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通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)鋼筋數(shù)量統(tǒng)計(jì)的整體方案
“AI數(shù)鋼筋”——通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)鋼筋數(shù)量統(tǒng)計(jì)的整體方案解讀。 導(dǎo)讀 ? 在社會智能化的發(fā)展趨勢之下,越來越多的傳統(tǒng)行業(yè)開始向著數(shù)字化的方向轉(zhuǎn)型,而...
2023-09-05 標(biāo)簽:模型目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集 1712 0
ARMA-GARCH模型是一種常用于金融市場時間序列數(shù)據(jù)的建模方法,它結(jié)合了自回歸移動平均(ARMA)模型和廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型的優(yōu)點(diǎn)...
2024-07-09 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)參數(shù)函數(shù) 1709 0
CRF,英文全稱為Conditional Random Field, 中文名為條件隨機(jī)場,是給定一組輸入隨機(jī)變量條件下另一組輸出隨機(jī)變量的條件概率分布模...
YOLOv8+OpenCV實(shí)現(xiàn)DM碼定位檢測與解析
YOLOv8是YOLO系列模型的最新王者,各種指標(biāo)全面超越現(xiàn)有對象檢測與實(shí)例分割模型,借鑒了YOLOv5、YOLOv6、YOLOX等模型的設(shè)計(jì)優(yōu)點(diǎn),全面...
跨語言命名實(shí)體識別:無監(jiān)督多任務(wù)多教師蒸餾模型
另外一個任務(wù)輸入的為序列標(biāo)注的句對數(shù)據(jù),分別采用兩個獨(dú)立的Encoder編碼器進(jìn)行編碼,得到的對應(yīng)的 last_hidden_state,然后計(jì)算這兩個...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和工作原理
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)...
2024-07-03 標(biāo)簽:圖像識別模型深度學(xué)習(xí) 1700 0
如何在TensorFlow中構(gòu)建并訓(xùn)練CNN模型
在TensorFlow中構(gòu)建并訓(xùn)練一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型是一個涉及多個步驟的過程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型設(shè)計(jì)、編譯、訓(xùn)練以及評估。下面,我將詳細(xì)闡...
2024-07-04 標(biāo)簽:模型tensorflow卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1698 0
三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本結(jié)構(gòu)是什么
三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種常見的深度學(xué)習(xí)模型,它由輸入層、隱藏層和輸出層組成。下面將介紹三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本結(jié)構(gòu)。 輸入層 輸入層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一層,它接...
2024-07-11 標(biāo)簽:模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)元 1694 0
本文是人眼模型的一個案例研究,并提供了更高級的序列模式建模技術(shù)的演示。我們將在OpticStudio中使用Liou & Brennan 1997...
OCR技術(shù)發(fā)展到今天,對于常規(guī)文本的識別已經(jīng)達(dá)到了較高的準(zhǔn)確率。
深度學(xué)習(xí)中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法綜述
深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個重要分支,近年來在多個領(lǐng)域取得了顯著的成果,特別是在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域。然而,深度學(xué)習(xí)模型的強(qiáng)大性能往...
2024-07-09 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1693 0
第5部分:產(chǎn)業(yè)與開源運(yùn)動的交匯點(diǎn)
Jay Melican發(fā)起了關(guān)于大公司(如英特爾)與學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)交叉的討論,這些機(jī)構(gòu)擁有更開放的模型以及它們?nèi)绾螀f(xié)同工作。
基于數(shù)值計(jì)算的模擬仿真方法進(jìn)行碲鎘汞芯片的熱應(yīng)力分析
通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行大面陣碲鎘汞芯片的熱應(yīng)力分析不僅耗時長、成本高,而且對于微米尺度的陣列單元分析難度高。近年來,利用基于數(shù)值計(jì)算的模擬仿真方法進(jìn)行碲鎘汞芯片的...
數(shù)據(jù)平面驗(yàn)證技術(shù)可以通過驗(yàn)證設(shè)備的數(shù)據(jù)平面來檢測網(wǎng)絡(luò)錯誤,盡可能減少網(wǎng)絡(luò)錯誤帶來的代價,這也是減少網(wǎng)絡(luò)中斷的一種重要技術(shù)。
2022-10-25 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)測試模型 1676 0
基于一步步蒸餾(Distilling step-by-step)機(jī)制
為優(yōu)化LLM為“小模型/少數(shù)據(jù)/好效果”,提供了一種新思路:”一步步蒸餾”(Distilling step-by-step)
2023-05-16 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型 1673 0
基于數(shù)字孿生的總裝產(chǎn)線模型構(gòu)建及仿真技術(shù)研究
隨著數(shù)字孿生技術(shù)的快速發(fā)展,可以明顯看出:任何事物都可能有數(shù)字孿生。數(shù)字孿生技術(shù)已廣泛投入應(yīng)用到產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)、工業(yè)制造等領(lǐng)域,它所具備的高度保真、實(shí)時反...
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