用于計算機視覺的經典機器學習應用分析

深度學習是指在大部分未處理或“原始”數據上運行的非常大的神經網絡模型。深度學習通過將特征提取操作拉入模型本身，對計算機視覺產生了巨大影響，從而使算法根據...

2023-11-07 標簽：AI計算機視覺機器學習 440 0

一種利用幾何信息的自監督單目深度估計框架

本文方法是一種自監督的單目深度估計框架，名為GasMono，專門設計用于室內場景。本方法通過應用多視圖幾何的方式解決了室內場景中幀間大旋轉和低紋理導致自...

2023-11-06 標簽：RGB深度學習cnn 444 0

CPU與GPPU架構比較分析 在GPU上執行Kernel的具體步驟

大多數工程師對CPU和順序編程都十分熟悉，這是因為自從他們開始編寫CPU代碼以來，就與之密切接觸。然而，對于GPU的內部工作原理及其獨特之處，他們的了解...

2023-11-05 標簽：處理器cpugpu 1609 0

人工智能技術在水聲通信中的研究進展

多年來，從非相干水聲通信到相干水聲通信，直擴、跳頻、OFDM、Turbo均衡、時間反轉和自適應等各種理論和技術均被引入水聲通信中，以期克服復雜多變海洋環...

2023-11-05 標簽：gpu人工智能機器學習 2085 0

RT-Thread上部署TinyMaix推理框架，使MCU賦予AI能力

MCU AI代表著微控制器上的人工智能。它是將機器學習和深度學習模型部署到資源有限但功能強大的微控制器中，以實現智能決策和感知。以下是MCU AI的一些...

2023-11-05 標簽：mcuAIRT-Thread 1869 0

基于機器視覺的點膠缺陷檢測技術探討

自動點膠機的應用不僅為產品的質量帶來了大幅度的提升，而且提高了生產效率，可以實現復雜情況的點膠工藝。在此基礎上，更加受關注的便是點膠的質量問題。

2023-11-03 標簽：機器視覺點膠機深度學習 899 0

貝葉斯深度學習介紹

1 Introduction 基于深度學習的人工智能模型往往精于 “感知” 的任務，然而光有感知是不夠的， “推理” 是更高階人工智能的重要組成部分。比...

2023-11-03 標簽：人工智能模型貝葉斯 794 0

深度學習的圖原理

1.1 什么是圖(graph)？ 在圖論的上下文中，圖是一種結構化數據類型，具有節點(nodes)（保存信息的實體）和邊緣(edges)（連接節點的連接...

2023-11-03 標簽：音頻數據卷積 571 0

如何讓網絡模型加速訓練

如果我們使用的 數據集較大 ，且 網絡較深 ，則會造成 訓練較慢 ，此時我們要 想加速訓練 可以使用 Pytorch的AMP （ autocast與Gr...

2023-11-03 標簽：NVIDIA數據集網絡模型 1569 0

一套試題看看您對深度學習了解多少？

以下哪種圖表可以將模型預測的分類與實際類標簽進行比較?

2023-11-02 標簽：分類器深度學習半監督學習 223 0

基于機器視覺的高精度點膠缺陷檢測技術

隨著大數據時代的來臨，各類信息資源的輕易獲取使得深度學習的應用也越來越廣泛。特別是在卷積神經網絡中，圖片被深度卷積和池化之后，隱含層能夠表現出比手動獲取...

2023-11-02 標簽：圖像處理機器視覺工業自動化 647 0

湍流環境中的清晰全息成像

他們探索了空間相干性和湍流對全息成像的影響，并提出了一種創新方法TWC-Swin，可以在存在這些干擾的情況下恢復高質量的全息圖像。他們的研究成果以“利用...

2023-11-01 標簽：神經網絡全息深度學習 408 0

如何搭建高效推薦系統？用Milvus和NVIDIA Merlin搭建高效推薦系統

如何搭建一個高效的推薦系統？ 簡單來說，現代推薦系統由訓練/推斷流水線（pipeline）組成，涉及數據獲取、數據預處理、模型訓練和調整檢索、過濾、排名...

2023-11-01 標簽：NVIDIA英偉達深度學習 992 0

單像素衍射太赫茲傳感器設計的基本原理

太赫茲（THz）波憑借其可以穿透大多數不透光材料的特點，在對材料中隱藏物體和缺陷的無損探測方面具有顯著的優勢。然而，由于受到成像速度和分辨率的束縛，現有...

2023-10-31 標簽：傳感器編碼器太赫茲波 570 0

深度學習框架DeepSpeed使用指南

最常見的深度學習框架應該是TensorFlow、Pytorch、Keras，但是這些框架在面向大規模模型的時候都不是很方便。 比如Pytorch的分布式...

2023-10-30 標簽：gpu顯存模型 3202 0

TDengine+OpenVINO+AIxBoard助力時序數據分類

時間序列數據分析在工業，能源，醫療，交通，金融，零售等多個領域都有廣泛應用。其中時間序列數據分類是分析時序數據的常見任務之一。本文將通過一個具體的案例，...

2023-10-27 標簽：英特爾機器學習深度學習 658 0

PyTorch 與 TensorFlow的區別分析

PyTorch是一個開源的深度學習框架，建立于Torch之上，底層為C++，并標榜Python First，強調其為Python 語言量身打造的，使用上...

2023-10-27 標簽：C++機器學習深度學習 1537 0

深度解讀AI深度學習工作原理

機器學習把這個過程反了過來：機器讀取輸入數據和相應的答案，然后找出應有的規則。機器學習系統是訓練出來的，而不是明確的用程序編寫出來。

2023-10-27 標簽：神經網絡計算機AI 491 0

市場常見的自動駕駛算法對比

如果只用相機也就是純視覺，地平線的Sparse4D包攬第一名和第二名。曠視的FAR3D是第三名，商湯和香港大學、哈爾濱工業大學等聯合的HOP第四名，豐田...

2023-10-26 標簽：算法激光雷達自動駕駛 1033 0

深度解讀各種人工智能加速器和GPU上的LLM性能特征

在不同的硬件平臺上評估LLM對于理解傳統和非傳統體系結構的能力和局限性至關重要。先前的工作已經在超級計算機上研究了LLM，并使用傳統的深度學習基準來提供...

2023-10-25 標簽：神經網絡gpu人工智能 725 0