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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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1996年及之后生產的所有輕型車量都必須采用第二代隨車診斷系統（OBDⅡI）標準。OBDII的主要目的是降低排放污染，而設立OBD I（1988年）的主...
基于transformer和自監督學習的路面異常檢測方法分享
鋪設異常檢測可以幫助減少數據存儲、傳輸、標記和處理的壓力。本論文描述了一種基于Transformer和自監督學習的新方法，有助于定位異常區域。
由于飛機的特殊用途與密閉空間的特點，決定了飛機上不適合進復雜的烹飪。實際上，我們吃到的飛機餐，一般都是在地面上已經加工過的半成品。
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...
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...
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...
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...
除了頂尖的圖像質量，擴散模型還帶來了許多其他好處，包括不需要對抗性訓練。對抗訓練的困難是有據可查的。在訓練效率的話題上，擴散模型還具有可伸縮性和并行性的...
Transformer 本質上是一個 Encoder-Decoder 架構。因此中間部分的 Transformer 可以分為兩個部分：編碼組件和解碼組件。
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。
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。
現有的DETR系列模型在非COCO數據集上表現較差,且預測框不夠準確。其主要原因是：DETR在檢測頭中用全局交叉注意力替換了原來的卷積,刪除了以中心為中...
Transformer 架構的問世標志著現代語言大模型時代的開啟。自 2018 年以來，各類語言大模型層出不窮。
當您的福特汽車或卡車出現問題時，線束通常是人們首先責怪的。難怪線束負責在整個車輛中傳輸電力和信號。但是福特線束最常見的問題是什么？請繼續閱讀以找出答案。
由于在音響系統中的重要地位，愛好音響的朋友或發燒友，都會熱衷于選擇一款好的“解碼器”（DAC），而“解碼”技術，又總是大家津津樂道或爭論的話題。
開機動畫：模仿鴻蒙操作系統的開機視頻，自己用PR做了個類似的RTT開機視頻（個人用途）
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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