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在整個范圍中，硬件系列可以涵蓋從資源受限的超低功耗裸機設備、RTOS微控制器（例如，ARM Cortex-M）到SoC應用微處理器（例如，ARM Cortex-A）配置文件功能。...
全球最火的開源向量數(shù)據(jù)庫項目 Milvus 在 Github 的標星已經(jīng)突破 2 萬，官方顯示，目前 Milvus 已經(jīng)擁有超過 1000+ 中大型企業(yè)用戶。...
根據(jù)AMD預期，隨AI發(fā)展，模型規(guī)模擴大，算力需求將不斷增長，數(shù)據(jù)中心人工智能加速器的潛在市場總額將從2023年的300億美元增長到2027年的1500億美元以上，復合年增長率超過50%。...
光學字符識別 Optical Character Recognition（OCR） 其目標是對圖像中的字符進行分析識別，將其轉(zhuǎn)換為文本格式的字符序列。 利用模式識別和數(shù)字圖像處理技術(shù)，解決文字輸入問題。...
既然已經(jīng)有了成功ChatGPT這一成功的案例，大家都想基于LLaMA把這條路再走一遍，以期望做出自己的ChatGPT。...
現(xiàn)有算力體系，比如超算系統(tǒng)，主要針對的是HPC的應用，而AI和HPC存在著一些區(qū)別。比如，HPC主要應用于科學和工程計算，像天氣預報、核聚變模擬、飛行器設計等，而AI主要用于分類、回歸、自然語言處理，下游任務主要是安防、互聯(lián)網(wǎng)搜索推薦、金融風控、智能制造。...
RSPrompter的目標是學習如何為SAM生成prompt輸入，使其能夠自動獲取語義實例級掩碼。相比之下，原始的SAM需要額外手動制作prompt，并且是一種類別無關(guān)的分割方法。...
中國大公司現(xiàn)在的動作和心態(tài)都比海外巨頭更急迫。以百度為例，它今年向英偉達新下的 GPU 訂單高達上萬塊。數(shù)量級與 Google 等公司相當，雖然百度的體量小得多，其去年營收為 1236 億元人民幣，只有 Google 的 6%。...
許多ML算法已經(jīng)在功能驗證的不同領域進行了嘗試，并取得了不錯的效果。ML在功能驗證中的應用主要分為：需求工程、靜態(tài)代碼分析、驗證加速、覆蓋率收集和BUG的檢測及定位。...
區(qū)域生長是從某個或者某些像素點出發(fā)，最后得到整個區(qū)域，進而實現(xiàn)目標提取。分裂合并差不多是區(qū)域生長的逆過程：從整個圖像出發(fā)，不斷分裂得到各個子區(qū)域，然后再把前景區(qū)域合并，實現(xiàn)目標提取。...
什么是深度強化學習? 眾所周知，人類擅長解決各種挑戰(zhàn)性的問題，從低級的運動控制(如：步行、跑步、打網(wǎng)球)到高級的認知任務。...
從技術(shù)上講，信號處理中的去卷積是卷積運算的逆運算。但這里卻不是這種運算。因此，某些作者強烈反對將轉(zhuǎn)置卷積稱為去卷積。...
在基于智能算法的態(tài)勢理解過程中，智能算法主要應用于態(tài)勢目標特征匹配、時效性判斷和態(tài)勢要素分析等活動，并準確生成態(tài)勢產(chǎn)品，為指揮員決策提供支持。...
雙目立體視覺中常用的基于區(qū)域的局部匹配準則主要有圖像序列中對應像素差的絕對值之和SAD（sum of absolute differences）、對應像素差的平方之和SSD（sum of squared differences）及半全局匹配算法SGM（semi—global matching）。...
隨著人工成本不斷升高，以機器取代人工，能夠幫助制造業(yè)實現(xiàn)自動化和智能化，是現(xiàn)代化制造提質(zhì)、增效、降本、減排的推動力。隨著我國進入全面推進智能制造階段，機器視覺將持續(xù)向全行業(yè)滲透，應用市場需求急劇擴增，為機器視覺提供了較大的需求牽引，是機器視覺的重大戰(zhàn)略機遇。...
機器學習是一種通過給定的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗，讓計算機系統(tǒng)自動學習并改進性能的方法。它通過構(gòu)建數(shù)學模型和算法，使計算機具備從數(shù)據(jù)中學習、推斷和預測的能力，而無需明確編程。常見的機器學習算法包括線性回歸、決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等。...
混淆矩陣如表一所示，混淆矩陣中包含兩種識別正確的情況和兩種識別錯誤的情況。 （1）兩種識別正確的情況為： 1）True Positive（TP），即正樣本被識別為正樣本的數(shù)量（或概率）...
GPU服務器相對CPU服務器來說是非常昂貴的，大約是美金和人民幣匯率的差距（以8卡GPU服務器為例），而且在芯片緊缺的年代，GPU到貨周期還比較長！面對資源昂貴、算力又是AI的發(fā)動機、AI業(yè)務又必須開展之間的矛盾，如何更好的利用和管理GPU資源就變得尤其關(guān)鍵。下面一起來看看這五大典型場景。...
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