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標簽 > 深度學習
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對海上船只來說,精確測量海浪、水流和對水航速非常利于執行各種任務,包括優化燃油以及在受限海域內航行。例如,即使對水航速測量失之毫厘,船舶性能計算結果也可...
深度學習是機器學習領域中的一個重要分支,其核心在于通過構建具有多層次的神經網絡模型,使計算機能夠從大量數據中自動學習并提取特征,進而實現對復雜任務的處理...
多傳感器數據融合是一個綜合處理多傳感器數據的過程,以提高對環境或目標的感知和解釋能力。在這個過程中,各種數據融合算法起著至關重要的作用。本文將深入探討多...
從AI應用于生產的實際案例出發,梳理業界發展現狀及存在的問題,剖析AI產業發展面臨的迫切挑戰,據此探討成因及應對策略,以期為我國AI產業健康發展提供基礎參考。
神經網絡優化算法是深度學習領域中的核心技術之一,旨在通過調整網絡中的參數(如權重和偏差)來最小化損失函數,從而提高模型的性能和效率。本文將詳細探討神經網...
康耐視深度學習技術能夠解決企業領域眾多棘手的檢測應用,這些檢測任務直到現在都只能依靠龐大的人工檢測團隊來完成。
研究已經發現,靈長類生物大腦中的神經元越多,平均下來每個神經元與其他神經元的連接就越少(來自Herculano-Houzel等人的研究,2010)。這與...
1.卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN)是一種深度學習模型,廣泛應用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理...
In this episode you'll get an inside look at building a large-scale image-fe...
在本文中,我們將深入探討LLM(Large Language Model,大型語言模型)的應用領域。LLM是一種基于深度學習的人工智能技術,它能夠理解和...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN)是一種深度學習模型,廣泛應用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領...
摘要:針對在氣液兩相流中難以進行穩態分析,無法對氣泡末速度進行精準預測的問題,提出一種基于深度學習的氣泡末速度預測方法。首先,搭建了一套高速相機采集系統...
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