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標簽 > 深度學習
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NPU(Neural-network Processing Unit,嵌入式神經網絡處理器)是針對深度學習*算法進行優化的處理器。它能像人類神經網絡一樣...
摘要:逆時偏移作為重要的地震偏移技術,已經成為復雜構造成像的有力工具。地下構造的強衰減體引起地震波 振幅減弱和相位失真,直接影響地下有效油氣儲層的識別精...
2022-10-15 標簽:補償深度學習tensorflow 1269 0
自然語言生成(又稱為文本生成)旨在基于輸入數據用人類語言生成合理且可讀的文本。隨著預訓練語言模型的發展,GPT-3,BART等模型逐漸成為了生成任務的主...
由于深度學習在計算機視覺領域得到了非常好的效果,我們做機器人的自然也會嘗試把 DL 用到機器人的物體識別中。
RGB 模態指的是由 RGB 相機捕獲的圖像或序列。而光流則是視頻圖像中同一對象(物體)像素點移動到下一幀的移動量,由于通常是由 RGB 模態數據所進一...
隨著工業的發展和科技的不斷進步,激光焊接智能裝備憑借其輸出能量大、焊接速度快、適用性強的優勢已在航空航天、汽車、3C電子等制造業中得到廣泛應用。
上圖就是我們定位人臉的68個關鍵點,其中他的順序是要嚴格的進行排序的。從1到68點的順序不能錯誤。
深度學習與圖神經網絡學習分享:CNN經典網絡之-ResNet
深度學習與圖神經網絡學習分享:CNN 經典網絡之-ResNet resnet 又叫深度殘差網絡 圖像識別準確率很高,主要作者是國人哦 深度網絡的退化問題...
針對醫療成像 AI 生命周期的開發是一個耗時的 和資源高消耗 的過程,通常包括數據采集、計算和培訓時間,以及一組在創建適合您的特定挑戰的模型方面有豐...
用NVIDIA Clara Parabricks v4.0大眾化和加速基因組測序分析
計算生物學領域依賴于快速、準確和易于使用的生物信息學工具。隨著下一代測序( NGS )的速度越來越快、成本越來越低,數據洪流正在出現,人們對可訪問、高通...
近年來,結合注意力機制的神經網絡成為研究的熱點,被廣泛應用于機器翻譯、圖像分類等領域,在公交行程時間預測問題上的研究相對較少。
隨著機器視覺技術的快速發展,傳統很多需要人工來手動操作的工作,漸漸地被機器所替代。 傳統方法做目標識別大多都是靠人工實現,從形狀、顏色、長度、寬度、長寬...
基于政策法規的推動以及舒適性功能的需求,DMS 整體裝配率呈快速上升趨勢。今年8月蓋世汽車的報告顯示,2022年一季度國內車企DMS裝配率為4.1%,而...
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。
如果圖像數據集具有豐富的基于紋理的特征,如果將額外的紋理特征提取技術作為端到端體系結構的一部分,則深度學習技術會更有效。
前綴樹是算法正確性的保證,而狀態轉移可以大幅優化時間。同時,狀態轉移需要層次遍歷整棵前綴樹,這意味轉移狀態的構建不能隨前綴樹形態更改而自動更改,而必須全...
金屬鎵是一種具有重要工業應用價值的材料,廣泛用于半導體、太陽能電池、低熔合金的制造。常壓條件下其熱力學穩定相α-Ga的熔點只有29.8℃,且其同時具有分...
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