pde人工智能算法深度学习模型

以单颗CMOS摄像头重构三维场景，维悟光子发布单目红外3D成像模组

通过结合微纳光学元件编码和人工智能算法解码，维悟光子单目红外3D成像模组采用单颗摄像头，通过单帧拍摄，可同时获取像素级配准的3D点云和红外图像信息，可被应用于机器人、生物识别等广阔领域。
兔云程序·2023-10-13 04:18

2017-09-12-深度学习工具-微软认知服务

利用不断扩大的人工智能算法集合，实现影像、语音、语言和知识功能。为你打造一个有思想有感情爱学习的AI。
needrunning·2023-10-12 08:28

基于深度学习、机器学习，对抗生成网络，OpenCV，图像处理，卷积神经网络计算机毕业设计选题指导

人脸识别与情感分析利用深度学习模型，设计一个人
qq_1041357701·2023-10-12 07:28

Python高光谱遥感数据处理丨高光谱成像，涵盖基本概念、成像原理、数据处理和分析方法，以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息技术

目录第一章高光谱基础第二章高光谱开发基础（Python）第三章高光谱机器学习技术（python）第四章典型案例操作实践更多推荐Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践高光谱遥感数值建模技术及在植被、水体、土壤信息提取基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用本教程提供一套基于Python编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例。涵盖高光谱遥感的基础、方法和实践
小艳加油·2023-10-12 06:29

利用人工智能做射击游戏辅助（一）AlphaPose简介

以下是AlphaPose的一些关键特点和组成部分：深度学习架构：AlphaPose使用深度学习模型来检测人体关键点。它采用了卷积神经网络（CNN）来从图像中提取特征，然后通过回归模型来估计关键点
kfyzjd2008·2023-10-12 04:36

Protecting Intellectual Property of Deep Neural Networks with Watermarking研读报告

构建一个生产级别的深度学习模型并不是一件易事，其需要大量的训练数据、强大的计算资源以及专家经验。因此，非法复制、传播和衍生专有深度学习模型会对造成模型创建者的版权侵犯和经济损失。
LWT9836·2023-10-12 02:13

在SSL中进行交叉熵学习的步骤

构建模型接下来，你需要选择一个适当的深度学习模型来用于SSL任务。这可以是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或变换器（Transform
wsmbzd·2023-10-11 12:06

深度学习在机器视觉中的应用与优势

以下是深度学习在机器视觉中的一些应用和优势：图像分类：深度学习模型如卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色。它们可以自动学习和提取图像中的特征，从而在识别和分类图像时表现出色。
matlabgoodboy·2023-10-11 11:28

【深度学习】神经网络和深度学习--卷积和池化的作用

与传统的神经网络模型相比，深度学习模型在结构上与之非常相似；不同的是，深度学习模型的“深度”更大，“深度”的体现就是神经网络层数多，神经网络每一层的结点数多。
weixin_40293999·2023-10-11 10:24

超全！深度学习在计算机视觉领域的应用一览

在最基本的问题上，最有趣的不仅仅是深度学习模型的表现;事实上，单个模型可以从图像中学习意义并执行视觉任务，从而无需使用专门的手工制作方法。在这篇文章中，您将发
小白学视觉·2023-10-10 22:22

复旦张奇：如何解决NLP中的鲁棒性问题？

对NLP鲁棒性的研究有利于学术界更加顺利地理解深度学习模型的运行原理，有助于其在工业界的实际应用。
智源社区·2023-10-10 19:35

Pytorch\Onnx\TensorRT

前言TensorRT是NVIDIA推出的一款高效深度学习模型推理框架，其包括了深度学习推理优化器和运行时，能够让深度学习推理应用拥有低时延和高吞吐的优点。
烂桃先生之前的账号·2023-10-10 15:09

PyTorch中F.conv2d从ONNX到TensorRT的支持

另一方面，TensorRT是NVIDIA推出的一款高效深度学习模型推理框架，其包括了深度学
TracelessLe·2023-10-10 15:59

当代人工智能与中医

有这样一个段子，说，某公司声称开发出一个人工智能算法，能与人类进行简单的文字交流，核心代码如下：functionreply(msg){if(msg=='你好')return'您好！'
关于0318·2023-10-10 11:55

知识蒸馏——教师网络和学生网络选择问题

教师网络通常是一个大型的、经过预训练的深度学习模型，而学生网络则是一个更小、更轻量级的模型，其目标是在减少计算资源需求和提高推理速度的同时，尽可能地接近教师网络的性能。
佐咖·2023-10-10 09:17

自然语言处理实战项目20-一看就懂的BERT模型介绍，指导大家对BERT下游任务改造的实际应用

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下自然语言处理实战项目20-通俗易懂的BERT模型介绍，指导大家对BERT下游任务改造的应用，BERT模型是一种用于自然语言处理的深度学习模型，它可以通过训练来理解单词之间的上下文关系
微学AI·2023-10-10 02:34

python 的pytorch库介绍

PyTorch使用动态计算图来进行深度学习模型的构建和训练，同时还支持GPU加速。PyTorch在学术界和工业界都广受欢迎，已被广泛用于自然语言处理、计算机视觉等领域。
openwin_top·2023-10-10 02:57

算法深度解析：视频实时美颜SDK背后的技术奥秘

一、美颜算法的基本原理1.人脸检测与关键点定位：通常涉及到深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）。2.肤色识别与校正：美颜算法会识别肤色，并校正不均匀的肤色，以实现更均匀的皮
美狐美颜sdk·2023-10-09 23:30

【Transformer理解】

关于注意力机制可以参看这篇文章，trasnformer可以说是完全基于自注意力机制的一个深度学习模型，因为它适用于并行化计算，和它本身模型的复杂程度导致它在精度和性能上都要高于之前流行的RNN循环神经网络
阿牛02·2023-10-09 20:15

python毕业设计 深度学习人脸年龄性别识别系统 - opencv

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
kooerr·2023-10-09 20:42

竞赛 深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
iuerfee·2023-10-09 20:12

【毕设选题】深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
caxiou·2023-10-09 20:12

竞赛选题 深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
laafeer·2023-10-09 20:40

深度学习模型实战-深度学习模型在各大公司实际生产环境的应用讲解文章

学到模型最终是要用，而且要用好，于是就建了这么个仓库，积累一下深度学习模型在各个公司中的应用以及
致Great·2023-10-09 16:26

机器学习与深度学习模型复现与知识点汇总指南

AwesomeDeepLearningModelsLearningandreproducingclassicdeeplearningmodelsbyusingPyTorch.Thisrepositoryisnotalibrary,it'sjustsomelearningresourceaboutcatchingthetricksofcalssicalmodels.Youcangetsomedeta
JackHCC·2023-10-09 15:13

AIGC初体验：部署Stable Diffusion玩转AI绘画

AI绘画是一种基于人工智能算法的技术，通过模拟绘画的整个过程来实现自动化作画。这种技术主要通过机器学习、计算机视觉等技术手段来实现。在AI绘画的过程中，计算机通过
2301_78629922·2023-10-09 14:32

关于“资源分配”的知识储备

目录异构网络系统异构和异构统计用户调度联邦学习深度学习模型部署“传统资源分配”和“基于DL的资源分配”任务卸载决策、资源约束下的任务分配、存在优先级的任务调度/卸载启发式算法异构网络定义异构网络(HeterogeneousNetwork
一去不复返的通信er·2023-10-09 12:52

bert入门

是什么BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是一种自然语言处理（NLP）中的预训练模型，它是基于Transformer架构的一种深度学习模型
李亚松-·2023-10-09 11:40

Window Anaconda 安装pytorch 启用cuda 终究手段

2.然后要明白，有两种CUDA版本，一个叫运行时api，一个是驱动api2.1运行时cuda版本查看（是你跑深度学习模型或其它程序调用的cuda版本，执行nvcc-V可以查看）如果这个命令执行失败，需要安装一下
叠叠乐·2023-10-08 19:04

TDengine+OpenVINO+AIxBoard，助力时序数据分类

本文将通过一个具体的案例，介绍Intel团队如何使用TDengine作为基础软件存储实验数据，并通过TDengine高效的查询能力在OpenVINO部署深度学习模型，最终在AIxBoard开发板上实时运行分类任务
涛思数据（TDengine）·2023-10-08 17:00

短视频矩阵系统源码--源头技术独立自研框架开发

4.深度学习算法：利用深度学习模型对多个
ylhd898978·2023-10-08 04:39

使用ncnn在树莓派4B上部署nanoDet-m网络(12fps)

但是将深度学习模型部署到端侧设备上，实现高效的推理，同样是一个问题很多的领域。在机器人的主控中，树莓派和Jetson系列单板机被使用较多。
bug404_·2023-10-07 23:18

ESP32设备驱动-TFT_eSPI显示中文

下载并安装Processing：https://processing.org/下载完成后，打开Create_font.pde文件
视觉&物联智能·2023-10-07 22:43

模型部署翻车记：pytorch转onnx踩坑实录

导读本文记录了作者在深度学习模型部署中，从pytorch转换onnx的过程中的踩坑记录。在深度学习模型部署时，从pytorch转换onnx的过程中，踩了一些坑。本文总结了这些踩坑记录
自动驾驶之心·2023-10-07 12:57

pytorch 数据载入

在PyTorch中，数据载入是训练深度学习模型的重要一环。本文将介绍三种常用的数据载入方式：Dataset、DataLoader、以及自定义的数据加载器。
代码写注释·2023-10-07 07:15

计算机视觉中的可解释性分析

  计算机视觉中的可解释性分析是指通过不同的方法和技术来解释和理解深度学习模型对图像或视频数据的预测和决策过程。这是一个非常重要的领域，因为深度学习模型通常被认为是“黑盒子”，很难理解其内部工作原理。
Make_magic·2023-10-06 18:46

DLRover - 小记

它可以在分布式集群上自动训练深度学习模型。它帮助模型开发人员专注于模型结构，而不需要考虑任何工程方面的东西，比如硬件加速、分布式运行等。现在，它为K8s/Ray上
伊织code·2023-10-06 17:28

基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践

基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，它在图像识别领域取得了显著的成果。本文旨在探讨基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践。
matlabgoodboy·2023-10-06 17:58

Netron可视化深度学习网络结构

文章目录一、介绍二、使用方法2.1onnx格式模型可视化2.2代码直接运行可视化一、介绍Netron是一个开源的模型可视化工具，用于可视化深度学习模型的结构
心无旁骛~·2023-10-06 02:38

深度学习模型数值稳定性——梯度衰减和梯度爆炸的说明

文章目录0.前言1.为什么会出现梯度衰减和梯度爆炸？2.如何提高数值稳定性？2.1随机初始化模型参数2.2梯度裁剪（GradientClipping）2.3正则化2.4BatchNormalization2.5LSTM？ShortCut！0.前言按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。本文的
使者大牙·2023-10-05 19:02

交通物流模型 | 基于时空注意力融合网络的城市轨道交通假期短时客流预测

新兴的深度学习模型有效提高了预测精度。然而，大部分现有模型主要针对常规工作日或周末客流进行预测。由于假期客流的突发性和无规律性，仅有一小部分研究专注于假期客流预测。
算法如诗·2023-10-05 17:29

【智慧导诊系统源码】智慧导诊系统的技术支撑与实际运作

智慧导诊系统的核心在于其人工智能算法，需要具备自然语言识别、深度学习等先进技术，才能较为准确地分析出患者的疾病信息。医学数据库支撑。智慧导诊系统需要依赖大量的医学数据，包括医学文献、医院电
淘源码d·2023-10-05 15:25

APS高级计划排程系统，工厂各部门实施前后有哪些区别？

APS高级计划和排程系统通过对所有的资源进行同步及实时监控，不管是物料，机器设备、人员，还是客户需求、订单变化等，APS系统都会实时跟踪到，通过AI人工智能算法，系统自动快速运算出“订单交货计划表”、“
茗鹤APS和MES·2023-10-05 12:50

CUDA+cuDNN+TensorRT 配置避坑指南

深度学习模型加速部署的环境配置，需要在本地安装NVIDIA的一些工具链和软件包，这是一个些许繁琐的过程，而且一步错，步步错。笔者将会根据自己的经验来提供建议，减少踩坑几率。
Charles Chou·2023-10-05 08:36

OpenCV DNN C++ 使用 YOLO 模型推理

OpenCV的DNN（DeepNeuralNetworks）模块为我们提供了一个简单易用的API，用于加载和运行预先训练的深度学习模型。
繁星意未平·2023-10-05 03:29

Nvidia驱动更新和CUDA更新

最近在训练深度学习模型的时候突然发现GPU不能用了，查找了问题之后发现是Nvidia显卡驱动过期了，并且CUDAtoolkit也太老了，需要进行更新，因此我花了一些精力更新一下，把遇到的问题和更新流程记录一下
南太湖小蚂蚁·2023-10-04 23:11

（翻译）传统和深度学习模型在文本分类中的应用综述与基准

原文：Overviewandbenchmarkoftraditionalanddeeplearningmodelsintextclassification本文是我在试验Twitter数据情感分析时所写的前一篇文章的扩展。回到过去，我探索了一个简单的模型：一个在keras上训练的双层前馈神经网络。输入推文被表示为文档向量，这是由组成推文的单词的嵌入的加权平均值产生的。我使用的嵌入是一个word2ve
qubeijun·2023-10-03 18:57

RFID与人工智能的融合：物联网时代的智能化变革

这些数据可以通过RFID技术进行自动收集和传输，然后经由人工智能算法进行分析、建模和预测，从而为决策提供更准确、更高效的依据。本文将探讨RFID与人工智能在物联网时代的融合及其带来的智能化变革。
ANDEAWELL·2023-10-03 15:28

如何在 Elasticsearch 中使用 Openai Embedding 进行语义搜索

由于每个深度学习模型的输入都应该是数字，因此要使用文本来训练模型，我们应该将其转换为一种数字格式。有多种算法可以将文本转换为n维数字数组。最简单的算法称为“BagOfWord”，该算法中
Elastic 中国社区官方博客·2023-10-03 11:22

用通俗易懂的方式讲解大模型分布式训练并行技术：张量并行

近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，传统的单机单卡模式已经无法满足超大模型进行训练的要求。
Python算法实战·2023-10-02 21:00
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