LED驅(qū)動(dòng)、微處理器、電源管理和互聯(lián)等芯片產(chǎn)品。 君正將整合其積累十幾年的計(jì)算技術(shù),及ISSI三十余年的存儲(chǔ)、模擬和互聯(lián)技術(shù),利用公司擁有的完整車(chē)規(guī)芯片質(zhì)量和服務(wù)體系,為汽車(chē)、工業(yè)、AIoT等行業(yè)的發(fā)展
發(fā)表于 03-07 17:36
隨著科技的飛速發(fā)展,電子設(shè)備的種類(lèi)和數(shù)量不斷增加,人們對(duì)設(shè)備的能效要求也越來(lái)越高。低功耗處理器因其在節(jié)能、環(huán)保和成本效益方面的優(yōu)勢(shì)而受到廣泛關(guān)注。 低功耗處理器的定義
發(fā)表于 02-07 09:14
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電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《EE-397:估算ADSP-SC57x/ADSP-2157x SHARC處理器的功耗.pdf》資料免費(fèi)下載
發(fā)表于 01-12 11:18
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?AI圖像識(shí)別攝像機(jī)是一種集成了先進(jìn)算法和深度學(xué)習(xí)模型的智能監(jiān)控設(shè)備。這些攝像機(jī)不僅能夠捕捉視頻畫(huà)面,還能實(shí)時(shí)分析和處理所拍攝的內(nèi)容,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)特定對(duì)象、場(chǎng)景或行
發(fā)表于 11-08 10:38
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AI大模型在圖像識(shí)別中展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢(shì),這些優(yōu)勢(shì)主要源于其強(qiáng)大的計(jì)算能力、深度學(xué)習(xí)算法以及大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理能力。以下是對(duì)AI大模型在圖像識(shí)別中優(yōu)勢(shì)的介紹: 一、高效性與準(zhǔn)確性 處理速
發(fā)表于 10-23 15:01
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圖像識(shí)別算法是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的核心任務(wù)之一,它涉及到從圖像中提取特征并進(jìn)行分類(lèi)、識(shí)別和分析的過(guò)程。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展,圖像識(shí)別算法已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展。本文將介紹
發(fā)表于 07-16 11:14
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引言 圖像識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的核心任務(wù)之一,旨在使計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)地識(shí)別和理解圖像中的內(nèi)容。隨著計(jì)算機(jī)硬件的發(fā)展和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破,圖像識(shí)別算法的性能得到了顯著提升。本文將介紹
發(fā)表于 07-16 11:12
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:圖像識(shí)別算法可以快速地處理大量圖像數(shù)據(jù),提高工作效率。與傳統(tǒng)的人工識(shí)別方法相比,圖像識(shí)別算法可以在短時(shí)間內(nèi)完成對(duì)大量
發(fā)表于 07-16 11:09
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計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中的目標(biāo)、場(chǎng)景、行為等信息的識(shí)別和理解。圖像識(shí)別技術(shù)包括
發(fā)表于 07-16 10:54
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一、引言 圖像識(shí)別技術(shù)是一種利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分析和處理的技術(shù)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等的發(fā)展,圖像識(shí)別技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。在醫(yī)療領(lǐng)域,
發(fā)表于 07-16 10:48
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圖像識(shí)別技術(shù)是一種利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解的技術(shù)。它可以幫助計(jì)算機(jī)識(shí)別和理解圖像中的對(duì)象、場(chǎng)景和活動(dòng)。 圖像預(yù)
發(fā)表于 07-16 10:46
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的過(guò)程。它涉及到圖像的獲取、預(yù)處理、特征提取、分類(lèi)和識(shí)別等多個(gè)環(huán)節(jié)。 1.2 重要性 圖像識(shí)別技術(shù)在人工智能領(lǐng)域具有重要的地位,它使計(jì)算機(jī)能夠“看”和“理解”
發(fā)表于 07-16 10:44
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圖像識(shí)別算法: 邊緣檢測(cè) :邊緣檢測(cè)是圖像識(shí)別中的基本步驟之一,用于識(shí)別圖像中的邊緣。常見(jiàn)的邊緣檢測(cè)算法有Canny邊緣檢測(cè)器、Sobel邊
發(fā)表于 07-16 10:40
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電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《ADC12D1600QML低功耗、高性能CMOS模數(shù)轉(zhuǎn)換器數(shù)據(jù)表.pdf》資料免費(fèi)下載
發(fā)表于 07-16 09:56
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一種特別適用于圖像識(shí)別任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。它通過(guò)模擬人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的處理方式,利用卷積、池化等操作,自動(dòng)提取圖像中的特征,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高效的圖像識(shí)別。本
發(fā)表于 07-03 16:16
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評(píng)論