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標簽 > 深度學習
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Hugging Face 的 Accelerate1是一個用于簡化和加速深度學習模型訓練的庫,它支持在多種硬件配置上進行分布式訓練,包括 CPU、GPU...
工信部推動第二批“5G+工業互聯網”實踐的通知 工業和信息化部辦公廳關于印發第二批“5G+工業互聯網”十個典型應用場景和五個重點行業實踐的通知 工信廳信...
自動駕駛作為一種高度模仿人類駕駛的技術,實現無人駕駛分為感知、理解、決策和執行四個層次,由ECU、執行器和各類傳感器來實現。智能技術在理解層和決策層中賦...
卷積神經網絡因其在圖像和視頻處理任務中的卓越性能而廣受歡迎。隨著深度學習技術的快速發展,多種實現工具和框架應運而生,為研究人員和開發者提供了強大的支持。...
阿丘科技參展2024 NVIDIA 創業企業展示·半程展示活動
10月17-18日,由NVIDIA主辦的2024NVIDIA創業企業展示——半程展示活動在西交利物浦大學成功舉辦。來自全國各地的31家杰出企業受邀參與本...
機器學習與人工智能會碰撞出怎樣的火花,芯片制造商又該如何應對
近年來,隨著機器學習技術的提高,計算機已經擁有了在圖像中識別物體、“聽”懂語音命令以及翻譯文字信息等功能。
Cadence Tensilica團隊將亮相CES 2023
想親自見證 CES(美國國際消費類電子產品展覽會)期間巨大創新背后激動人心的技術嗎?現在就來預約 CES 2023 Cadence 的會議吧!會議將于1...
近期,基于 TensorFlow 的隱私 AI 框架 Rosetta 正式開源([鏈接])。借助 Rosetta,AI 開發者不需要了解密碼學等隱私保護...
近日,OpenAI的團隊在5V5的對戰中戰勝了Dota2的頂尖業余玩家,這是繼Alpha Go大戰柯潔之后,AI再一次戰勝人類的歷史性時刻。此次參與到D...
機器學習(ML)在許多目標明確的領域有優秀的表現。具有明確正誤答案區分的任務將有助于訓練,而且能讓算法實現預設的目標,比如準確地從圖像中識別物體,或者合...
研究人員在11月6日的《放射學》雜志上報道說,使用來自1,000多名阿爾茨海默氏病(AD)患者的影像數據開發的深度學習算法,可以在醫生最終確定診斷結果的...
2020-05-20 標簽:深度學習 624 0
早從《黑客帝國》開始,人們就對未來科技生活展開了想象:在未來,人們將會生活在虛擬世界,平常的感知都將由程序來進行模擬,在本質上,人們已經成為了機器的奴隸。
得益于機器學習算法日益強大的能力,人工智能已進入了主流商業。機器學習算法使計算機能夠訓練自己完成諸如駕駛汽車,控制機器人或自動化決策等工作。
我們已經看到OpenAI使用神經網絡訓練Dactyl來解魔方,以及一種稱為6-DoF GraspNet的算法,該算法可以幫助機器人拾取任意對象。
友思特方案 讓筆劃浮動:無代碼的深度學習實現多領域的字符檢測
提取多種多樣字符的信息有利于在日常生活和工業生產中落實標準化和規范化的要求。友思特 Neuro-T的OCR模型基于無代碼深度學習算法,輕松實現了精準高效...
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