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深度學習技術

傳統(tǒng)計算機視覺對比深度學習

深度學習是一種技術，它使用一種稱為梯度反向傳播的優(yōu)化技術來生成“程序”(也稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡”)，就像上面故事中學者學生編寫的那些程序一樣。

2024-03-31 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡 gpu 人工智能 473 0

深度學習生成對抗網(wǎng)絡（GAN）全解析

GANs真正的能力來源于它們遵循的對抗訓練模式。生成器的權重是基于判別器的損失所學習到的。因此，生成器被它生成的圖像所推動著進行訓練，很難知道生成的圖像...

2024-03-29 標簽：gpu GaN 生成器 4700 0

深度學習偏振成像技術的研究進展

利用偏振信息成像本質上是對光場信息獲取維度的提升，通過多維偏振信息的獲取與融合處理，可以解決不同復雜環(huán)境和應用領域的成像任務。

2024-03-29 標簽：信號處理光學成像深度學習 1329 0

FP8在NVIDIA GPU架構和軟件系統(tǒng)中的應用

在深度學習和人工智能的快速發(fā)展背景下，尤其是大語言模型（Large Language Model，LLM）的蓬勃發(fā)展，模型的大小和計算復雜性不斷增加，對...

2024-03-28 標簽：NVIDIA 人工智能深度學習 928 0

空中客車使用MATLAB設計基于FPGA的機載深度學習處理器

現(xiàn)代空間飛行器必須持續(xù)監(jiān)控遙測數(shù)據(jù)，并檢測或預測傳感器數(shù)據(jù)中的任何異常行為。

2024-03-28 標簽：處理器 FPGA matlab 826 0

深入解析PCIe及其在芯片行業(yè)的重要性

PCIE的結構是一種分層的設計，旨在確保模塊化和靈活性，同時提供強大的性能。

2024-03-21 標簽：pci總線服務器 PCIe 2047 0

BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的基本流程

訓練經(jīng)過約50次左右迭代，在訓練集上已經(jīng)能達到99%的正確率，在測試集上的正確率為90.03%，單純的BP神經(jīng)網(wǎng)絡能夠提升的空間不大了，但kaggle上...

2024-03-20 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 2338 0

深度學習檢測小目標常用方法

深度學習的效果在某種意義上是靠大量數(shù)據(jù)喂出來的，小目標檢測的性能同樣也可以通過增加訓練集中小目標樣本的種類和數(shù)量來提升。

2024-03-18 標簽：分辨率分類器機器學習 771 0

人工智能、機器學習、深度學習之間有何關系？

說到近些年的火熱名詞，“人工智能”必須榜上有名。隨著去年ChatGPT爆火出圈，“AI（Artificial Intelligence，人工智能）”屢次...

2024-03-14 標簽：機器人人工智能機器學習 810 0

為何GPU在AI訓練中不可或缺？

人工智能在早期誕生了一個“不甚成功”的流派，叫做“人工神經(jīng)網(wǎng)絡”。這個技術的思路是，人腦的智慧無與倫比，要實現(xiàn)高級的人工智能，模仿人腦就是不二法門。

2024-03-12 標簽：gpu AI 人工智能 450 0

AI芯片的技術原理與架構

人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型 AI芯片的核心原理基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡，其中芯片內部的處理單元模擬了生物神經(jīng)元的工作機制。每一個處理單元能夠獨立進行復雜的數(shù)學運算，例如權...

2024-03-12 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡神經(jīng)元機器學習 4275 0

深度學習在偏振圖像融合領域的研究進展與現(xiàn)狀

基于多尺度變換（MST）的偏振圖像融合方法研究開始較早且應用廣泛。2016年，中北大學提出一種紅外偏振與強度圖像融合算法，融合結果能夠保留紅外強度圖像的...

2024-03-11 標簽：圖像融合光譜圖像深度學習 1336 0

AI芯片架構誰將問鼎江湖？

Al算力對高效電源提出新需求，背面供電技術蓄勢待發(fā)：越來越高度化的集成會造成針對加速芯片的電源解決方案越來越復雜，方案需要不同電壓、不同路的多路輸入，這...

2024-03-05 標簽：gpu 深度學習 AI芯片 373 0

自動駕駛到底需要多少個傳感器？

這需要AI深度學習技術能夠很好地解決模式識別能力。視覺模式識別是車輛大量使用的高級深度學習領域。此外，車輛必須能夠始終計算其最佳軌跡和速度。

2024-03-04 標簽：傳感器 gps AI 481 0

AI驅動的雷達目標檢測：前沿技術與實現(xiàn)策略

傳統(tǒng)的雷達目標檢測方法，主要圍繞雷達回波信號的統(tǒng)計特性進行建模，進而在噪聲和雜波的背景下對目標存在與否進行判決，常用的典型算法如似然比檢測（LRT）、檢...

2024-03-01 標簽：AI 計算機視覺光學圖像 3093 0

什么是RNN （循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡）？

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 (RNN) 是一種深度學習結構，它使用過去的信息來提高網(wǎng)絡處理當前和將來輸入的性能。RNN 的獨特之處在于該網(wǎng)絡包含隱藏狀態(tài)和循環(huán)。

2024-02-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 rnn 4140 0

利用CXL技術重構基于RDMA的內存解耦合

本文提出了一種基于RDMA和CXL的新型低延遲、高可擴展性的內存解耦合系統(tǒng)Rcmp。其顯著特點是通過CXL提高了基于RDMA系統(tǒng)的性能，并利用RDMA克...

2024-02-29 標簽：數(shù)據(jù)中心 PCIe 通信機制 3470 0

什么是自動語音識別（ASR）？如何使用深度學習和GPU加速ASR

ASR 是自然語言中一項頗具挑戰(zhàn)性的任務，它由語音分割、聲學建模和語言建模等一系列子任務組成，根據(jù)噪聲和未分割的輸入數(shù)據(jù)形成預測（標簽序列）。

2024-02-28 標簽：NVIDIA gpu AI 5903 0

嘈雜環(huán)境下評估機械臂動作識別性能的策略與方法

本文探討了在嘈雜環(huán)境中利用機器學習技術進行機械臂動作識別的問題。通過使用視覺系統(tǒng)和深度學習模型，作者提出的方法在3x3網(wǎng)格環(huán)境中的井字棋游戲案例中得到驗證。

2024-02-27 標簽：機器人攝像機視覺系統(tǒng) 386 0

端到端自動駕駛的基石在哪里？

深度學習（DL）與自動駕駛（AD）的融合標志著該領域的重大飛躍，吸引了學術界和工業(yè)界的關注。配備了攝像頭和激光雷達的AD系統(tǒng)模擬了類似人類的決策過程。

2024-02-26 標簽：攝像頭激光雷達自動駕駛 440 0

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Nvidia 是全球圖形技術和數(shù)字媒體處理器行業(yè)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(qū)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(yè)技術，在并行處理方面實現(xiàn)了諸多突破。公司創(chuàng)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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