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Elite Power仿真工具和 PLECS模型自助生成工具的技術(shù)優(yōu)勢(shì)
本文旨在介紹 安森美 (onsemi) 的在線 Elite Power 仿真工具和 PLECS 模型自助生成工具 (SSPMG) 所具有的技術(shù)優(yōu)勢(shì),提供...
2023-07-10 標(biāo)簽:安森美模型Elite-Power 1323 0
自動(dòng)駕駛汽車規(guī)避轉(zhuǎn)向的模型預(yù)測(cè)控制
層輸出的參考軌跡,結(jié)合車輛自身狀態(tài),控制車輛跟蹤參考軌跡形式,實(shí)現(xiàn)車輛的縱、側(cè)向控制。車輛的縱向控制主要實(shí)現(xiàn)速度的跟蹤,側(cè)向控制則實(shí)現(xiàn)路徑的跟蹤。近年來(lái)...
Verilog-A對(duì)緊湊型模型的支持逐步完善,在模型的實(shí)現(xiàn)上扮演越來(lái)越重要的角色,已經(jīng)成為緊湊模型開(kāi)發(fā)的新標(biāo)準(zhǔn)。而且Verilog-A能夠在抽象級(jí)別和應(yīng)...
文本分類看似簡(jiǎn)單,但實(shí)則里面有好多門道。作者水平有限,只能將平時(shí)用到的方法和trick在此做個(gè)記錄和分享,并且盡可能提供給出簡(jiǎn)潔、清晰的代碼實(shí)現(xiàn)。希望各...
語(yǔ)義分割是一項(xiàng)重要的像素級(jí)別分類任務(wù)。但是由于其非常依賴于數(shù)據(jù)的特性(data hungary), 模型的整體性能會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)集的大小而產(chǎn)生大幅度變化。同...
2022-08-11 標(biāo)簽:模型計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集 1317 0
在我們的日常編程實(shí)踐中,我們經(jīng)常會(huì)遇到各種類型的對(duì)象,比如字符串、列表、自定義類等等。這些對(duì)象在內(nèi)存中是如何存儲(chǔ)的呢? 你可能會(huì)毫不猶豫地回答:“在堆中...
但在實(shí)際應(yīng)用中,流水線并行并不特別流行,主要原因是模型能否均勻切割,影響了整體計(jì)算效率,這就需要算法工程師做手調(diào)。因此,今天我們來(lái)介紹一種應(yīng)用最廣泛,最...
可以看出認(rèn)知扭曲本身雖然往往和負(fù)面情緒相關(guān),但其更多是強(qiáng)調(diào)不合理的負(fù)面情緒,這些負(fù)面情緒的形成和加強(qiáng)都和認(rèn)知扭曲相關(guān)。認(rèn)知扭曲更是不合理的負(fù)面情緒的放大...
2023-11-03 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集 1314 0
從FPGA說(shuō)起的深度學(xué)習(xí):任務(wù)并行性
這是新的系列教程,在本教程中,我們將介紹使用 FPGA 實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的技術(shù),深度學(xué)習(xí)是近年來(lái)人工智能領(lǐng)域的熱門話題。
CVPR 2023:GLIGEN: Open-Set Grounded Text-to-Image Generation 1. 論文信息 論文題目:GL...
2023-05-29 標(biāo)簽:LDM模型數(shù)據(jù)集 1312 0
一種適用于動(dòng)態(tài)環(huán)境的實(shí)時(shí)視覺(jué)SLAM系統(tǒng)
既能保證效率和精度,又無(wú)需GPU,行業(yè)第一個(gè)達(dá)到此目標(biāo)的視覺(jué)動(dòng)態(tài)SLAM系統(tǒng)。
用理論的方法對(duì)系統(tǒng)可靠性進(jìn)行預(yù)計(jì)
指在產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過(guò)程中,通過(guò)對(duì)系統(tǒng)各組成單元潛在故障模式對(duì)產(chǎn)品功能的影響分析,或?qū)ο到y(tǒng)功能流程各個(gè)步驟,數(shù)據(jù)流和存儲(chǔ)各環(huán)節(jié)失效后對(duì)產(chǎn)品影響分析,把每個(gè)潛在...
深入淺出擴(kuò)散模型(Diffusion Model)系列:基石DDPM
具備了產(chǎn)出逼真圖片的能力,模型才可能在下一步中去學(xué)習(xí)語(yǔ)義信息(guidance),進(jìn)一步產(chǎn)生符合人類意圖的圖片。而DDPM的本質(zhì)作用,就是學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的...
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型量化的基本方法
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型量化是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一種重要優(yōu)化技術(shù),旨在通過(guò)減少模型參數(shù)的精度(即從高精度浮點(diǎn)數(shù)如32位浮點(diǎn)數(shù)FP32降低到低精度整數(shù)如8位整數(shù)IN...
2024-07-15 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1308 0
今天,為了方便讀者學(xué)習(xí),我們將試圖把模型簡(jiǎn)化一點(diǎn),并逐一介紹里面的核心概念,希望讓普通讀者也能輕易理解,并提供ppt下載。 課件介紹 課件完整內(nèi)容 ? ...
2022-09-14 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)Transformer 1306 0
SAFA:高效時(shí)空視頻超分辨率的尺度自適應(yīng)特征聚合
在時(shí)空超分中,除了 I0.5{HR}, 我們還要得到 I0{HR}, I1{HR},如果把它們看成三次類似的推理,即 t=0, 0.5, 1 的情況各推...
ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%,在中文榜單位列榜首
在主要評(píng)估LLM模型中文能力的 C-Eval 榜單中,截至6月25日 ChatGLM2 模型以 71.1 的分?jǐn)?shù)位居 Rank 0 ,ChatGLM2-...
2023-06-26 標(biāo)簽:開(kāi)源模型數(shù)據(jù)集 1306 0
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念
循環(huán)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),其核心思想是將前一個(gè)時(shí)間步的輸出作為下一個(gè)時(shí)間...
2024-07-04 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1303 0
1. 論文信息 2. 引言 ? 大規(guī)模擴(kuò)散模型在文本到圖像合成方面取得了巨大的突破,并在創(chuàng)意應(yīng)用方面取得了成功。一些工作試圖在視頻領(lǐng)域復(fù)制這個(gè)成功,即在...
2023-06-14 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)視頻模型 1303 0
作為一名開(kāi)發(fā)人員我們經(jīng)常會(huì)聽(tīng)到HTTP協(xié)議、TCP/IP協(xié)議、UDP協(xié)議、Socket、Socket長(zhǎng)連接、Socket連接池等字眼,然而它們之間的關(guān)系...
2023-11-11 標(biāo)簽:TCPUDP網(wǎng)絡(luò)通信 1300 0
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