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深度學習

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深度學習技術(shù)

AI做數(shù)學的能力不及高中生水平？

DeepMind在這篇論文中引入了一個由許多不同類型的數(shù)學問題組成的數(shù)據(jù)集，對于模型來說，優(yōu)于缺乏上述人類能力，在處理跨系列的問題類型（包括我們在下面詳...

2019-04-09 標簽：AI 數(shù)據(jù)集深度學習 3532 0

自然語言處理中極其重要的句法分析

深層文法句法分析，即利用深層文法，例如詞匯化樹鄰接文法（Lexicalized Tree Adjoining Grammar，LTAG）、詞匯功能文法（...

2019-04-09 標簽：機器翻譯深度學習自然語言處理 1.4萬 0

看看AI在醫(yī)學健康領(lǐng)域如何大顯身手

在人類的知識領(lǐng)域中有龐大數(shù)量的分子有成為藥物的潛力，制藥公司和藥學家每年花費著無數(shù)的努力和金錢來探索這些可能的藥物，期待發(fā)現(xiàn)治愈疾病的新藥。科學家們常常...

2019-04-08 標簽：AI 醫(yī)學深度學習 2914 0

一種WS新方法，那它可以超越GN、BN嗎？

其中 W^ 卷積層的權(quán)重，* 是卷積運算。將圖2 所示作為一個例子，WS方法不會直接在原始權(quán)重上進行優(yōu)化，而是采用另一個函數(shù) W^=WS（W）來表示原始...

2019-04-08 標簽：算法梯度深度學習 7325 0

一個單路徑One-Shot模型，以解決訓練過程中面對的主要挑戰(zhàn)

One-Shot 是一種新范式。它定義了超網(wǎng)絡(luò)，并以相似的方式做權(quán)重復用。但是并沒有將模型結(jié)構(gòu)分布參數(shù)化。模型搜索從超網(wǎng)絡(luò)訓練中解耦，并且解決步驟是獨立...

2019-04-04 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學習 4325 0

開發(fā)者如何選擇合適的開放平臺？開放平臺如何吸引開發(fā)者來平臺開發(fā)應(yīng)用？

而小i機器人的平臺除了讓開發(fā)者可以直接使用，還可以基于這個平臺擴充自己的能力。從底層技術(shù)來看，這一智能 Bot 開放平臺，集成了 Chatting Bo...

2019-04-04 標簽：語音識別開發(fā)者深度學習 4313 0

手把手教你操作Faster R-CNN和Mask R-CNN

Mask R-CNN是承繼于Faster R-CNN，Mask R-CNN只是在Faster R-CNN上面增加了一個Mask Prediction B...

2019-04-04 標簽：機器視覺無人駕駛深度學習 1.3萬 0

用Jetson Nano打造您的專屬機器人

想知道制造它的全部材料清單嗎? 包括Jetson Nano在內(nèi)，一共只需要250美元。其中還包括一個攝像頭、一個發(fā)動機和發(fā)動機驅(qū)動器，甚至還有一個微型P...

2019-04-03 標簽：機器人數(shù)據(jù)集深度學習 1.2萬 0

混合精度訓練的優(yōu)勢！將自動混合精度用于主流深度學習框架

僅通過添加幾行代碼，TensorFlow、PyTorch和MXNet中的自動混合精確功能就能助力深度學習研究人員和工程師基于NVIDIA Volta和T...

2019-04-03 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 深度學習 7176 0

7個實用技巧，讓您的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮最大作用

因此，如果你需要一些快速的結(jié)果，或者只是想測試一個新的技術(shù)，選擇自適應(yīng)優(yōu)化器。我發(fā)現(xiàn)Adam很容易使用，因為它對你選擇完美的學習率并不是很敏感。如果您想...

2019-04-02 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習遷移學習 2911 0

如何在圖像處理中應(yīng)用深度學習技術(shù)的詳細資料概述

深度學習應(yīng)用憑借其在識別應(yīng)用中超高的預(yù)測準確率，在圖像處理領(lǐng)域獲得了極大關(guān)注，這勢必將提升現(xiàn)有圖像處理系統(tǒng)的性能并開創(chuàng)新的應(yīng)用領(lǐng)域。

2019-03-30 標簽：FPGA 圖像處理機器視覺 4516 0

這到底是什么神奇操作? 又運用了什么樣的智能技術(shù)?

首先，我們需要一個包含Nvidia GPU的個人電腦，至少4GB的存儲空間。至于訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的材料，用戶則需要提供至少幾百張照片或者時長足夠的視頻，...

2019-04-05 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 深度學習 2628 0

CVPR 2019，曠視提出基于測地距離的點云分析深度網(wǎng)絡(luò)GeoNet

再次回到圖 1 中的紅色插框，本文由此得出結(jié)論，兩個點集只有從大量點云學習到統(tǒng)計規(guī)則之后才相連，并觀察這一類型的諸多物體，伴隨著從椅子延伸到地面的相連、...

2019-03-29 標簽：網(wǎng)格計算機視覺深度學習 6654 0

Apache Ignite上的TensorFlow！分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)源

另一個基準測試表明 Ignite Dataset 如何與分布式 Apache Ignite 集群協(xié)作。這是 Apache Ignite 作為 HTAP ...

2019-03-28 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)深度學習 3807 0

深度學習在計算機視覺領(lǐng)域的應(yīng)用一覽

圖像處理，還有視頻處理，曾經(jīng)是很多工業(yè)產(chǎn)品的基礎(chǔ)，現(xiàn)在電視，手機還有相機/攝像頭等等都離不開，是技術(shù)慢慢成熟了（傳統(tǒng)方法），經(jīng)驗變得比較重要，而且芯片集...

2019-03-23 標簽：計算機視覺深度學習 cnn 7570 0

深度學習的方法總結(jié)

訓練之前一定要執(zhí)行參數(shù)初始化，否則可能減慢收斂速度，影響訓練結(jié)果，或者造成Nan數(shù)值溢出等異常問題。

2019-03-23 標簽：深度學習 3279 0

如何進行可視化深度學習模型和性能指標

目前，包括計算機視覺、語音識別和機器人在內(nèi)的諸多人工智能應(yīng)用已廣泛使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，DNN）。DNN 在很多...

2019-03-17 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學習 4324 1

為什么了解NLP基礎(chǔ)知識的重要？

為什么bigram或者trigram的LM很重要呢？去做一個語言模型的問題，實現(xiàn)深度模型之前，第一步其實就要寫一個bigram或者trigram的LM。...

2019-03-15 標簽：深度學習自然語言處理 nlp 2605 0

用12個示例解釋了使用TensorFlow 2.0 + Keras 的一些重要技巧

你可以通過在 GradientTape 中調(diào)用 layer 來自動檢索該層權(quán)重的梯度。使用這些梯度，你可以手動或使用優(yōu)化器對象來更新 layer 的權(quán)重...

2019-03-15 標簽：API 深度學習 tensorflow 8235 0

注意力機制的誕生、方法及幾種常見模型

簡而言之，深度學習中的注意力機制可以被廣義地定義為一個描述重要性的權(quán)重向量：通過這個權(quán)重向量為了預(yù)測或者推斷一個元素，比如圖像中的某個像素或句子中的某個...

2019-03-12 標簽：計算機視覺深度學習自然語言處理 4.2萬 0

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工業(yè)4.0

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工業(yè)4.0是由德國政府《德國2020高技術(shù)戰(zhàn)略》中所提出的十大未來項目之一。該項目由德國聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預(yù)計達2億歐元。旨在提升制造業(yè)的智能化水平，建立具有適應(yīng)性、資源效率及基因工程學的智慧工廠，在商業(yè)流程及價值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。
英偉達

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Nvidia 是全球圖形技術(shù)和數(shù)字媒體處理器行業(yè)領(lǐng)導廠商，NVIDIA的總部設(shè)在美國加利福尼亞州的圣克拉拉市，在20多個國家和地區(qū)擁有約5700名員工。公司在可編程圖形處理器方面擁有先進的專業(yè)技術(shù)，在并行處理方面實現(xiàn)了諸多突破。公司創(chuàng)立于1993年1月，總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市。
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無人機技術(shù)

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以無人駕駛來說，城市中將建造一個巨大的交通共享網(wǎng)，只要拿出手機就能隨時呼叫無人駕駛汽車服務(wù)；交警能精準判斷每一輛汽車去向，更有效地管理交通……
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OpenWrt 可以被描述為一個嵌入式的 Linux 發(fā)行版。（主流路由器固件有 dd-wrt，tomato，openwrt，padavan四類）對比一個單一的、靜態(tài)的系統(tǒng)，OpenWrt的包管理提供了一個完全可寫的文件系統(tǒng)，從應(yīng)用程序供應(yīng)商提供的選擇和配置，并允許您自定義的設(shè)備，以適應(yīng)任何應(yīng)用程序。
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ARM架構(gòu)過去稱作進階精簡指令集機器（Advanced RISC Machine，更早稱作：Acorn RISC Machine），是一個32位精簡指令集（RISC）處理器架構(gòu)，其廣泛地使用在許多嵌入式系統(tǒng)設(shè)計。
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Qualcomm最新的“龍板”——Qualcomm DragonBoard 410c，是一枚功能極為強大，身材特別小巧的開發(fā)板，它集成了目前最流行的智能手機處理能力，幫您實現(xiàn)對各種智能硬件的天馬行空想象。您可以研用“龍板”實現(xiàn)高清視頻、Wi-Fi/藍牙、多媒體、3D游戲等各項功能。
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OpenCL是一個為異構(gòu)平臺編寫程序的框架，此異構(gòu)平臺可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。OpenCL由一門用于編寫kernels （在OpenCL設(shè)備上運行的函數(shù)）的語言（基于C99）和一組用于定義并控制平臺的API組成。
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嵌入式操作系統(tǒng)（Embedded Operating System，簡稱：EOS）是指用于嵌入式系統(tǒng)的操作系統(tǒng)。嵌入式操作系統(tǒng)是一種用途廣泛的系統(tǒng)軟件，通常包括與硬件相關(guān)的底層驅(qū)動軟件、系統(tǒng)內(nèi)核、設(shè)備驅(qū)動接口、通信協(xié)議、圖形界面、標準化瀏覽器等。
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　Windows Embedded Compact（即 Windows CE）是微軟公司嵌入式、移動計算平臺的基礎(chǔ)，它是一個開放的、可升級的32位嵌入式操作系統(tǒng)，是基于掌上型電腦類的電子設(shè)備操作系統(tǒng)。
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JDI（Java Debug Interface）是 JPDA 三層模塊中最高層的接口，定義了調(diào)試器（Debugger）所需要的一些調(diào)試接口。基于這些接口，調(diào)試器可以及時地了解目標虛擬機的狀態(tài)，例如查看目標虛擬機上有哪些類和實例等。
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　　網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)，英文Network File System（NFS），是由SUN公司研制的UNIX表示層協(xié)議（presentation layer protocol），能使使用者訪問網(wǎng)絡(luò)上別處的文件就像在使用自己的計算機一樣。
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麒麟960（kirin 960）是海思半導體有限公司推出的新一代移動設(shè)備芯片，麒麟960首次配備ARM Cortex-A73 CPU核心，小核心為A53，組成四大四小的big.LITTLE組合，GPU為Mali G71 MP8。
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ARM公司是一家知識產(chǎn)權(quán)（IP）供應(yīng)商，它與一般的半導體公司最大的不同就是不制造芯片且不向終端用戶出售芯片，而是通過轉(zhuǎn)讓設(shè)計方案，由合作伙伴生產(chǎn)出各具特色的芯片。
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米爾是一家專注于ARM嵌入式軟硬件開發(fā)的高新技術(shù)企業(yè)。在以客戶為中心的指引下，米爾為嵌入式領(lǐng)域客戶提供專業(yè)的ARM工業(yè)控制板、ARM核心板、ARM開發(fā)工具、充電樁計費控制單元及充電控制板等產(chǎn)品和技術(shù)服務(wù)。
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OpenStack是一個開源的云計算管理平臺項目，是一系列軟件開源項目的組合。由NASA（美國國家航空航天局）和Rackspace合作研發(fā)并發(fā)起，以Apache許可證（Apache軟件基金會發(fā)布的一個自由軟件許可證）授權(quán)的開源代碼項目。
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MMU是中文名是內(nèi)存管理單元，有時稱作分頁內(nèi)存管理單元，它是一種負責處理中央處理器（CPU）的內(nèi)存訪問請求的計算機硬件。它的功能包括虛擬地址到物理地址的轉(zhuǎn)換（即虛擬內(nèi)存管理）、內(nèi)存保護、中央處理器高速緩存的控制，在較為簡單的計算機體系結(jié)構(gòu)中，負責總線的仲裁以及存儲體切換。
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OMAP-L138是美國德州儀器（TI）推出全新DSP+ARM工業(yè)處理器，這款芯片也是業(yè)界功耗最低的浮點數(shù)字信號處理器（DSP） + ARM9處理器，大大降低了雙核通訊的開發(fā)難度，可充分滿足工業(yè)應(yīng)用的高能效、連通性設(shè)計對高集成度外設(shè)、更低熱量耗散以及更長電池使用壽命的需求。
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