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深度學習資訊

將各自的成果開源——微軟的PipeDream和谷歌的GPipe

隨著模型縮放以達到更高的準確性，對這些模型的訓練變得越來越具有挑戰性。前面的樣本也顯示了，依靠GPU基礎結構的改進來實現更好的訓練是不可持續的。

2020-11-23 標簽：微軟谷歌深度學習 2024 0

深度學習和傳統計算機視覺技術在新興領域的比較

是不是深度學習就可以解決所有問題呢？是不是它就比傳統計算機視覺方法好呢？但是深度學習無法解決所有的問題，在一些問題上，具備全部特征的傳統技術仍是更好的方...

2022-11-28 標簽：計算機深度學習 2023 0

消息稱Switch Pro將支持NVIDIA的DLSS深度學習超采樣技術

盡管社長谷川俊太郎明確表示，短期內沒有更新Switch硬件的計劃，但多方線報顯示，Switch升級版（Super Switch或者Switch Pro）...

2021-02-23 標簽：NVIDIA Switch 深度學習 2022 0

使用NVIDIA DALI加速醫學圖像處理

學習速度的提高是非常顯著的。在 KITS19 數據集上， nnU Net 在使用隨機對象邊界框運算符的測試運行時段中， 2134 達到與 3222 ...

2022-04-13 標簽：NVIDIA 數據集深度學習 2021 0

人工智能發展的現狀調研

人工智能將在2-3年內在國內市場形成更大規模的落地效應，包括新興領域和傳統行業。在人工智能落地的動力與瓶頸方面，數據問題應該受到足夠的重視。

2019-07-02 標簽：AI 深度學習 2021 0

下一步有沒有可能發展出具有世界影響力的深度學習框架呢？

那么，什么是深度學習框架呢？它大部分都是由企業提出來的，企業在實現業務的時候會寫一些深度學習算法，最后發布出去。只要把模型結構搭建起來，你對它怎么更新，...

2021-03-10 標簽：算法操作系統深度學習 2020 0

NVIDIA TensorRT 8.2將推理速度提高6倍

　　TensorRT 是一款高性能的深度學習推理優化器和運行時，為人工智能應用程序提供低延遲、高吞吐量推理。 TensorRT 用于醫療、汽車、制造、互...

2022-03-31 標簽：NVIDIA 互聯網深度學習 2017 0

芯耀輝連續完成兩輪超4億元融資一流科技加入IDEA CTO工作室

芯片IP是大規模數字芯片的基礎構建單元，是芯片設計的核心組件。隨著芯片設計復雜度的提升，這一技術開始規模化和商業化。今天，芯片設計動輒包括數十億相互連接...

2022-03-16 標簽：芯片深度學習 2016 0

人工智能走向深度學習

當前隨著人工智能算法模型的復雜度和精度愈來愈高，互聯網和物聯網產生的數據呈幾何倍數增長，在數據量和算法模型的雙層疊加下，人工智能對計算的需求越來越大。

2020-04-16 標簽：算法人工智能深度學習 2013 0

科學家通過衛星圖像和深度學習統計大象數量

據外媒CNET報道，由英國牛津大學和巴斯大學研究人員領導的一個團隊開發了一種利用Maxar衛星的圖像計算非洲大象數量的方法，為監測脆弱和瀕危動物開辟了一...

2021-01-20 標簽：衛星圖像深度學習 2011 0

用非參數方法提高強化學習的樣本效率

　　在這篇文章中，您研究了非政策梯度估計的問題。最先進的技術，如半梯度法和重要性抽樣法，往往不能提供一個可靠的估計。我討論了 NOPG ，它是在達姆施塔...

2022-04-28 標簽：控制器機器人深度學習 2011 0

深度學習后的計算機視覺應用領域解析

計算機視覺是使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬，是人工智能領域的一個重要部分，它主要任務是通過對采集的圖片或視頻進行處理以獲得相應場景的信息。

2020-07-22 標簽：計算機視覺深度學習 2008 0

為什么深度模型在 CV 領域好使，但用在圖網絡上就這么難呢？

強基固本，行穩致遠，科學研究離不開理論基礎，人工智能學科更是需要數學、物理、神經科學等基礎學科提供有力支撐，為了緊扣時代脈搏，我們推出強基固本專欄，講解...

2020-11-20 標簽：網絡 CV 深度學習 2007 0

如何利用CLIP 的2D 圖像-文本預習知識進行3D場景理解

自我監督學習的目的是獲得有利于下游任務的良好表現。主流的方法是使用對比學習來與訓練網絡。受CLIP成功的啟發，利用CLIP的預訓練模型來完成下游任務引起...

2023-10-29 標簽：3D 模型 Clip 2005 0

LSTM神經網絡在時間序列預測中的應用

時間序列預測是數據分析中的一個重要領域，它涉及到基于歷史數據預測未來值。隨著深度學習技術的發展，長短期記憶（LSTM）神經網絡因其在處理序列數據方面的優...

2024-11-13 標簽：神經網絡數據分析深度學習 2002 0

新理論框架助力AI看見更高維度

計算機能駕駛汽車，打敗圍棋和世界象棋的冠軍，甚至還能寫文章。今天的 AI 革命很大程度上是來自于被稱為“卷積神經網絡”（convolutional ne...

2020-01-13 標簽：ai 深度學習 cnn 1999 0

雙向特征融合的數據自適應SAR圖像艦船目標檢測模型

雙向特征融合的數據自適應SAR圖像艦船目標檢測模型人工智能技術與咨詢昨天本文來自《中國圖象圖形學報》，作者張筱晗等關注微信公眾號：人工智能技術與...

2021-11-12 標簽：檢測模型深度學習 1999 0

淺談機器學習技術中的隨機森林算法

本次主題是隨機森林，杰里米（講師）提供了一些基本信息以及使用Jupyter Notebook的提示和技巧。 Jeremy談到的一些重要的事情是，數據科學...

2020-09-29 標簽：機器學習深度學習隨機森林 1999 0

人工智能能否查出視網膜病變

患有視網膜疾病的人數隨著人口老齡化和電子屏幕的普及而增加，許多視網膜疾病，例如年齡相關性黃斑變性（AMD）和糖尿病性視網膜病變（DR），會造成不可逆的嚴...

2020-03-24 標簽：人工智能深度學習 1997 0

基于英特爾哪吒開發者套件平臺來快速部署OpenVINO Java實戰

OpenVINO 工具套件基于OneAPI開發，可以加快高性能計算機視覺和深度學習應用開發速度的工具套件，適用于從邊緣到云的各種英特爾計算平臺上

2024-03-21 標簽：英特爾 JAVA 計算機視覺 1993 0

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工業4.0是由德國政府《德國2020高技術戰略》中所提出的十大未來項目之一。該項目由德國聯邦教育局及研究部和聯邦經濟技術部聯合資助，投資預計達2億歐元。旨在提升制造業的智能化水平，建立具有適應性、資源效率及基因工程學的智慧工廠，在商業流程及價值流程中整合客戶及商業伙伴。
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Nvidia 是全球圖形技術和數字媒體處理器行業領導廠商，NVIDIA的總部設在美國加利福尼亞州的圣克拉拉市，在20多個國家和地區擁有約5700名員工。公司在可編程圖形處理器方面擁有先進的專業技術，在并行處理方面實現了諸多突破。公司創立于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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OpenCL是一個為異構平臺編寫程序的框架，此異構平臺可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。OpenCL由一門用于編寫kernels （在OpenCL設備上運行的函數）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（Embedded Operating System，簡稱：EOS）是指用于嵌入式系統的操作系統。嵌入式操作系統是一種用途廣泛的系統軟件，通常包括與硬件相關的底層驅動軟件、系統內核、設備驅動接口、通信協議、圖形界面、標準化瀏覽器等。
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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公司是一家知識產權（IP）供應商，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，而是通過轉讓設計方案，由合作伙伴生產出各具特色的芯片。
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OMAP-L138是美國德州儀器（TI）推出全新DSP+ARM工業處理器，這款芯片也是業界功耗最低的浮點數字信號處理器（DSP） + ARM9處理器，大大降低了雙核通訊的開發難度，可充分滿足工業應用的高能效、連通性設計對高集成度外設、更低熱量耗散以及更長電池使用壽命的需求。
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