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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

換個(gè)不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)陌自捳f法，深度學(xué)習(xí)的層層網(wǎng)絡(luò)可以從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)到有用的、高度抽象的特征，而最終目的是為了幫助分類層做出良好的預(yù)測(cè)。而深度學(xué)習(xí)為什么效果好？...

2018-07-12 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4260 0

超分辨率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

而我們?cè)谏疃葘W(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如下圖為例），就是模仿了人類視覺系統(tǒng)的處理過程。正因此，計(jì)算機(jī)視覺是深度學(xué)習(xí)最佳的應(yīng)用領(lǐng)域之一。超分辨就是計(jì)算機(jī)視覺中...

2018-07-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí) 7081 0

在多個(gè)異構(gòu)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練并可開發(fā)它們的語義層次結(jié)構(gòu)

在第二節(jié)，我們描述了我們的分層方法所解決的確切挑戰(zhàn)。一個(gè)例子是Cityscapes和GTSDB的綜合培訓(xùn)。在這種情況下，所有GTSDB類都是Citysc...

2018-07-12 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí) 7058 0

深入淺出的介紹了深度學(xué)習(xí)的理論——用理論的力量橫掃深度學(xué)習(xí)！

很多機(jī)器學(xué)習(xí)問題是深度為2的子案例，例如，輸入層和輸出層之間的一個(gè)隱含層。通常假設(shè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)分布，等等。比起GD/SGD，可以使用不同算法，例如張...

2018-07-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 8482 0

OpenAI的研究者們提出了一種新的生成模型，能快速輸出高清、真實(shí)的圖像

為下游任務(wù)提供了有用的隱藏空間。自回歸模型的隱藏層有著位置的邊緣分布，使其更難對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正確操作。在GAN中，數(shù)據(jù)點(diǎn)經(jīng)常不能直接表現(xiàn)在隱藏空間中，因?yàn)樗?..

2018-07-12 標(biāo)簽：圖像 Demo 深度學(xué)習(xí) 8331 1

如何避免三個(gè)常見的機(jī)器學(xué)習(xí)錯(cuò)誤？

基于云的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)一再被誤用。這多半都可以輕松解決，當(dāng)然，基于云的機(jī)器學(xué)已得到了廣泛的使用。但你要用得巧妙，用得恰當(dāng)。

2018-07-11 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2560 0

對(duì)常用的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行總結(jié)

確定這個(gè)函數(shù)的依據(jù)是函數(shù)能夠很好的解釋訓(xùn)練樣本，讓函數(shù)輸出值f(x)與樣本真實(shí)標(biāo)簽值y之間的誤差最小化，或者讓訓(xùn)練樣本集的對(duì)數(shù)似然函數(shù)最大化。這里的訓(xùn)練...

2018-07-10 標(biāo)簽：函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬 0

一種個(gè)性化的機(jī)器學(xué)習(xí)方式，幫助機(jī)器人評(píng)估每個(gè)孩子在這些互動(dòng)過程中的參與度和興趣

對(duì)于人類觀察者來說，要讓孩子的參與意愿和行為達(dá)成高度一致是很有挑戰(zhàn)性的。普通的機(jī)器人（非個(gè)性化的）與人類專家的評(píng)估結(jié)果通常有50%到55%相同。研究的第...

2018-07-10 標(biāo)簽：機(jī)器人人工智能深度學(xué)習(xí) 3312 0

使用機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)建計(jì)算機(jī)生成的X射線影像以增強(qiáng)AI的訓(xùn)練集

MIMLab 將用增強(qiáng)數(shù)據(jù)集獲得的識(shí)別準(zhǔn)確率和原始數(shù)據(jù)集獲得的準(zhǔn)確率進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)對(duì)于常見疾病，其識(shí)別準(zhǔn)確率提高了 20%。對(duì)于某些罕見疾病，準(zhǔn)確率提高...

2018-07-09 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2853 0

無人機(jī)鏡頭結(jié)合AI人工智能，辨識(shí)暴力事件發(fā)生

就如以往本站介紹過的人工智能方案，這個(gè)系統(tǒng)的人工智能也是透過深度學(xué)習(xí)來提高辨識(shí)能力，研究人員使用 Parrot AR 無人機(jī)，拍攝志愿者展示 5 種可能...

2018-07-09 標(biāo)簽：人工智能無人機(jī)深度學(xué)習(xí) 4200 0

2018年AI的技術(shù)發(fā)展的五大趨勢(shì)是什么？它給我們帶來了哪些益處

我們需要理解的是：AI是幾個(gè)相互關(guān)聯(lián)的技術(shù)的總稱術(shù)語。它包括：自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、認(rèn)知計(jì)算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人科學(xué)及其相關(guān)技術(shù)。在本文中，...

2018-07-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 機(jī)器學(xué)習(xí) 5558 0

DeepMind的最新研究結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)過程的優(yōu)點(diǎn)提出神經(jīng)過程模型

neural process的實(shí)現(xiàn)示意圖。圓圈中的變量對(duì)應(yīng)于(a)中圖模型的變量，方框中的變量表示NP的中間表示，粗體字母表示以下計(jì)算模塊：h - en...

2018-07-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)DeepMind 4104 0

如何才能高效地進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練？

分布式深度學(xué)習(xí)框架中，包括數(shù)據(jù)/模型切分、本地單機(jī)優(yōu)化算法訓(xùn)練、通信機(jī)制、和數(shù)據(jù)/模型聚合等模塊。現(xiàn)有的算法一般采用隨機(jī)置亂切分的數(shù)據(jù)分配方式，隨機(jī)優(yōu)化...

2018-07-09 標(biāo)簽：加速器機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.4萬 0

如何結(jié)合TensorFlow目標(biāo)檢測(cè)API和OpenCV分析足球視頻

使用Tensorflow的目標(biāo)檢測(cè)API，可以快速搭建目標(biāo)檢測(cè)模型。如果你不熟悉這套API，可以看下我之前寫的介紹Tensorflow目標(biāo)檢測(cè)API，以...

2018-07-08 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)TensorFlow 6466 0

Airbnb機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)經(jīng)驗(yàn)分享

Airbnb資深機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家Shijing Yao、前Airbnb數(shù)據(jù)科學(xué)負(fù)責(zé)人Qiang Zhu、Airbnb機(jī)器學(xué)習(xí)工程師Phillippe Si...

2018-07-07 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)Airbnb 3941 0

深度學(xué)習(xí)的哲理含義：機(jī)器的時(shí)間化能力

什么是“學(xué)習(xí)”？電子計(jì)算器雖然算得很快，但它沒有學(xué)習(xí)能力，不會(huì)隨著多次運(yùn)算改進(jìn)自身的計(jì)算能力，時(shí)間歷程對(duì)它毫無意義。所以，我們可以將學(xué)習(xí)能力理解為當(dāng)事者...

2018-07-05 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí) 3481 0

預(yù)覽版AR云游戲平臺(tái)——Niantic Real World Platform

然而憑借著Matrix Mill的技術(shù)，皮卡丘可以隱藏在灌木叢或者行人后面，創(chuàng)造出了更真實(shí)的世界，能做到這一點(diǎn)使用的自然是我們十分熟悉的深度學(xué)習(xí)了。而且...

2018-07-04 標(biāo)簽：AR 深度學(xué)習(xí)AR游戲 4697 0

數(shù)據(jù)集使用的Kaggle中辨別狗狗種類的競賽

運(yùn)用預(yù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型最直接的策略之一是將它們看作特征提取器。在現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)發(fā)展之前，圖像特征是手動(dòng)過濾的，例如Canny edge detecto...

2018-07-04 標(biāo)簽：人工智能數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1.1萬 0

一種用于圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是逐層提取特征，第一層提取的特征較為低級(jí)，第二層在第一層的基礎(chǔ)上繼續(xù)提取更高級(jí)別的特征，同樣，第三層在第二層的基礎(chǔ)上提取的特征也更為...

2018-07-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 9927 0

針對(duì)智能駕駛應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)應(yīng)該如何落地呢？

張暉認(rèn)為，主要存在著兩大關(guān)鍵點(diǎn)，第一需要貼近任務(wù)和系統(tǒng)需求，即必須針對(duì)智能駕駛系統(tǒng)應(yīng)用對(duì)感知層的需求來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，切不可為了使用深度學(xué)習(xí)而選擇深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

2018-07-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能駕駛深度學(xué)習(xí) 4788 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(xiàng)目之一。該項(xiàng)目由德國聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預(yù)計(jì)達(dá)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(xué)的智慧工廠，在商業(yè)流程及價(jià)值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。
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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(dǎo)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(gè)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(jìn)的專業(yè)技術(shù)，在并行處理方面實(shí)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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以無人駕駛來說，城市中將建造一個(gè)巨大的交通共享網(wǎng)，只要拿出手機(jī)就能隨時(shí)呼叫無人駕駛汽車服務(wù)；交警能精準(zhǔn)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(gè)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(duì)比一個(gè)單一的、靜態(tài)的系統(tǒng)，OpenWrt的包管理提供了一個(gè)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(jìn)階精簡指令集機(jī)器（Advanced RISC Machine，更早稱作：Acorn RISC Machine），是一個(gè)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(jì)。
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Qualcomm最新的“龍板”——Qualcomm DragonBoard 410c，是一枚功能極為強(qiáng)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(jī)處理能力，幫您實(shí)現(xiàn)對(duì)各種智能硬件的天馬行空想象。您可以研用“龍板”實(shí)現(xiàn)高清視頻、Wi-Fi/藍(lán)牙、多媒體、3D游戲等各項(xiàng)功能。
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OpenCL是一個(gè)為異構(gòu)平臺(tái)編寫程序的框架，此異構(gòu)平臺(tái)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(yùn)行的函數(shù)）的語言（基于C99）和一組用于定義并控制平臺(tái)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(dòng)軟件、系統(tǒng)內(nèi)核、設(shè)備驅(qū)動(dòng)接口、通信協(xié)議、圖形界面、標(biāo)準(zhǔn)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(dòng)計(jì)算平臺(tái)的基礎(chǔ)，它是一個(gè)開放的、可升級(jí)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(shí)地了解目標(biāo)虛擬機(jī)的狀態(tài)，例如查看目標(biāo)虛擬機(jī)上有哪些類和實(shí)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(jì)算機(jī)一樣。
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麒麟960（kirin 960）是海思半導(dǎo)體有限公司推出的新一代移動(dòng)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(shí)產(chǎn)權(quán)（IP）供應(yīng)商，它與一般的半導(dǎo)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(jì)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(jì)費(fèi)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(gè)開源的云計(jì)算管理平臺(tái)項(xiàng)目，是一系列軟件開源項(xiàng)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(huì)發(fā)布的一個(gè)自由軟件許可證）授權(quán)的開源代碼項(xiàng)目。
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MMU是中文名是內(nèi)存管理單元，有時(shí)稱作分頁內(nèi)存管理單元，它是一種負(fù)責(zé)處理中央處理器（CPU）的內(nèi)存訪問請(qǐng)求的計(jì)算機(jī)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(hù)、中央處理器高速緩存的控制，在較為簡單的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)中，負(fù)責(zé)總線的仲裁以及存儲(chǔ)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(diǎn)數(shù)字信號(hào)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(jì)對(duì)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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直流電機(jī)	PID	MOSFET	傳感器	人工智能	物聯(lián)網(wǎng)	NXP	賽靈思
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時(shí)鐘	時(shí)鐘振蕩器	時(shí)鐘發(fā)生器	時(shí)鐘緩沖器	定時(shí)器	寄存器	實(shí)時(shí)時(shí)鐘	PWM 調(diào)制器
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模數(shù)轉(zhuǎn)換器	數(shù)模轉(zhuǎn)換器	數(shù)字電位器	觸摸屏控制器	AFE	ADC	DAC	電源管理
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