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標(biāo)簽 > 模型
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當(dāng)我們要記錄的信息更多時,一個字節(jié)就不夠了。 在RGB-D相機(jī)的深度圖中,記錄了各個像素與相機(jī)之間的距離。這個距離通常是以毫米為單位,而RGB-D 相機(jī)...
2023-05-15 標(biāo)簽:圖像數(shù)據(jù)函數(shù)模型 955 0
基于深度學(xué)習(xí)模型融合的產(chǎn)品工藝缺陷檢測算法簡述
?基于深度學(xué)習(xí)模型融合的工業(yè)產(chǎn)品(零部件)工藝缺陷檢測算法簡述 1、序言 隨著信息與智能化社會的到來,工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)逐漸走向智能化生產(chǎn),極大地提高了生產(chǎn)力...
2023-07-06 標(biāo)簽:源碼模型深度學(xué)習(xí) 954 0
OpenCV4.8 Java SDK實現(xiàn)YOLOv5模型部署
Java 開發(fā)的IDE,推薦選擇IDEA這個,真的比較好用,我下載的是社區(qū)版,免費可用。
沒得商量,不做RL了,選擇性保留RM:比如RRHF、DPO,這類方法可以直接在RM數(shù)據(jù)上優(yōu)化語言模型,但如果想提升效果,需要用自身模型采樣,得再引入一個...
2023-11-17 標(biāo)簽:模塊數(shù)據(jù)模型 948 0
最新研究綜述——探索基礎(chǔ)模型中的“幻覺”現(xiàn)象
這種“幻覺”現(xiàn)象可能是無意中產(chǎn)生的,它可以由多種因素導(dǎo)致,包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中存在的偏見、模型不能獲取最新的信息,或是其在理解和生成準(zhǔn)確回應(yīng)時的固有限制。為...
基于模型的方法在民機(jī)機(jī)載軟件中的應(yīng)用
機(jī)載軟件適航標(biāo)準(zhǔn)對軟件研制過程、生命周期數(shù)據(jù)以及符合性證據(jù)等都提出了明確的要求。然而,這些過程要求都是建立在歐美80~90年代軟件工程實踐的基礎(chǔ)上,以文...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的是什么
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) 946 0
生物電子微流控平臺,用于直流電刺激下受傷細(xì)胞群傷口愈合機(jī)制研究
角質(zhì)形成細(xì)胞是皮膚中最普遍的細(xì)胞類型,其密集堆積在任何給定的側(cè)向?qū)觾?nèi),并且也緊密排列在垂直層(即分層)中。在垂直層中,越靠近最外層的頂端層,角質(zhì)形成細(xì)胞...
LPM模型(Logit Probit Multinomial Probit Model)是一種用于分析多分類問題的概率模型。在LPM模型中,zi通常表示...
OpenAI所選擇的路徑就是:「Turn compute into alignment」,通過計算的量變產(chǎn)生智能的質(zhì)變。計算需要數(shù)據(jù)、算力、模型框架的共...
【飛騰派4G版免費試用】 第三章:抓取圖像,手動標(biāo)注并完成自定義目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練和測試
本章記錄了如何從網(wǎng)上抓取素材并進(jìn)行標(biāo)注,然后訓(xùn)練,導(dǎo)出測試自己的模型。
2023-12-16 標(biāo)簽:模型目標(biāo)檢測飛騰派 943 0
節(jié)點實現(xiàn)了機(jī)器人各種各樣的功能,但這些功能并不是獨立的,之間會有千絲萬縷的聯(lián)系,其中最重要的一種聯(lián)系方式就是話題,它是節(jié)點間傳遞數(shù)據(jù)的橋梁。 通信模型 ...
3.GraphSAGE[9]:generalized aggregation方法
歸納學(xué)習(xí)(Inductive Learning):先從訓(xùn)練樣本中學(xué)習(xí)到一定的模式,然后利用其對測試樣本進(jìn)行預(yù)測(即首先從特殊到一般,然后再從一般到特殊)...
2023-11-16 標(biāo)簽:模型貝葉斯數(shù)據(jù)集 940 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)類型和應(yīng)用實例
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的核心組成部分,近年來在圖像識別、自然語言處理、語音識別等多個領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。本文旨在深入解讀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、結(jié)構(gòu)...
2024-07-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)元 940 0
我們能否擴(kuò)展現(xiàn)有的預(yù)訓(xùn)練 LLM 的上下文窗口
? ? 在大家不斷升級迭代自家大模型的時候,LLM(大語言模型)對上下文窗口的處理能力,也成為一個重要評估指標(biāo)。 ? 比如 OpenAI 的 gpt-3...
雖然GPT模型在自然語言處理領(lǐng)域中表現(xiàn)出色,但是它們?nèi)匀淮嬖谝恍﹩栴}。例如,GPT模型的自回歸設(shè)計導(dǎo)致它在生成新單詞或短語時需要等待整個序列生成完成,這...
數(shù)據(jù)科學(xué)超參數(shù)搜索確實是機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期中不可或缺的一步,特別是在模型性能方面。正確的超參數(shù)選擇可以顯著提高模型的準(zhǔn)確性、對未見數(shù)據(jù)的泛化能力以及收斂速...
2025-02-08 標(biāo)簽:人工智能模型機(jī)器學(xué)習(xí) 934 0
清華&西電提出HumanMAC:人體動作預(yù)測新范式
人體動作預(yù)測是計算機(jī)視覺和圖形學(xué)中的一個經(jīng)典問題,旨在提升預(yù)測結(jié)果的多樣性、準(zhǔn)確性,并在自動駕駛、動畫制作等多領(lǐng)域有非常多具體的應(yīng)用。本研究梳理了今年來...
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