析生物醫(yī)學(xué)影像。近年來(lái),隨著深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn),許多其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法被取代,因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)免去了創(chuàng)建手工工程特征的必要,...

2018-08-14 標(biāo)簽:醫(yī)學(xué)影像計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 5586 0

【連載】深度學(xué)習(xí)筆記4:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正則化

今天要寫的是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù):正則化。相信在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域摸爬滾打多年的你一定知道正則化是防止模型過(guò)擬合的核心技術(shù)之一,關(guān)于欠擬合和...

2018-08-14 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3368 0

一種自動(dòng)生成反向傳播方程的方法

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為此,我們提出一種領(lǐng)域特定語(yǔ)言(domain specific language),以將這些數(shù)學(xué)公式描述為原始函數(shù)列表,并使用一種基于進(jìn)化(evolut...

2018-08-14 標(biāo)簽:谷歌人工智能深度學(xué)習(xí) 3857 0

如何解決數(shù)據(jù)稀疏而對(duì)深度學(xué)習(xí)的影響問(wèn)題?詳細(xì)方法概述

深度學(xué)習(xí),有太多令人驚嘆的能力!從12年的圖像識(shí)別開始,深度學(xué)習(xí)的一個(gè)個(gè)突破,讓人們一次又一次的刷新對(duì)它的認(rèn)知。然而,應(yīng)用深度學(xué)習(xí),一直有一個(gè)巨大的前提...

2018-08-12 標(biāo)簽:圖像識(shí)別GAN深度學(xué)習(xí) 2.0萬(wàn) 0

基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)來(lái)實(shí)現(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)的快速教程

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在我們討論復(fù)雜的理論之前,先讓我們看一下監(jiān)控的正常運(yùn)作方式。我們?cè)谟^看即時(shí)影像時(shí),如果發(fā)現(xiàn)異常就采會(huì)取行動(dòng)。因此我們的技術(shù)也應(yīng)該通過(guò)仔細(xì)閱讀視頻的每一幀...

2018-08-11 標(biāo)簽:監(jiān)控系統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 8072 0

世界各地的AI實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)開發(fā)出了各種各樣的“手”,推進(jìn)著我們對(duì)于機(jī)器人的想象

如果你想要機(jī)器人抓取更多的物體,甚至是從未見(jiàn)過(guò)物體那要怎么辦呢?AutoLab的科學(xué)家們?cè)谶^(guò)去幾年一直致力于這方面的研究,并開發(fā)出了一款稱為Dex-Ne...

2018-08-10 標(biāo)簽:機(jī)器人機(jī)械手深度學(xué)習(xí) 3488 0

一個(gè)DCN模型從嵌入和堆積層開始

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可以看到,交叉網(wǎng)絡(luò)的特殊結(jié)構(gòu)使交叉特征的程度隨著層深度的增加而增大。多項(xiàng)式的最高程度(就輸入X0而言)為L(zhǎng)層交叉網(wǎng)絡(luò)L + 1。如果用Lc表示交叉層數(shù),...

2018-08-09 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交叉網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4294 0

研揚(yáng)和Intel聯(lián)手,將AI應(yīng)用于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備

在這樣的背景下,今年研揚(yáng)發(fā)表了UP AI Core模塊,是研揚(yáng)科技為UP Squared Board特意定制設(shè)計(jì)的邊緣計(jì)算處理卡。UP AI Core模...

2018-08-06 標(biāo)簽:人工智能工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)深度學(xué)習(xí) 3187 0

Perceptive Automata正在讓自動(dòng)駕駛汽車實(shí)現(xiàn)像人類一樣的推理和判斷

聽起來(lái)很心動(dòng),但是開發(fā)自動(dòng)駕駛汽車的公司是否真的會(huì)將此功能外包給第三方做,而不是在內(nèi)部開發(fā)這種功能。安東尼告訴我們,制造自動(dòng)駕駛汽車的公司有很多東西在他...

2018-08-06 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí) 2795 0

你知道機(jī)器深度學(xué)習(xí) 那你知道全新的進(jìn)化算法嗎

你知道機(jī)器深度學(xué)習(xí) 那你知道全新的進(jìn)化算法嗎

基于目前人類在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和機(jī)器深度學(xué)習(xí)取得的成就,很容易讓人產(chǎn)生計(jì)算機(jī)科學(xué)只包含這兩部分的錯(cuò)覺(jué)。一種全新的算法甚至比深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更明顯的優(yōu)勢(shì):...

2018-08-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深度學(xué)習(xí) 3269 0

學(xué)會(huì)使用頂級(jí)算法的秘訣是什么?如何找到合適的學(xué)習(xí)率?

學(xué)習(xí)率是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最重要的一個(gè)超參數(shù),但直到最近,許多人才發(fā)現(xiàn)以前設(shè)置學(xué)習(xí)率的方式非常不當(dāng)。去年,Leslie N. Smith在arXiv上提交了一...

2018-08-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深度學(xué)習(xí) 5534 0

從圖像數(shù)據(jù)角度為人臉識(shí)別準(zhǔn)確率的提高提出的建議

所以,本文的首要目標(biāo)是探究標(biāo)簽噪聲的來(lái)源,以及在深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,這些噪聲會(huì)給人臉識(shí)別造成何種后果。我們主要考慮的問(wèn)題有:想要達(dá)到清理數(shù)據(jù)的目的,需要...

2018-08-05 標(biāo)簽:人工智能人臉識(shí)別深度學(xué)習(xí) 9775 0

基于CNN的方法在代表性的公共數(shù)據(jù)集上的性能優(yōu)于其他方法

最近深度學(xué)習(xí)技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展為理解位置識(shí)別問(wèn)題提供了另一種方法。AlexNet [ 5 ]顯示,從CNNs中提取的特征經(jīng)過(guò)充分有效的訓(xùn)練,在分類...

2018-08-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1.0萬(wàn) 0

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    工業(yè)4.0是由德國(guó)政府《德國(guó)2020高技術(shù)戰(zhàn)略》中所提出的十大未來(lái)項(xiàng)目之一。該項(xiàng)目由德國(guó)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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    ARM架構(gòu)過(guò)去稱作進(jìn)階精簡(jiǎn)指令集機(jī)器(Advanced RISC Machine,更早稱作:Acorn RISC Machine),是一個(gè)32位精簡(jiǎn)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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    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(shí)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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    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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TE Connectivity Toshiba OMRON Sensirion Broadcom Semtech 旺宏 英飛凌
Nexperia Lattice KEMET 順絡(luò)電子 霍尼韋爾 pulse ISSI NXP
Xilinx 廣瀨電機(jī) 金升陽(yáng) 君耀電子 聚洵 Liteon 新潔能 Maxim
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放大器 運(yùn)算放大器 差動(dòng)放大器 電流感應(yīng)放大器 比較器 儀表放大器 可變?cè)鲆娣糯笃? 隔離放大器
時(shí)鐘 時(shí)鐘振蕩器 時(shí)鐘發(fā)生器 時(shí)鐘緩沖器 定時(shí)器 寄存器 實(shí)時(shí)時(shí)鐘 PWM 調(diào)制器
視頻放大器 功率放大器 頻率轉(zhuǎn)換器 揚(yáng)聲器放大器 音頻轉(zhuǎn)換器 音頻開關(guān) 音頻接口 音頻編解碼器
模數(shù)轉(zhuǎn)換器 數(shù)模轉(zhuǎn)換器 數(shù)字電位器 觸摸屏控制器 AFE ADC DAC 電源管理
線性穩(wěn)壓器 LDO 開關(guān)穩(wěn)壓器 DC/DC 降壓轉(zhuǎn)換器 電源模塊 MOSFET IGBT
振蕩器 諧振器 濾波器 電容器 電感器 電阻器 二極管 晶體管
變送器 傳感器 解析器 編碼器 陀螺儀 加速計(jì) 溫度傳感器 壓力傳感器
電機(jī)驅(qū)動(dòng)器 步進(jìn)驅(qū)動(dòng)器 TWS BLDC 無(wú)刷直流驅(qū)動(dòng)器 濕度傳感器 光學(xué)傳感器 圖像傳感器
數(shù)字隔離器 ESD 保護(hù) 收發(fā)器 橋接器 多路復(fù)用器 氮化鎵 PFC 數(shù)字電源
開關(guān)電源 步進(jìn)電機(jī) 無(wú)線充電 LabVIEW EMC PLC OLED 單片機(jī)
5G m2m DSP MCU ASIC CPU ROM DRAM
NB-IoT LoRa Zigbee NFC 藍(lán)牙 RFID Wi-Fi SIGFOX
Type-C USB 以太網(wǎng) 仿真器 RISC RAM 寄存器 GPU
語(yǔ)音識(shí)別 萬(wàn)用表 CPLD 耦合 電路仿真 電容濾波 保護(hù)電路 看門狗
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