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利用EdgeImpulse在線網站自行訓練神經網絡進行分類識別
EdgeImpulse是一個為嵌入式設備提供在線訓練神經網絡模型服務的網站,它是我們OpenMV的合作伙伴,同時也均為ST意法半導體的官方合作伙伴。目前...
多傳感器信息融合技術的基本原理就像人的大腦綜合處理信息的過程一樣,將各種傳感器進行多層次、多空間的信息互補和優化組合處理,最終產生對觀測環 境的一致性解釋。
利用ImageNet訓練了一個能降噪、超分和去雨的圖像預訓練模型
在上篇文章介紹過了,因為Transformer本身是用于NLP領域的,輸入應該是一個序列,因此這篇的論文做法和ViT[3]一樣,首先需要把feature...
首款用于ADAS和AD研發的公開傳感器數據集——Leddar PixSet
據麥姆斯咨詢報道,全球高級輔助駕駛系統(ADAS)和自動駕駛(AD)技術領導者LeddarTech于2021年2月24日對外宣布了其首款用于ADAS和A...
挖掘軟磁鐵基非晶合金的性能“基因”—XGBoost算法大顯神通
來自北京科技大學新金屬材料國家重點實驗室和北京材料基因工程高精尖創新中心的呂昭平教授和劉雄軍教授團隊提出了一種利用可解釋性的XGBoost機器學習算法輔...
最近推出的名為Exposed.AI的工具有望幫助其用戶確定其照片是否屬于用于培訓,測試或增強生物識別技術的照片。該網站目前正在研究這種情況下的3,630...
Amazon SageMaker Autopilot針對諸如銷售預測,推薦系統,呼叫中心路由和廣告優化之類的方案,這些方案依賴于通常存儲在CSV文件,關...
2020 CCF大數據與計算智能大賽決賽暨中國大數據技術大會在長沙落幕
此次大賽的“遙感影像地塊分割”賽題要求參賽者使用相同數據,結合賽題場景自行設計算法思路、輸出算法模型,呈現遙感影像地塊分割模型在多個類別上的效果。參賽者...
在多模式系統中,計算機視覺和自然語言處理模型在數據集上一起訓練,以學習組合的嵌入空間,或由代表圖像,文本和其他媒體的特定特征的變量占據的空間。如果將不同...
癌癥是該公司周一宣布的四個治療目標的重點。該公司特別指出,它正在研究與結腸癌有關的USP28。HDAC3,在多種癌癥中很常見;PARP1,與腦癌有關;N...
然而,由于與2D任務(例如ImageNet,COCO和Open Images)相比,因為缺少大型真實數據集,所以了解3D對象仍然是一項具有挑戰性的任務。...
同時,深度學習已極大地提高了識別性能,但是這種識別大部分限于圖像平面中的輸出,或者在最佳情況下使用 3D 邊界框完成一定意義上的語義空間結構表示,但這會...
雖然結合不同的模態或信息類型來提高效果從直觀上看是一項很有吸引力的任務,但在實踐中,如何結合不同的噪聲水平和模態之間的沖突是一個挑戰。此外,模型對預測結...
MIND簡介 個性化新聞推薦技術是諸多在線新聞網站和應用的關鍵技術,可以提升用戶的新聞閱讀體驗并減輕信息過載。目前,許多有關新聞推薦的研究是在私有數據集...
Glympse Bio開發非侵入性生物傳感器來監測和追蹤NASH
目前尚無批準用于治療NASH的藥物,許多大藥廠在NASH療法開發上屢屢挫敗,如吉利德(Gilead)在2019年接連宣布停止三項NASH相關的臨床試驗、...
U-Net是一種卷積神經網絡,最初是為分割生物醫學圖像而開發的。當它被可視化的時候,它的架構看起來像字母U,因此被命名為U-Net。其體系結構由兩部分組...
TensorFlow 2.4來了 帶來了多項新特性和功能改進
谷歌正式發布了 TensorFlow 2.4,帶來了多項新特性和功能改進。 ? TensorFlow 2.4 的更新包括對于分布式訓練和混合精度的新功能...
2020-12-26 標簽:數據集tensorflow 2588 0
1???MUC Data Sets https://www-nlpir.nist.gov/related_projects/muc/? ?? 2???C...
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