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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
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基于深度學(xué)習(xí)模型融合的產(chǎn)品工藝缺陷檢測(cè)算法簡(jiǎn)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(cè)算法簡(jiǎn)述 1、序言 隨著信息與智能化社會(huì)的到來(lái),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) 958 0
機(jī)器視覺(jué)和機(jī)器人的關(guān)系 機(jī)器視覺(jué)+機(jī)器人的結(jié)合應(yīng)用
機(jī)器視覺(jué)和自動(dòng)化的進(jìn)步,正在幫助制造企業(yè)更好地利用自主移動(dòng)機(jī)器人、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展,改善其物流和倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)營(yíng)。
2023-07-21 標(biāo)簽:傳感器機(jī)器人機(jī)器視覺(jué) 953 0
基于圖像識(shí)別技術(shù)的數(shù)據(jù)庫(kù)檢索系統(tǒng)軟件
基于圖像識(shí)別技術(shù)的數(shù)據(jù)庫(kù)檢索系統(tǒng)
2025-04-26 標(biāo)簽:軟件數(shù)據(jù)庫(kù)圖像識(shí)別技術(shù) 952 0
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(jiǎn)稱(chēng)CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)...
2024-07-03 標(biāo)簽:圖像識(shí)別模型深度學(xué)習(xí) 952 0
基于傳感器和深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的血壓監(jiān)測(cè)系統(tǒng)
這項(xiàng)研究開(kāi)發(fā)了一款基于保形(conformal)柔性應(yīng)變傳感器陣列和深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能血壓和心功能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該傳感器具有高靈敏度、高線性度、快速響應(yīng)...
2023-08-20 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)系統(tǒng) 949 0
TDengine+OpenVINO+AIxBoard助力時(shí)序數(shù)據(jù)分類(lèi)
時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析在工業(yè),能源,醫(yī)療,交通,金融,零售等多個(gè)領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。其中時(shí)間序列數(shù)據(jù)分類(lèi)是分析時(shí)序數(shù)據(jù)的常見(jiàn)任務(wù)之一。本文將通過(guò)一個(gè)具體的案例,...
2023-10-27 標(biāo)簽:英特爾機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 948 0
淺析專(zhuān)用處理器設(shè)計(jì)的6個(gè)關(guān)鍵技術(shù)
無(wú)論是 DSP、GPU、AI 芯片、NPU, 還是現(xiàn)在更新的各種 “XPU”, 都是處理數(shù)據(jù)的芯片, 最終都需要執(zhí)行二進(jìn)制代碼的程序來(lái)完成計(jì)算。
2023-05-22 標(biāo)簽:處理器dsp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 947 0
由“淺”變“深”的深度學(xué)習(xí)發(fā)展之路
深度學(xué)習(xí)的核心就是"深度" ,從實(shí)現(xiàn)上深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一種包括多個(gè)隱含層的多層感知機(jī),它通過(guò)組合低層特征,形成更為抽象的高層表示...
2022-11-11 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 946 0
深度學(xué)習(xí)算法有望在FPGA和超級(jí)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行
由NSF資助的一個(gè)研究項(xiàng)目,目前正在研究如何使用RDMA高性能連接器將深度學(xué)習(xí)算法在FPGA和跨系統(tǒng)之間運(yùn)行;另一個(gè)由Andrew Ng和兩個(gè)超算專(zhuān)家牽...
2017-02-10 標(biāo)簽:FPGA人工智能深度學(xué)習(xí) 943 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述及Python實(shí)現(xiàn)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類(lèi)包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feedforwar...
2024-07-04 標(biāo)簽:python深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 942 0
深度學(xué)習(xí):神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的昨天、今天和明天
人工智能似乎一直是一個(gè)遙遠(yuǎn)的科幻的概念,但事實(shí)上,當(dāng)今世界很多應(yīng)用已經(jīng)達(dá)到了“人工智能”的標(biāo)準(zhǔn)。除了前文提到的圍棋軟件,還有自動(dòng)駕駛系統(tǒng)、智能管家,甚至...
2023-05-09 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 936 0
如何使用 FPGA 實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)
本次針對(duì)的 MNIST 數(shù)據(jù)集是一個(gè)非常小的數(shù)據(jù)集,圖像大小為 28×28。此外,該模型是一個(gè)非常輕量級(jí)的網(wǎng)絡(luò)模型。如果將這些做成更真實(shí)的數(shù)據(jù)模型,計(jì)算...
2023-05-11 標(biāo)簽:fpga深度學(xué)習(xí) 936 0
改動(dòng)一行代碼,PyTorch訓(xùn)練三倍提速!這些技術(shù)是關(guān)鍵!
想要注意的是,模型和數(shù)據(jù)集的詳細(xì)信息并不是這里的主要關(guān)注點(diǎn)(它們只是為了盡可能簡(jiǎn)單,以便讀者可以在自己的機(jī)器上復(fù)現(xiàn),而不需要下載和安裝太多的依賴(lài))。所有...
2023-08-14 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)pytorch 933 0
深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)(4)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí):從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中自動(dòng)獲取最優(yōu)權(quán)重的過(guò)程,是使損失函數(shù)的值最小的權(quán)重參數(shù)。
2023-05-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)SVM 933 0
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有哪幾種
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Networks,簡(jiǎn)稱(chēng)RNN)是一種適合于處理序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)算法。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同,RNN具有記...
2024-07-04 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)函數(shù)深度學(xué)習(xí) 932 0
如何學(xué)習(xí)基于Tansformer的目標(biāo)檢測(cè)算法
視覺(jué)感知算法的核心在于精準(zhǔn)實(shí)時(shí)地感知周?chē)h(huán)境,以便下游更好地進(jìn)行決策規(guī)劃,而 目標(biāo)檢測(cè)任務(wù) 就是視覺(jué)感知的 基礎(chǔ) 。不僅在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,在機(jī)器人導(dǎo)航、工...
2023-06-25 標(biāo)簽:目標(biāo)檢測(cè)深度學(xué)習(xí)Tansformer 931 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的結(jié)構(gòu)有哪些類(lèi)型
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),它們?cè)谠S多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用,如圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)有很多種類(lèi)型,每種類(lèi)型都有其獨(dú)特的特點(diǎn)和...
2024-07-03 標(biāo)簽:圖像識(shí)別深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 929 0
生成式人工智能如何治理 生成式人工智能的機(jī)遇和挑戰(zhàn)
人工智能按其模型可以劃分為決策式人工智能和生成式人工智能。決策式人工智能是一種用于決策的技術(shù),它利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)來(lái)處理專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的問(wèn)...
2023-10-12 標(biāo)簽:人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí) 925 0
從技術(shù)上講,信號(hào)處理中的去卷積是卷積運(yùn)算的逆運(yùn)算。但這里卻不是這種運(yùn)算。因此,某些作者強(qiáng)烈反對(duì)將轉(zhuǎn)置卷積稱(chēng)為去卷積。
2023-07-01 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)濾器深度學(xué)習(xí) 925 0
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