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標(biāo)簽 > 模型
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當(dāng)然,這并不代表小模型是沒有潛力或是不好的。相較于大型AI模型,小型模型的投入更低,落地更加簡(jiǎn)單,能夠更快更好的解決現(xiàn)實(shí)問題。只不過,大模型的泛用性及其...
騰訊優(yōu)圖/浙大/北大提出:重新思考高效神經(jīng)模型的移動(dòng)模塊
近年來,隨著對(duì)存儲(chǔ)和計(jì)算資源受限的移動(dòng)應(yīng)用程序需求的增加,涌現(xiàn)了非常多參數(shù)少、FLOPs 低的輕量級(jí)模型,例如 Inceptionv3 時(shí)期便提出了使用...
聚焦HAOMO AI DAY:毫末MANA五大模型強(qiáng)勢(shì)升級(jí),助力感知架構(gòu)跨代升級(jí)
2023年1月5日,第七屆HAOMO AI DAY強(qiáng)勢(shì)來襲。新年伊始,毫末智行為中國(guó)自動(dòng)駕駛行業(yè)帶來了一場(chǎng)精彩的技術(shù)盛宴。本屆AI DAY上,毫末首次公...
2023-01-07 標(biāo)簽:AI模型自動(dòng)駕駛 865 0
印染行業(yè)APS智能排程排產(chǎn)的應(yīng)用意義
安達(dá)發(fā)APS智能排程排產(chǎn)應(yīng)用的價(jià)值:期及時(shí)率提升20%;能耗成本大幅降低,洗缸次數(shù)減少10%;為排產(chǎn)員減少工作量60%;整體設(shè)備利用率提升6%;染缸滿載...
2023-01-07 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型APS 844 0
此外,對(duì)于一些小類目的商品,在訓(xùn)練集樣本量上和大類目相比差距懸殊,在模型訓(xùn)練過程中會(huì)被大類目商品的樣本所影響和主導(dǎo)。針對(duì)類目差異和小類目學(xué)習(xí)這兩個(gè)問題,...
2023-01-06 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)集 1254 0
在他的最初嘗試中,他發(fā)現(xiàn) AI 軟件運(yùn)行良好,但在野外創(chuàng)建地圖花費(fèi)了太長(zhǎng)時(shí)間,而當(dāng)你在野外并依賴筆記本電腦電池時(shí),這是一個(gè)問題。然后,他想知道如果他使用...
為千億參數(shù)模型量身定制,最高可實(shí)現(xiàn)60%的稀疏化水平
近日,來自奧地利科學(xué)技術(shù)研究所 (ISTA) 的兩名研究人員 Elias Frantar 和 Dan Alistarh 合作了一項(xiàng)研究,首次針對(duì) 100...
2023-01-06 標(biāo)簽:算法模型數(shù)據(jù)集 1102 0
車道線檢測(cè)Ultra Fast Deep Lane Detection V2講解
為了解決上述的定位錯(cuò)誤問題,文章便提出一種混合錨點(diǎn)機(jī)制,中間水平角度大的車道線使用橫向錨點(diǎn)來表達(dá),兩側(cè)水平角度小的車道線用縱向錨點(diǎn)來表達(dá)。每條車道線都用...
來自:NLP日志 提綱1 簡(jiǎn)介 2 LaMDA 3 總結(jié) 1 簡(jiǎn)介 LaMDA是在DeepMind的Sparrow跟openai的instructGPT...
南開/南理工/曠視提出CTKD:動(dòng)態(tài)溫度超參蒸餾新方法
一直保持靜態(tài)固定的溫度超參對(duì)學(xué)生模型來說不是最優(yōu)的。基于課程學(xué)習(xí)的思想,人類在學(xué)習(xí)過程中都是由簡(jiǎn)單到困難的學(xué)習(xí)知識(shí)。那么在蒸餾的過程中,我們也會(huì)希望模型...
Enterprise Architect 16.1版本發(fā)布了(下)
隨著16.1版本的發(fā)布,XMI導(dǎo)入和導(dǎo)出性能在所有支持的XMI格式(包括XMI1.1、XMI2.1、本機(jī)XMI和XEA)中得到了顯著改善。這可以在Ent...
3D模型場(chǎng)景展示哪個(gè)平臺(tái)做的好?
近幾年,隨著3D建模技術(shù)的飛速進(jìn)步,3D內(nèi)容的創(chuàng)作展現(xiàn)形式也在快速地推陳出新。許多展廳、展會(huì)、展品都開始與3D、VR、Al等技術(shù)相融合,提供3D化的場(chǎng)景...
一句話總結(jié)就是,ViT 是一種通過將圖像切割成一個(gè)個(gè)小方塊(patch)將圖像轉(zhuǎn)換為序列從而輸入到Transformer網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和推理的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。
為了解決上述問題,本文將目光從任務(wù)專用的soft prompt模型設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)移到任務(wù)通用的模型參數(shù)初始化點(diǎn)搜索,以幫助模型快速適應(yīng)到不同的少標(biāo)注任務(wù)上。本文...
2022-12-15 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集nlp 1615 0
內(nèi)置集成原生zabbix數(shù)據(jù)對(duì)接功能,實(shí)現(xiàn)zabbix監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)自動(dòng)映射到CMDB;同時(shí)支持監(jiān)控關(guān)鍵性能指標(biāo)自動(dòng)推送到CMDB。
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入產(chǎn)出應(yīng)如何衡量?
基于新型能力的價(jià)值獲取體系給出基于新型能力的價(jià)值效益獲取參考架構(gòu),從價(jià)值點(diǎn)、價(jià)值鏈、價(jià) 值網(wǎng)絡(luò)、價(jià)值生態(tài)等方面,明確基于能力節(jié)點(diǎn)、能力流、能力網(wǎng)絡(luò)、能力...
JSR 303校驗(yàn)規(guī)范及其實(shí)現(xiàn)
為了保證數(shù)據(jù)語義的正確,我們需要進(jìn)行大量的判斷來處理驗(yàn)證邏輯。而且項(xiàng)目的分層也會(huì)造成一些重復(fù)的校驗(yàn),產(chǎn)生大量與業(yè)務(wù)無關(guān)的代碼。不利于代碼的維護(hù),增加了開...
2022-12-07 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型 607 0
加速ViT模型新思路!Meta推出Token Merging
更重要的是,token剪枝是動(dòng)態(tài)的過程,需要根據(jù)不同的圖像或句子確定token剪枝的不同數(shù)量。雖然這有利于提高準(zhǔn)確性,但卻不夠?qū)嵱脤?shí)用性,因?yàn)檫@種情況下...
PSpice中的定值電阻模型主要包括3種,分別是Analog庫中的R、BreakOut庫中的Rbreak和PSPICE_ELEM庫中的Resisitor...
CLIP-Chinese:中文多模態(tài)對(duì)比學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型
CLIP模型主要由文本編碼器和圖片編碼器兩部分組成,訓(xùn)練過程如下圖所示。對(duì)于batch size為N的圖文對(duì)數(shù)據(jù),將N個(gè)圖片與N個(gè)文本分別使用圖片編碼器...
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