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標簽 > 深度學習
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基于深度學習做醫學圖像數據分析,例如病灶檢測、腫瘤或者器官分割等任務,第一步就是要對數據有一個大概的認識。
隨著人工智能技術的飛速發展,深度學習作為其中的核心技術之一,已經在計算機視覺領域取得了顯著的成果。計算機視覺,作為計算機科學的一個重要分支,旨在讓計算機...
天賜予人類驚人的學習能力。我們從出生開始就學習復雜的任務,如語言和圖像識別,之后在一生中以這種第一學習體驗為基礎不斷進行修正。之后,似乎自然而言的是,我...
現在 CNN 模型這種天然的特征描述機制,給圖像預處理提供了不錯的工具,它能將圖像處理和視覺預處理合二為一。
然而,開源并不意味著能用、好用。其實,AlphaFold2 軟件系統的部署難度極大,并且對硬件的要求高、數據集下載周期長、占用空間大,每一條都讓普通開發...
其次,機器學習和深度學習的數據傳輸需求也非常高。大規模的數據集需要被傳輸到計算機中進行處理,這對數據傳輸的速度和可靠性提出了極高的要求。傳統的數據傳輸技...
如何通過DLP FPGA實現低延時高性能的深度學習處理器設計呢?
圖像識別和分析對于產品創新至關重要,但需要高工作負載,對服務質量要求嚴格。解決方案如GPU無法滿足低延遲和高性能要求。DLP FPGA是一種可行的選擇,...
很多研究人員已經證明,深度學習模型的準確性會隨著數據集的增加而提高。這種準確性的提高非常重要,以至于研究人員經常會使用復雜的數據增強技術來綜合地生成額外...
In this video, you will learn about transfer learning and how to apply it fo...
AI模型對算力的需求主要體現在訓練和推理兩個層面。當前主流的人工智能算法通常可分為“訓練”和“推理”兩個階段。
圖像分類是計算機視覺領域中的一項核心任務,其目標是將輸入的圖像自動分配到預定義的類別集合中。這一過程涉及圖像的特征提取、特征表示以及分類器的設計與訓練。...
隨著人工智能技術的飛速發展,人工智能大模型作為一種具有強大數據處理能力和復雜模式識別能力的深度學習模型,已經在多個領域展現了其獨特的優勢和廣闊的應用前景...
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