使用LabVIEW實現Mask R-CNN圖像實例分割
2023-03-21 13:39:50
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實例講解單片機模擬量采集: 從硬件到程序, 從濾波到實際值轉換，有多少人懂了？
2023-10-17 14:28:062228 
我們將使用實例講解MATLAB / Simulink HDL 使用入門。
2023-11-06 09:12:47537 
CNN模型的輸出信息進行負荷預測，最終得到預測結果。選取西班牙公開的電力數據為實驗數據，運用Python語言搭建預測模型，分別與CNN和LSTM單一模型進行對比，驗證了所提組合預測模型的可靠性，其在電力短期負荷預測領域應用效果較好，可為供電部門電力規劃提供理論依據。
2023-11-09 14:13:59977 
循環神經網絡 (RNN) 是一種深度學習結構，它使用過去的信息來提高網絡處理當前和將來輸入的性能。RNN 的獨特之處在于該網絡包含隱藏狀態和循環。
2024-02-29 14:56:10291 
2602型數字源表數模轉換器的測試實例講解
2021-05-11 07:03:22
;quot;X"圖案。而且即便未知圖案可能有一些平移或稍稍變形，依然能辨別出它是一個X圖案。如此，CNN是把未知圖案和標準X圖案一個局部一個局部的對比，如下圖所示未知圖案的局部和標準X圖案
2018-10-17 10:15:50
RNN中支持的一些基本算子，如何對序列數據進行組織
2022-08-31 10:01:30
DL之RNN：RNN算法相關論文、相關思路、關鍵步驟、配圖集合+TF代碼定義
2018-12-28 14:20:33
本帖最后由 eehome 于 2013-1-5 10:08 編輯
AVR單片機C語言實例講解帶你輕松從入門到精通
2012-11-05 14:22:39
Altium Designer高清視頻教程，已實例講解，貼近工程實際，拿出來跟大家共享。鏈接：http://pan.baidu.com/s/1qWFTx1M 密碼：0rvx
2015-06-02 10:53:26
AutoCAD與MATLAB的結合(1)實現原理(Matlab源代碼)(2)轉換實例2 基于DXF文件實現AutoCAD與Matlab的結合(1)實現原理(2)轉換實例3 結束語 ``
2011-08-02 16:08:00
作者：琥珀導言：循環神經網絡（RNNs）具有保留記憶和學習數據序列的能力。由于RNN的循環性質，難以將其所有計算在傳統硬件上實現并行化。當前CPU不具有大規模并行性，而由于RNN模型的順序組件
2018-07-31 10:11:00
FastCV實例cornerApp講解 cornerApp是一個使用了aDSP加速的基本用例，其在Hexagon SDK中的目錄內容如下： glue：包含依賴Hexagon SDK的其他模塊的構建
2018-09-21 10:29:43
前言：本系列教程將 對應外設原理，HAL庫與STM32CubeMX結合在一起講解，使您可以更快速的學會各個模塊的使用所用工具：1、芯片：STM32F407ZET6/STM32F103ZET62
2021-08-19 06:00:51
PCB布線設計、技巧和實例講解
2023-09-21 06:02:22
為方便學習與交流，根據自己的理解與經驗寫了這份教程，有錯誤之處請各位讀者予以指出，具體包含以下三部分內容： (1)PID數字化的推導過程(實質：微積分的近似計算)； (2)程序風格介紹（程序風格來源于TI官方案例）； (3)C有關語法簡述（語法會結合實例進行講解）。
2018-12-13 16:31:26
Protel DXP設計實例講解。點擊下載
2019-05-06 17:17:31
TF之CNN：CNN實現mnist數據集預測 96%采用placeholder用法+2層C及其max_pool法+隱藏層dropout法+輸出層softmax法+目標函數cross_entropy法+
2018-12-19 17:02:40
TF之CNN：Tensorflow構建卷積神經網絡CNN的嘻嘻哈哈事之詳細攻略
2018-12-19 17:03:10
在TensorFlow中實現CNN進行文本分類(譯)
2019-10-31 09:27:55
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=6585本文介紹了用于渦輪槳距角控制的永磁同步發電機（PMSG）和高性能在線訓練遞歸神經網絡（RNN）的混合模糊滑模損失最小化控制的設計。反向傳播學
2021-07-12 07:55:17
把proteus的仿真實例做成一個單獨的程序，點開后就能看仿真結果，不需要安裝軟件求大神指導
2013-05-09 09:40:16
重要提示38.2 官方WM_Redraw.c實例講解38.3官方WM_Sample.c實例講解（含大量窗口API操作）38.4 官方WM_LateClipping.c實例講解38.5 官方WM_Video.c實例講解38.6 總結
2017-02-19 12:10:41
`內容簡介《IGBT驅動與保護電路設計及應用電路實例》結合國內外IGBT的發展和最新應用技術，以從事IGBT應用電路設計人員為《IGBT驅動與保護電路設計及應用電路實例》的讀者對象，系統、全面地講解
2021-07-24 17:13:18
1 CNN簡介
CNN即卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks)，是一類包含卷積計算的神經網絡，是深度學習（deep learning）的代表算法之一，在圖像識別
2023-08-18 06:56:34
DMA是什么?串口直接收發和DMA結合串口收發對比分析哪個好？
2021-12-13 06:39:53
本帖最后由 eehome 于 2013-1-5 10:02 編輯
從設計實例講解單片機C語言高階編程
2012-08-17 16:17:43
利用RNN進行文章生成
2019-05-24 08:35:12
【深度學習】卷積神經網絡CNN
2020-06-14 18:55:37
本視頻是自己本人錄制的視頻分享，PADS9.5-實例講解布局技巧方法視頻，希望對新手有所幫助！！！PADS9.5—入門到高QQ級：369929234PADS9.5初級至高級QQ群：252549288目錄：
2014-11-25 10:15:37
1、基于SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM的時間序列預測對比 時間序列預測是一個經常被研究的話題，我們這里使用使用兩個太陽能電站的數據，研究其規律進行建模。首先將它們歸納為兩個問題來
2022-12-20 16:34:57
基于數字CNN與生物視覺的仿生眼設計在充分研究第一代視覺假體功能的基礎上，利用細胞神經網絡（CNN）的圖像處理能力，結合生物視覺中信息加工與編碼的原理，設計了一款符合第一代視覺假體功能的仿生眼
2009-09-19 09:35:15
基礎模擬電路實例講解.pdf
2014-08-20 11:25:08
【技術綜述】為了壓榨CNN模型，這幾年大家都干了什么
2019-05-29 14:49:27
很多人對于卷積神經網絡(CNN)并不了解，卷積神經網絡是一種前饋神經網絡，它包括卷積計算并具有很深的結構，卷積神經網絡是深度學習的代表性算法之一。那么如何利用PyTorch API構建CNN
2020-07-16 18:13:11
MIMRTX1064(SDK2.13.0)的KWS demo中放置了ds_cnn_s.tflite文件，提供demo中使用的模型示例。在 read.me 中，聲明我可以找到腳本，但是，該文檔中的腳本
2023-04-19 06:11:51
學習、卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等技術。這些技術能夠在本地設備上實現高效運算，使得離線語音識別成為可能。
1.深度學習
深度學習在語音識別領域具有廣泛的應用。其中，循環
2023-11-07 18:01:32
轉stemwin教程本期教程主要是通過三個官方的抗鋸齒實例跟大家講解下抗鋸齒的使用。 27. 1例子一：AA_HiResAntialiasing 27. 2 例子二：AA_HiResPixels
2016-10-14 12:52:25
設計實例講解單片機C語言高階編程書籍資料分享
2018-12-29 14:32:15
戰艦板的最后綜合實例很強大，老板，有源程序講解嗎？最后的uCos實例程序只給出來示看，沒有像前面的裸機程序一樣先講原理，再講代碼。給我們講一下ucos那些應用程序像游戲呀、播放器呀那些是怎么做
2019-08-12 04:35:52
本文介紹了用于渦輪槳距角控制的永磁同步發電機（PMSG）和高性能在線訓練遞歸神經網絡（RNN）的混合模糊滑模損失最小化控制的設計。反向傳播學習算法用于調節RNN控制器。PMSG速度使用低于額定速度
2021-07-12 06:46:57
遞歸神經網絡（RNN）RNN是最強大的模型之一，它使我們能夠開發如分類、序列數據標注、生成文本序列（例如預測下一輸入詞的SwiftKey keyboard應用程序），以及將一個序列轉換為另一個序列
2022-07-20 09:27:59
本文主要針對的是三菱FX系列PLC遠程維護實例講解。
2009-04-09 16:34:50
132 創維液晶電視各種機芯維修實例講解手冊。
2015-12-03 17:54:0451 基于KSDK的KDS PE工程實例新建至運行講解
2015-12-15 13:50:260 LCD操作，及其菜單編寫的基礎知識，并有實例講解
2016-01-11 16:48:146 2G-4G通信技術的講解，對比通信發展的過程與原理
2016-03-10 10:42:3535 PIC單片機之I2C（從模式）實例講解
2017-01-24 17:21:0430 循環神經網絡（RNNs）具有保留記憶和學習數據序列的能力。由于RNN的循環性質，難以將其所有計算在傳統硬件上實現并行化。當前CPU不具有大規模并行性，而由于RNN模型的順序組件，GPU只能提供有
2017-11-15 13:30:061974 
將神經網絡模型訓練好之后，在輸入層給定一個x，通過網絡之后就能夠在輸出層得到特定的y，那么既然有了這么強大的模型，為什么還需要RNN（循環神經網絡）呢？
2018-05-05 10:51:005037 
本文的主要內容介紹的是TI的DDR3的配置流程使用實例講解
2018-04-24 10:16:229 2014 年 RNN/LSTM 起死回生。自此，RNN/LSTM 及其變種逐漸被廣大用戶接受和認可。起初，LSTM 和 RNN 只是一種解決序列學習和序列翻譯問題的方法（seq2seq），隨后被用于語音識別并有很好的效果。
2018-04-25 09:43:5620289 懂原理俠：抱歉我起了個這么蠢的名字。但是，進階到這一步，已經可以算是入門了，可以找一份能養活自己的工作了。CNN，RNN，LSTM信手拈來，原理講的溜的飛起，對于不同的參數對模型的影響也是說的有理有據，然而，如果你要問，你可以手動寫一個CNN嗎？不用調包，實現一個最基礎的網絡結構即可，又gg了。
2018-05-08 16:24:116806 
基于成本和效率考慮的PFC設計(五)—PFC設計實例講解
2018-08-21 00:38:005431 運用遷移學習，CNN特征，語句特征應用已有模型2. 最終的輸出模型是LSTM，訓練過程的參數設定：梯度上限(gradient clipping), 學習率調整(adaptivelearning)3. 訓練時間很長。
2018-09-13 15:22:4252086 卷積神經網絡（ CNN）和循環神經網絡（RNN）在自然語言處理，上得到廣泛應用，但由于自然語言在結構上存在著前后依賴關系，僅依靠卷積神經網絡實現文本分類將忽略詞的上下文含義，且傳統的循環神經網絡存在梯度消失或梯度爆炸問題，限制了文本分類的準確率。
2018-11-22 16:01:459 很多“長相相似”的專有名詞，比如我們今天要說的“三胞胎”DNN（深度神經網絡）、CNN（卷積神經網絡）、RNN（遞歸神經網絡），就讓許許多多的AI初學者們傻傻分不清楚。而今天，就讓我們一起擦亮眼睛，好好
2019-03-13 14:32:343080 Mask R-CNN是承繼于Faster R-CNN，Mask R-CNN只是在Faster R-CNN上面增加了一個Mask Prediction Branch（Mask預測分支），并且在ROI
2019-04-04 16:32:0712856 本文檔的主要內容詳細介紹的是使用單片機實現Modbus通訊協議的實例程序和講解分析。
2019-09-06 17:26:0045 本文檔的主要內容詳細介紹的是C51語言的18個基礎知識點實例講解包括了：C51控制語句和C51數組和指針
2019-06-04 17:52:0012 采樣的主動學習算法（DBC-AL）選擇對分類模型貢獻率較高的樣本進行標注，以低標注代價獲得高質量模型訓練集;然后，結合SVD算法建立SVD-CNN彈幕文本分類模型，使用奇異值分解的方法代替傳統CNN模型池化層進行特征提取和降維，并在此基礎上完成彈幕文
2019-05-06 11:42:476 本文檔的主要內容詳細介紹的是電路設計教程之電路原理圖的設計步驟與實例講解。
2019-09-20 16:45:37215 本文檔的主要內容詳細介紹的是FreeRTOS plus的用法實例講解。
2019-11-07 17:31:4519 相同點：
傳統神經網絡的擴展。
前向計算產生結果，反向計算模型更新。
每層神經網絡橫向可以多個神經元共存,縱向可以有多層神經網絡連接。
2020-02-08 19:07:567209 遞歸神經網絡（RNN）被提出用來處理80年代的輸入序列時間信息。1993年，神經歷史壓縮器系統解決了“非常深度學習”任務，該任務需要及時展開RNN中的1000多個后續層。
2020-03-22 10:23:006492 
單片機的實例總結合集包括了：1． 閃爍燈， 00 －99 計數器，00 －59 秒計時器，按鍵識別方法等等
2020-08-13 17:43:2723 使用的是 CNN 而不是 RNN（常用來處理時序數據），是因為每次的重復運動練習（如舉啞鈴）是花費的時間是非常短的少于 4 秒，訓練時不需要長時間的記憶。
2020-12-25 03:39:0015 本文檔的主要內容詳細介紹的是python的經典實例相關講解。
2021-03-02 15:33:479 本文檔的主要內容詳細介紹的是ProE機構仿真基礎教程實例講解實踐免費下載。
2021-03-21 11:04:3210 遠控木馬作為一種高級形態的惡意代碼，不僅能收集用戶敏感信息，而且可以通過命令控制引發大規模的攻擊。為高效準確地識別遠控木馬，通過結合靜態分析和動態行為分析方法提取文件特征，利用深度學習對樣本特征
2021-03-30 09:21:4415 PLC實例講解之加法指令寫流水燈資源下載
2021-04-01 16:49:5010 PLC實例講解之計數器值以二進制輸出資源下載
2021-04-01 16:59:2722 概述 深度學習中CNN網絡是核心，對CNN網絡來說卷積層與池化層的計算至關重要，不同的步長、填充方式、卷積核大小、
2021-04-06 15:13:252453 
電子發燒友網為你提供實例講解電容資料下載的電子資料下載，更有其他相關的電路圖、源代碼、課件教程、中文資料、英文資料、參考設計、用戶指南、解決方案等資料，希望可以幫助到廣大的電子工程師們。
2021-04-28 08:53:5710 神經網絡是深度學習的載體，而神經網絡模型中，最經典非RNN模型所屬，盡管它不完美，但它具有學習歷史信息的能力。后面不管是encode-decode 框架，還是注意力模型，以及自注意力模型，以及更加
2021-05-10 10:22:4510993 
神經網絡是深度學習的載體，而神經網絡模型中，最經典非RNN模型所屬，盡管它不完美，但它具有學習歷史信息的能力。后面不管是encode-decode 框架，還是注意力模型，以及自注意力模型，以及更加
2021-05-13 10:47:4622436 
基于CNN和LSTM的蛋白質亞細胞定位研究對比
2021-06-11 14:16:1115 基于RNN的GIS故障預測算法及系統設計
2021-07-01 15:38:3730 實例制作一個51單片機連接PS2鍵盤講解(單片機原理及應用技術)-該文檔為實例制作一個51單片機連接PS2鍵盤講解資料，講解的還不錯，感興趣的可以下載看看…………………………
2021-07-22 12:11:4135 導讀本文主要介紹OpenCV在低對比度缺陷檢測中的應用實例。 實例一（LCD屏幕臟污檢測） 參考實例來源： https://stackoverflow.com/questions/27281884
2021-08-26 15:52:404215 
Oracle數據庫鏈接建立技巧與實例講解(電源技術圖解大全)-該文檔為Oracle數據庫鏈接建立技巧與實例講解文檔，是一份不錯的參考資料，感興趣的可以下載看看，，，，，，，，，，，，，，，，，
2021-09-22 13:43:437 OLED顯示模塊（原理講解、STM32實例操作）
2021-11-30 14:51:0667 循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）是一種用于處理序列數據的神經網絡。相比一般的神經網絡來說，他能夠處理序列變化的數據。比如某個單詞的意思會因為上文提到的內容不同而有不同的含義，RNN就能夠很好地解決這類問題。
2022-03-15 10:44:421544 經過了前面的開胃菜，項目正式開始。一步步講解這個模型怎么玩起來的。從C 到 matlab 到 FPGA ，三個平臺聯合起來完成這個 由 RTL 實現 CNN 的項目。
2022-03-15 17:13:242069 我們的方法稱為 Mask R-CNN，擴展了 Faster RCNN ，方法是在每個感興趣區域 (RoI) 上添加一個用于預測分割掩碼的分支，與用于分類和邊界框回歸的現有分支并行(圖 1)。掩碼分支
2022-04-13 10:40:502132 應用卷積濾波器生成的輸入圖像的表示。 理解卷積層 1、卷積操作 卷積的概念是CNN操作的核心。卷積是一種數學運算，它把兩個函數結合起來產生第三個函數。在cnn的上下文中，這兩個函數是輸入圖像和濾波器，而得到的結果就是特征圖。 2、卷積的層 卷積層包括在輸入圖像上滑動濾波器
2023-04-12 10:25:05517 電子發燒友網站提供《PyTorch教程14.8之基于區域的CNN(R-CNN).pdf》資料免費下載
2023-06-05 11:09:060 14.8。基于區域的 CNN (R-CNN)? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab
2023-06-05 15:44:37339 
生成的輸入圖像的表示。理解卷積層1、卷積操作卷積的概念是CNN操作的核心。卷積是一種數學運算，它把兩個函數結合起來產生第三個函數。在cnn的上下文中，這兩個函數是輸
2023-04-19 10:33:09430 
以解決圖像識別問題為主要目標，但它的應用已經滲透到了各種領域，從自然語言處理、語音識別、到物體標記以及醫療影像分析等。在此，本文將對CNN的原理、結構以及基礎代碼進行講解。 1. CNN的原理 CNN是一種能夠自動提取特征的神經網絡結構，它的每個層次在進行特征提取時會自動適應輸入數據
2023-08-21 17:16:131616 Vitis AI 遞歸神經網絡 （RNN） 工具是 Vitis? AI 開發環境的一個子模塊，專注于在 Xilinx? 硬件平臺（包括 Alveo? 加速器卡）上實現 RNN。這些工具由優化的 IP
2023-09-13 17:32:530 實例講解 以下將通過一個簡單的實例講解CBS的基本過程，實例如圖2所示。 圖2 初始和目標狀態 CBS的搜索過程如圖3所示。 圖3 CBS搜索過程 CBS開始時沒有沖突約束，每個機器人按照各自的路徑
2023-11-17 16:44:10216 
電解電容在SVG產品中應用實例及計算實例講解
2023-11-23 09:04:45408 
，非常適合RNN。與其他神經網絡不同，RNN具有內部存儲器，允許它們保留來自先前輸入的信息，并根據整個序列的上下文做出預測或決策。在本文中，我們將探討RNN的架構、它
2023-12-15 08:28:11217
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