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自然語(yǔ)言處理

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　　自然語(yǔ)言處理（ Natural Language Processing， NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。

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自然語(yǔ)言處理技術(shù)

詳解機(jī)器人技術(shù)基礎(chǔ)模型

基礎(chǔ)模型在解決機(jī)器人技術(shù)中的數(shù)據(jù)稀缺問(wèn)題上至關(guān)重要。它們?yōu)槭褂米钌俚奶囟〝?shù)據(jù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)新任務(wù)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

2024-01-08 標(biāo)簽：機(jī)器人人工智能自然語(yǔ)言處理 528 0

如何確定語(yǔ)言模型應(yīng)該有多大？

GPT-2 在此等體量的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)不佳。隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，我們來(lái)觀察計(jì)算成本 (通過(guò)浮點(diǎn)運(yùn)算數(shù)來(lái)衡量) 與模型性能 (通過(guò)驗(yàn)證集上的損失來(lái)衡量) 的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。

2023-03-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 深度學(xué)習(xí) 525 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的結(jié)構(gòu)有哪些類型

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，它們?cè)谠S多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)有很多種類型，每種類型都有其獨(dú)特的特點(diǎn)和...

2024-07-03 標(biāo)簽：圖像識(shí)別深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 520 0

大語(yǔ)言模型事實(shí)性幻象的實(shí)驗(yàn)性分析

盡管大語(yǔ)言模型能力不斷提升，但一個(gè)持續(xù)存在的挑戰(zhàn)是它們具有產(chǎn)生幻象的傾向。本文構(gòu)建了幻象評(píng)測(cè)基準(zhǔn)HaluEval 2.0，并基于該評(píng)測(cè)框架從預(yù)訓(xùn)練/有監(jiān)...

2024-01-19 標(biāo)簽：開(kāi)源語(yǔ)言模型自然語(yǔ)言處理 519 0

大語(yǔ)言模型的預(yù)訓(xùn)練

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，自然語(yǔ)言處理（NLP）作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，取得了顯著的進(jìn)步。其中，大語(yǔ)言模型（Large Language Mo...

2024-07-11 標(biāo)簽：人工智能模型自然語(yǔ)言處理 517 0

簡(jiǎn)述遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算過(guò)程

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，簡(jiǎn)稱RNN）是一種具有循環(huán)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其核心特點(diǎn)是能夠處理序列數(shù)據(jù)，并且能夠記憶之前...

2024-07-05 標(biāo)簽：語(yǔ)音識(shí)別神經(jīng)元自然語(yǔ)言處理 502 0

使用Python進(jìn)行自然語(yǔ)言處理

在探討使用Python進(jìn)行自然語(yǔ)言處理（NLP）的廣闊領(lǐng)域時(shí)，我們首先需要理解NLP的基本概念、其重要性、Python在NLP中的優(yōu)勢(shì)，以及如何通過(guò)Py...

2024-07-04 標(biāo)簽：人工智能 python 自然語(yǔ)言處理 492 0

llm模型訓(xùn)練一般用什么系統(tǒng)

LLM（Large Language Model，大型語(yǔ)言模型）是近年來(lái)在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域取得顯著成果的一種深度學(xué)習(xí)模型。它通常需要大量的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)...

2024-07-09 標(biāo)簽：模型深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 485 0

深度學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域的經(jīng)典應(yīng)用

由于深度學(xué)習(xí)，圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的性能得到了顯著提高。由于在龐大的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算機(jī)現(xiàn)在可以可靠地分類和理解圖像，從而開(kāi)辟了廣泛的應(yīng)...

2023-12-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)聊天機(jī)器人 474 0

PyTorch教程-16.6. 針對(duì)序列級(jí)和令牌級(jí)應(yīng)用程序微調(diào) BERT

16.6. 針對(duì)序列級(jí)和令牌級(jí)應(yīng)用程序微調(diào) BERT? Colab [火炬]在 Colab 中打開(kāi)筆記本 Colab [mxnet] Open ...

2023-06-05 標(biāo)簽：自然語(yǔ)言處理 pytorch 473 0

NLP領(lǐng)域的語(yǔ)言偏置問(wèn)題分析

許多研究證明，學(xué)術(shù)論文表達(dá)的nativeness會(huì)影響其被接受發(fā)表的可能性[1, 2]。先前的研究也揭示了非英語(yǔ)母語(yǔ)的作者在國(guó)際期刊發(fā)表論文時(shí)所經(jīng)歷的壓...

2024-01-03 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言處理 467 0

斯坦福教授Manning長(zhǎng)文梳理：十年后的基礎(chǔ)模型能成AGI嗎？

Transofrmer一個(gè)常見(jiàn)的自監(jiān)督目標(biāo)是遮罩文本中出現(xiàn)的單詞，將該位置的query, key和value向量與其他單詞進(jìn)行比較，計(jì)算出注意力權(quán)重并加...

2023-09-07 標(biāo)簽：人工智能 Agi 自然語(yǔ)言處理 451 0

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用

自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing, NLP）作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，旨在讓計(jì)算機(jī)能夠理解和處理人類語(yǔ)言。隨著...

2024-07-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能自然語(yǔ)言處理 429 0

一文讀懂何為深度學(xué)習(xí)3

自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的殿堂標(biāo)志 BERT 并非橫空出世，背后有它的發(fā)展原理。今天，螞蟻金服財(cái)富對(duì)話算法團(tuán)隊(duì)整理對(duì)比了深度學(xué)習(xí)模型在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的發(fā)展歷程...

2023-02-22 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 nlp 424 0

通用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)！適用于任意數(shù)據(jù)模態(tài)的隨機(jī)量化

一般性地，輸入數(shù)據(jù)可以被表征為由序列維度（sequential）和通道維度（channel）組成的二維向量。其中序列維度通常是模態(tài)相關(guān)的，例如圖像上的空...

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如何在 PyTorch 中訓(xùn)練模型

PyTorch 是一個(gè)流行的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，廣泛用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。它提供了強(qiáng)大的計(jì)算圖功能和動(dòng)態(tài)圖特性，使得模型的構(gòu)建和調(diào)試變得更加靈...

2024-11-05 標(biāo)簽：模型機(jī)器學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 407 0

機(jī)器學(xué)習(xí)博士推薦需要掌握的九種工具盤(pán)點(diǎn)

機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域，常用的包更新非常頻繁。盡管開(kāi)發(fā)人員做出了努力，但較新的版本通常與舊版本不兼容，這樣給研究者帶來(lái)很多麻煩。幸運(yùn)的是，有工具可...

2023-09-26 標(biāo)簽：操作系統(tǒng)容器計(jì)算機(jī)視覺(jué) 392 0

自然語(yǔ)言處理前饋網(wǎng)絡(luò)綜述

自然語(yǔ)言處理（NLP）前饋網(wǎng)絡(luò)是人工智能和語(yǔ)言學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)重要交叉學(xué)科，旨在通過(guò)計(jì)算機(jī)模型理解和處理人類語(yǔ)言。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Ne...

2024-07-12 標(biāo)簽：人工智能模型自然語(yǔ)言處理 369 0

基于Transformer的目標(biāo)檢測(cè)算法難點(diǎn)

理解Transformer背后的理論基礎(chǔ)，比如自注意力機(jī)制（self-attention）, 位置編碼（positional embedding），目標(biāo)...

2023-08-24 標(biāo)簽：自動(dòng)駕駛 Transformer 自然語(yǔ)言處理 343 0

一文讀懂何為深度學(xué)習(xí)2

2023-02-22 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 nlp 339 0

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加速度傳感器

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加速度傳感器是一種能夠測(cè)量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
OBD

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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫(xiě)，中文翻譯為“車載診斷系統(tǒng)”。這個(gè)系統(tǒng)隨時(shí)監(jiān)控發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標(biāo)的情況，會(huì)馬上發(fā)出警示。
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盡管最初傅里葉分析是作為熱過(guò)程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特征。“任意”的函數(shù)通過(guò)一定的分解，都能夠表示為正弦函數(shù)的線性組合的形式，而正弦函數(shù)在物理上是被充分研究而相對(duì)簡(jiǎn)單的函數(shù)類，這一想法跟化學(xué)上的原子論想法何其相似！
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角度傳感器

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角度傳感器，顧名思義，是用來(lái)檢測(cè)角度的。它的身體中有一個(gè)孔，可以配合樂(lè)高的軸。當(dāng)連結(jié)到RCX上時(shí)，軸每轉(zhuǎn)過(guò)1/16圈，角度傳感器就會(huì)計(jì)數(shù)一次。
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DMD是一種整合的微機(jī)電上層結(jié)構(gòu)電路單元，利用COMS SRAM記憶晶胞所制成。DMD上層結(jié)構(gòu)的制造是從完整CMOS內(nèi)存電路開(kāi)始，再透過(guò)光罩層的使用，制造出鋁金屬層和硬化光阻層交替的上層結(jié)構(gòu)
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ov7620是一款CMOS攝像頭器件，是彩色CMOS型圖像采集集成芯片，提供高性能的單一小體積封裝，該器件分辨率可以達(dá)到640X480，傳輸速率可以達(dá)到30幀。
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HCS12X系列單片機(jī)簡(jiǎn)介 Freescale 公司的16位單片機(jī)主要分為HC12 、HCS12、HCS12X三個(gè)系列。HC12核心是16位高速CPU12核，總線速度8MHZ；HCS12系列單片機(jī)以速度更快的CPU12內(nèi)核為核心，簡(jiǎn)稱S12系列，典型的S12總線速度可以達(dá)到25MHZ。
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干擾器

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干擾器有多種類型，如GPS干擾器是適用于長(zhǎng)途客車司機(jī)以及一些不想被GPS信號(hào)追蹤到的人群的一個(gè)機(jī)器，手機(jī)信號(hào)干擾器主要針對(duì)各類考場(chǎng)、學(xué)校、加油站、教堂、法庭、圖書(shū)館、會(huì)議中心（室）、影劇院、醫(yī)院、政府、金融、監(jiān)獄、公安、軍事重地等禁止使用手機(jī)的場(chǎng)所。
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采用彈性敏感元件制成懸臂式位移器，與采用彈性敏感元件制成的儲(chǔ)能彈簧來(lái)驅(qū)動(dòng)電觸點(diǎn)，完成從重力變化到電信號(hào)的轉(zhuǎn)換，廣泛應(yīng)用在中高端智能手機(jī)和平板電腦內(nèi)。
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無(wú)刷直流電機(jī)由電動(dòng)機(jī)主體和驅(qū)動(dòng)器組成，是一種典型的機(jī)電一體化產(chǎn)品。無(wú)刷電機(jī)是指無(wú)電刷和換向器（或集電環(huán)）的電機(jī)，又稱無(wú)換向器電機(jī)。早在十九紀(jì)誕生電機(jī)的時(shí)候，產(chǎn)生的實(shí)用性電機(jī)就是無(wú)刷形式，即交流鼠籠式異步電動(dòng)機(jī)，這種電動(dòng)機(jī)得到了廣泛的應(yīng)用。
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聲紋識(shí)別，生物識(shí)別技術(shù)的一種，也稱為說(shuō)話人識(shí)別，包括說(shuō)話人辨認(rèn)和說(shuō)話人確認(rèn)。聲紋識(shí)別就是把聲信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，再用計(jì)算機(jī)進(jìn)行識(shí)別。不同的任務(wù)和應(yīng)用會(huì)使用不同的聲紋識(shí)別技術(shù)，如縮小刑偵范圍時(shí)可能需要辨認(rèn)技術(shù)，而銀行交易時(shí)則需要確認(rèn)技術(shù)。
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ATmega16單片機(jī)

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直流電壓

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凡是電流方向不隨時(shí)間變化的電流稱為直流電壓。電流值可以全為正值，也可以全為負(fù)值。在直流電流中又可分為兩種：穩(wěn)恒直流和脈動(dòng)直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡(jiǎn)單的端對(duì)端工程朝著大規(guī)模多端輸電的方向發(fā)展，這些工程將是未來(lái)直流電網(wǎng)的組成部分，將相同電壓等級(jí)的直流工程連接成網(wǎng)遠(yuǎn)比不同電壓等級(jí)下的獨(dú)立工程更經(jīng)濟(jì)、便捷。
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Buck-Boost

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buck是降壓型電路，boost是升壓型電路，可以分開(kāi)單獨(dú)使用，buck-boost電路就是把2種電路合在一起，可升可降。buck-boost拓?fù)潆娐房梢詫?shí)現(xiàn)升降壓功能，常見(jiàn)的buck-boost電路有兩種，第一種是輸入與輸出電壓極性相反，只需采用一個(gè)開(kāi)關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個(gè)開(kāi)關(guān)管和兩個(gè)二極管，可實(shí)現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
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所謂識(shí)別技術(shù)，也稱為自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，通過(guò)被識(shí)別物體與識(shí)別裝置之間的交互自動(dòng)獲取被識(shí)別物體的相關(guān)信息，并提供給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)供進(jìn)一步處理。
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電磁繼電器是一種電子控制器件，它具有控制系統(tǒng)（又稱輸入回路）和被控制系統(tǒng)（又稱輸出回路），通常應(yīng)用于自動(dòng)控制電路中，它實(shí)際上是用較小的電流、較低的電壓去控制較大電流、較高的電壓的一種“自動(dòng)開(kāi)關(guān)”。故在電路中起著自動(dòng)調(diào)節(jié)、安全保護(hù)、轉(zhuǎn)換電路等作用。
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