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標簽 > 人工智能
人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
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視覺檢測是指通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置,分 CMOS 和CCD 兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統,根據像素分布和亮度、顏...
目前計算機視覺(CV,computer vision)與自然語言處理(Natural Language Process, NLP)及語音識別(Speec...
神經網絡從感知機發展到多層前饋神經網絡,網絡變得越來越復雜。如上一篇 機器學習中的函數(2)- 多層前饋網絡巧解“異或”問題,損失函數上場優化網絡性能 ...
其次,模擬(傳感)信號和數字(計算)信號的信號域不同,隨著傳感器節點數量的增加,信號轉換和大量冗余數據逐漸成為感知系統的負擔。
人工智能三大支柱,即算力、算法、數據,都離不開算力支撐。 ? ? ? ?最近,AI繪畫大熱,我們所說的“AI繪畫”的概念,指的是基于深度學習模型來進項自...
2022-10-28 標簽:人工智能 606 0
深度學習等字眼近來會成為熱門,原因之一確實是因為多了許多便利的鏈接庫或框架,在一些簡單的案例上,可讓人無腦地做出分析、預測之類的動作。
萌芽階段:AI 框架并不完善,開發者不得不進行大量基礎的工作,例如手寫反向傳播、搭建網絡結構、自行設計優化器等。
數字化轉型不僅僅在業務上進行重構調整,更是在技術上進行重塑。數字技術是創新的主要驅動力,沒有數字技術或不以數字技術為基礎的創新不是真正的創新,因為數字技...
2022-10-28 標簽:人工智能 4122 0
自動駕駛可能是最好的例子,改進的人工智能模型研究正以瘋狂的速度進行。當人工智能推理模型不確定時,計算環境應該是什么樣子?
智能相機發展的另一個進步是集成無線技術以實現遠程監控和控制目的。由于數據安全或可靠性問題,Wi-Fi 可能不夠可靠或不夠快,無法用于圖像傳輸或實時監控。
過去十年,人工智能研究主要集中在探索深度神經網絡的潛力。我們近年來看到的進步至少可以部分歸因于網絡規模的不斷擴大。從使用GPT-3 [1] 的文本生成到...
Jetson Nano Developer Kit 4GB是一個搭載 GPU的單板計算機,由NVIDIA 于 2019年3月時,為了讓一般用戶更加方便進...
大家應該都知道,數據中心有一個重要的參數指標,那就是PUE(Power Usage Effectiveness,電能使用效率)。
如果 FaceBoo k平臺創建的TPP協議是正確的,那么它將有一個不同的內存分頁系統,可以更好地解決由于在服務器主板之外有大量池化內存而帶來的稍高的延遲。
擴散模型最早來源于物理中的熱力學,最近卻在人工智能領域大放異彩。還有什么物理理論可以推動生成模型研究的發展呢?
機器視覺(Machine Vision)是人工智能領域中發展迅速的一個重要分支,目前正處于不斷突破、走向成熟的階段。
傳統上,計算主要依賴于基于馮諾依曼架構的互連設備。在此架構的簡化版本中,存在三個計算構建塊:內存、輸入/輸出 (I/O) 接口和中央處理單元 (CPU)。
基于瑞芯微RV1126的邊緣計算人工智能開發套件快速入手案例
瑞芯微RV1126內置AI智能算法,與大部分其他同類方案相比,影像處理能力更為強大且全面。 RV 1126 具有四核CPU@1.5GHz與NPU@2To...
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