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標簽 > 解碼器
解碼器（decoder），是一種能將數字視音頻數據流解碼還原成模擬視音頻信號的硬件/軟件設備。像視頻的mpeg4，音頻的mp3，ac3，dts等這些編碼器可以將原始數據壓縮存放，但這也還都是常用的編碼格式，還有些專業的編碼格式，一般家庭基本不會用到。
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58自研語音識別引擎，最初是基于Kaldi框架進行開發，在自研初期上線了架構1.0版本，后續以降低機器資源、提升資源利用率、優化性能為目標進行了升級重構...
SAM、HQ-SAM、Stable-SAM在提供次優提示時的性能比較，Stable-SAM明顯優于其他算法。這里也推薦工坊推出的新課程《如何將深度學習模...
Achronix與Myrtle.ai共同推出了超低延遲大并發實時智能語音識別方案，其硬件平臺采用基于Achronix Speedster7t FPGA的...
對于X86處理器，它通過地址總線發出一個具有22位二進制數字的地址編碼－－其中11位是行地址，11位是列地址，這是通過RAM地址接口進行分離的。
語義分割（Semantic Segmentation）是計算機視覺中的一項基本任務。與單張圖像分類任務相比，語義分割相當于是像素級別上的分類任務。語義分...
用于快速高保真RGB-D表面重建的神經特征網格優化的GO-Surf
我們提出了GO-Surf，一種直接的特征網格優化方法，用于從RGB-D序列中準確和快速地重建表面。
當前語義分割任務存在一個特別常見的問題是收集 groundtruth 的成本和耗時很高，所以會使用預訓練。例如監督分類或自監督特征提取，通常用于訓練模型...
我們提出了NICE-SLAM，一個密集的RGB-D SLAM系統，它具有實時性、可擴展性、預測性和對各種挑戰性場景的魯棒性。
本文簡單介紹了視頻轉碼技術的定義、分類及實現手段，重點分析了如何在視頻工程中使用轉碼技術，包括轉碼技術的使用方式及其優勢所在。分析了在流方式和文件方...
深度學習神器DYnet++：輕松駕馭復雜自由曲面，3D測量無難度！
利用深度學習網絡模型DYnet++從單個復合圖案中獲取相位信息。為了訓練深度學習模型，作者使用了一個具有九個致動器的可變形鏡來生成各種表面形狀的大量數據...
所以，這篇arXiv的論文提出了一個簡單而有效的基于SAM大模型的視聽定位和分割框架，即AV-SAM，它可以生成與音頻相對應的發聲對象掩碼。具體而言，利...
總的來說，蘋果采用了將人物本體與光線分別處理再進行疊加的策略。早期的三維人像合成工具在轉換過程中可能產生形變。而爆火的NeRF通過將場景拆分成具體因素，...
混合監督會產生比基線更低的一對一損失。x軸對應epoch，y軸對應一對一監督的訓練損失。虛線和實線分別對應于Deformable DETR基線和MS -...
關于9740解碼器配什么光柵的問題，由于直接針對特定型號（如9740解碼器）與光柵配套信息的資料可能較為有限，且這種信息可能因廠商、產品系列及具體應用場...
本文對比了多種基線方法，包括無監督域自適應的傳統方法（如Pseudo-labeling和對抗訓練）、基于檢索的LM方法（如REALM和RAG）和情境學習...
PicoScope中滯后量參數的作用及其在實際應用中的重要性
PicoScope是一款功能強大的示波器和信號解碼器，廣泛應用于電子工程、通信、汽車等領域。其中，觸發和解碼功能是PicoScope的重要特點之一。
自動駕駛有可能大大減少交通事故、道路擁堵以及相關的經濟損失。安全的自動駕駛需要檢測周圍的障礙物、移動物體并識別可駕駛區域。
藍牙是一種關鍵的無線技術，滲透到大多數行業的各種應用。藍牙特別興趣小組 （SIG） 社區始終支持創新功能，包括各種網狀網絡、512 字節的擴展廣告、...
在研究人員選擇的模型中，GPT-3 davinci（非指令微調）、GPT-3 textdavinci-001（指令微調）和GPT-3 textdavin...
基于MoCo[3]的框架，該文提出了用于文本識別的關系對比學習框架(RCLSTR)。如下圖所示：1、在Online分支(上半部分)中引入了一個新的重排階...
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