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標簽 > 深度學習
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AI（人工智能）和cobot（協作機器人）技術之間的協同作用不斷增強，這讓設計工程師能夠提出基于cobot的經濟型解決方案，這些方案適用于結合了機器學習...
在機器視覺表面缺陷檢測系統中，鏡頭與相機的組合對于中密度板表面缺陷圖像的質量有著直接的影響，相機成像原理如上圖 所示。在采集圖像時，鏡頭必須能夠完整的照...
我們想要“訓練”的是某些函數f:x?y ，或者說是更普遍地估計條件分布P(y∣x)。我們的候選函數來自于參數集F={fθ∣θ∈Θ}，在這里θ 代表參數。...
這里回溯一下AI的發展過程：①在20世紀50年代，就有了基于規則的少量數據處理；后來80年代，基于統計學發展出了機器學習；②21世紀后，伴隨顯卡的性能提...
在這部分的分享中，陶同學提出，“開發是條艱難的路！！”在這條路上，困難重重。面對多種應用場景，我們需要選擇訓練框架，進行模型結構設計，同時還需要面對數據...
來源： 易百納技術社區， 作者： 稗子釀的酒 人工智能技術在圖像識別領域取得了顯著進展，其中基于深度學習的圖像分類方法在貓狗圖像識別中表現出色。本文將介...
來源：易百納技術社區 隨著人工智能技術的不斷進步，深度學習成為計算機視覺領域的重要技術。微表情識別作為人類情感分析的一種重要手段，受到了越來越多的關注。...
想要注意的是，模型和數據集的詳細信息并不是這里的主要關注點（它們只是為了盡可能簡單，以便讀者可以在自己的機器上復現，而不需要下載和安裝太多的依賴）。所有...
對話文本數據，作為人類交流的生動表現，正成為訓練大型模型的寶貴資源。這些數據不僅蘊含了豐富的語言特點和人類交流方式，更在模型訓練中發揮著重要的意義，從而...
一般以V（Vertex）表示零維對象（即頂點）數D0，以E（Edge）表示一維對象（即邊、棱）數D1，以F（Flat surface）表示二維對象（即面...
AI大模型是指參數數量巨大的人工智能模型。它們通常用于處理大量數據，并使用深度學習等復雜算法來學習和識別數據中的模式和趨勢。本文將詳細介紹AI大模型...
深度學習是基于神經網絡的一種機器學習方法，通過多層次的神經網絡結構來學習圖像的特征表示。深度學習在機器視覺領域取得了巨大的突破和成功，常見的模型包括卷積...
在兩層神經網絡之間，必須有激活函數連接，從而加入非線性因素，提高神經網絡的能力。所以，我們先從激活函數學起，一類是擠壓型的激活函數，常用于簡單網絡的學習...
機器視覺和嵌入式系統是密切相關的。機器視覺是指計算機技術用于模擬人類視覺系統的能力，通過對圖像或視頻數據進行處理和分析來實現對物體、場景和動作的認知。而...
AI芯片在處理大規模數據和復雜計算任務（例如深度學習算法）時具有更高的計算性能。它們通常集成了多個高性能的計算單元，如GPU（圖形處理器）或專門的神經網...
深度學習 AI 應用是解鎖生產力新時代的關鍵，人類的創造力能夠通過機器得到提高與增強。我們致力于將大量培訓數據和海量數學運算用于全面訓練每個神經網絡。訓...
最近做圖像處理與識別相關的事情，先從OpenCV/Matlab入手，看傳統算法在瑕疵檢測方向能做到什么程度。 因之前并沒有相關的經驗，乍開始生怕閉...
面部表情識別是一項復雜的技術，需要綜合運用計算機視覺、機器學習、深度學習等多種技術。本文將介紹面部表情識別的技術實現過程，包括圖像采集、預處理、特征提取...
機器學習是一種方法，利用算法來讓機器可以自我學習和適應，而且不需要明確地編程。在許多應用中，需要機器使用歷史數據訓練模型，然后使用該模型來對新數據進...
在數字集成電路領域，了解全局意味著掌握數字集成電路的基礎知識，包括數字邏輯門、存儲器元件、時序邏輯等。這些基礎知識是進一步學習和設計復雜數字電路的基石。...
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