pde人工智能算法深度学习模型第26页

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

DL-FWI 问题与技术

一、深度学习如何保障模型的拟合能力增加模型复杂度：深度学习模型通常具有多层结构，可以通过增加隐藏层的数量、神经元的数量等来提高模型的拟合能力。

蓝子娃娃·2023-10-02 15:11

深度学习模型权重参数的保存和加载（包括选择最优权重）---基于tensorflow

tensorflow模型参数的保存，和加载1.只保存模型权重参数2.保存模型结构和权重参数3.在训练过程中检查点checkpoint保存模型权重参数或者结构4.参考文献我们创建好模型之后需要保存模型，以方便后续对模型的读取与调用，保存模型我们可能有下面三种需求：1、只保存模型权重参数；2、同时保存模型图结构与权重参数；3、在训练过程的检查点保存模型数据。下面分别对这三种需求进行实现。1.只保存模

herry_drj·2023-10-01 21:02

论文笔记：Contrastive Trajectory Similarity Learning withDual-Feature Attention

找到两条轨迹之间基于点的匹配学习式度量通过计算轨迹嵌入之间的距离来预测相似性值上述两种度量的挑战：无效性：具有不同采样率或含有噪声的轨迹会降低现有度量的有效性使用手工制定规则的启发式度量容易受到低质量轨迹的错误影响学习式度量主要采用并非最初为轨迹数据设计的深度学习模型

UQI-LIUWJ·2023-10-01 20:45

运用文心大模型优化前端工程师简历

openAI-Chat3.5输出结果总结大模型写简历GPT的全称，是GenerativePre-TrainedTransformer（生成式预训练Transformer模型）是一种基于互联网的、可用数据来训练的、文本生成的深度学习模型

怪我冷i·2023-10-01 14:09

YOLOv8改进算法之添加CA注意力机制

1.CA注意力机制CA（CoordinateAttention）注意力机制是一种用于加强深度学习模型对输入数据的空间结构理解的注意力机制。

山河亦问安·2023-10-01 06:29

Retinaface+FaceNet人脸识别系统-Gradio界面设计

该系统使用深度学习模型,能够对图片、视频甚至实时摄像头流进行

friklogff·2023-10-01 05:16

驱动挂载物理页代码示例

在目标进程中申请新的物理页拆分新申请的物理页的线性地址通过差分出的内容获取pte将pte写入到要挂载的线性地址的pte中（这个线性地址也可以为不同cr3中的线性地址，这种情况下就可以两个进程共享同一物理页但是要把pte和pde

ch132·2023-09-30 23:05

碎片笔记｜AIGC核心技术综述

AIGC在2022年的爆发，主要是得益于深度学习模型方面的技术创新。

_Meilinger_·2023-09-30 22:16

深度学习模型训练中如何控制随机性

训练模型过程中，会遇到很多的随机性设置，设置随机性并多次实验的结果更加有说服力。但是现在发论文越来越要求模型的可复现性，这时候不得不控制代码的随机性问题，小编最近也遇上这些问题，所以在这里总结一下如何控制模型的随机性，但是我用的tensorflow的框架，适用于keras框架：1.设置numpy,random,os的随机性全局中固定numpy,random,os的随机性importnumpyasn

Lighthouse_hang·2023-09-30 21:53

飞浆AI studio人工智能课程学习（1）-大模型时代&优质Prompt

文章目录大模型时代&优质PromptAl生成技术价值概览开始构建你的优质prompt近十年深度学习模型主要更迭为什么大模型能够有如此强大的表现力大模型与Prompt例1：画一幅画，呆萌的小猫躺在大泡泡中例

打酱油的工程师·2023-09-30 19:28

深度学习超参数搜索实用指南

摘要：在本文中，我们将讨论为深度学习模型搜索最佳超参数集合的动机和策略,并演示如何在FloydHub上来完成任务。学习本文之后，这将会在深度学习工作中为你自动化寻找最佳配置的过程。

城市中迷途小书童·2023-09-30 13:14

基于Matlab实现连续模型求解方法

首先，我们介绍了连续模型的概念，并明确了使用ODE和PDE求解器来求解常微分方程和偏微分方程的步骤。

Matlab仿真实验室·2023-09-30 12:21

mmpretrain学习笔记

深度学习模型的训练涉及几个方面1、模型结构：模型有几层、每层多少通道数等2、数据：数据集划分、数据文件路径、批大小、数据增强策略等3、训练优化：梯度下降算法、学习率参数、训练总轮次、学习率变化策略等4、

Make_magic·2023-09-30 06:49

100ASK_全志V853-PRO开发板支持人形检测和人脸识别

前言V853芯片内置一颗NPU核，其处理性能为最大1TOPS并有128KB内部高速缓存用于高速数据交换，支持OpenCL、OpenVX、androidNN与ONNX的API调用，同时也支持导入大量常用的深度学习模型

DOT小文哥·2023-09-30 03:55

NLP（二十三）序列标注算法评估模块seqeval的使用

在NLP中，序列标注算法是常见的深度学习模型，但是，对于序列标注算法的评估，我们真的熟悉吗？在本文中，笔者将会序列标注算法的模型效果评估方法和seqeval的使用。

山阴少年·2023-09-30 02:57

2020-06-17-深度学习推荐系统第3章

logi·2023-09-29 23:51

python怎么使用训练好的模型设计_PyTorch教程：如何使用Python开发深度学习模型（建议收藏）...

直接实现这一点是具有挑战性的，尽管值得庆幸的是，现代的PyTorchAPI提供了类和习语，使你可以轻松开发一套深度学习模型。在本教程中，你将找到在PyTorch中开发深度学习模型的分步指南。

weixin_39707478·2023-09-29 19:40

Pytorch深度学习模型的指标测试【1】（如：模型大小、模型操作量）

引言：几种轻量级深度学习模型的保存文件大小和模型的操作量统计。

cnjs1994·2023-09-29 19:08

第四范式携手工银科技首批入驻雄安人工智能算法开放平台

论坛上，工银科技与首批入驻雄安人工智能算法开放平台的第四范式、海康威视、科大讯飞等国内知名AI科技企业

weixin_43798812·2023-09-29 15:08

基于深度学习模型的电力变压器故障声音诊断方法研究-论文阅读笔记

基于深度学习模型的电力变压器故障声音诊断方法研究论文来源DOI：10.16311/j.audioe.2020.01.020论文目的在变压器不停止工作的情况下，基于变压器的三种状态：正常、老化和放电下对变压器发出的声音信号进行声谱图转换和梅尔对数谱图的转换

wyypersist·2023-09-28 22:43

基于对数谱图的深度学习心音分类

对心音信号进行一致长度的分帧，提取其对数谱图特征，论文提出了长短期记忆(LSTM)和卷积神经网络(CNN)两种深度学习模型，根据提取的特征对心跳声进行分类。

deephub·2023-09-28 15:41

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成

最后一章，将会学习如何使用集成学习提高预测精度，通过学习知道集成学习方法以及交叉验证情况下的模型集成，最终学会使用深度学习模型的集成学习。

北洋军·2023-09-28 12:44

循环神经网络

循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）是人工智能领域中一种重要的深度学习模型，尤其在处理序列数据如自然语言处理（NLP）、机器翻译、语音识别等领域具有显著的优势。

a谷雨c·2023-09-28 09:14

使用Pytorch从零实现Vision Transformer

VisionTransformer（ViT）是一种基于Transformer架构的深度学习模型，用于处理计算机视觉任务。

穿着帆布鞋也能走猫步·2023-09-28 08:29

【深度学习】RNN循环神经网络和LSTM深度学习模型

1.循环神经网络RNN（RecurrentNeuralNetwork）循环神经网络的一个核心是可以把前面的序列数据用到后面的结果预测里面。怎么样实现这一点呢。RNN结构如下图所示。前部序列的信息经处理后，作为输入信息传递到后部序列。数学模型：a1=ga(Wha0+Wix1+ba)a^1=g_a(W_{h}a^0+W_{i}x^1+b_a)a1=ga(Wha0+Wix1+ba)，y1=gy(Wya0

Luo_LA·2023-09-28 03:03

视频无损放大软件：Topaz Video Enhance Al (Win&Mac) 激活版

TopazVideoEnhanceAI的主要特点和功能：AI增强技术：软件采用了先进的人工智能算法，通过深度学习和神经网络来分析和重建视频图像。它能够识别、去除图像中的噪声和模糊，并恢复细节和清晰度。

2301_79246908·2023-09-27 19:31

训练吞吐量提升6倍！飞桨弹性计算推荐系统套件ElasticCTR1.0发布

PaperWeekly·2023-09-27 16:24

ChatGPT等AIGC如何移动边缘部署？南洋理工最新《在移动网络中释放边云生成AI的力量:AIGC服务》综述其技术体系...

人工智能生成内容(AIGC)是一种使用人工智能算法创造性地生成、操作和修改有价值和多样化数据的自动化方法。

边缘计算社区·2023-09-27 15:50

TensorFlow简介及主要用途（个人浅见）

以下是TensorFlow的主要功能和用途：构建机器学习模型：TensorFlow允许你定义和构建各种类型的机器学习模型，包括神经网络、深度学习模型、回归模型、分类模型等。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-09-27 13:14

【DETR】

https://tianfeng.space/前言论文代码DETR（Data-efficientImageTransformer）是一种用于目标检测任务的深度学习模型。

Tian-Feng·2023-09-27 13:08

T8161B T8403 T8448 ICS TRIPLEX 具有支持物联网边缘的计算机视觉

T8161BT8403T8448ICSTRIPLEX具有支持物联网边缘的计算机视觉edgeXpert(1.8版)现在提供了一个用于计算机视觉的插件，使用户能够在边缘运行他们的人工智能算法和视觉模型。

zhang13365909307·2023-09-27 06:42

深度学习——知识梳理篇（已入门）

一、深度学习模型设计：端到端模型从输入端到输出端会得到一个预测结果，将预测结果和真实结果进行比较得到误差，将误差反向传播到网络的各个层之中，调整网络的权重和参数直到模型收敛或者达到预期的效果为止，中间所有的操作都包含在神经网络内部

小羊头发长·2023-09-27 06:34

torchsummary 中input size 异常的问题

当我们使用pytorch搭建好我们自己的深度学习模型的的时候，我们总想看看具体的网络信息以及参数量大小，这时候就要请出我们的神器torchsummary了，torchsummary的简单使用如下所示：#

爪爪熊·2023-09-26 23:26

国庆中秋特辑（三）使用生成对抗网络（GAN）生成具有节日氛围的画作，深度学习框架 TensorFlow 和 Keras 来实现

一、生成对抗网络（GAN）生成对抗网络（GANs，GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，由蒙特利尔大学的IanGoodfellow等人在2014年提出。

Web3&Basketball·2023-09-26 22:02

深度学习在视频直播美颜sdk中的应用

一、人脸检测与关键点定位通过卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，美颜sdk能够快速准确地检测视频帧中的人脸，并确定关键点，如眼睛、嘴巴、鼻子的位置。这些信息为后续的美颜处理提供了基础，确保美颜效果准

美狐美颜sdk·2023-09-26 10:55

标准下载 | 人工智能算法金融应用评价规范

各位工程师与技术人大家好，今天给大家分享一份重要的金融行业标准——《人工智能算法金融应用评价规范》，由中国人民银行发布。本报告总计27页，本文篇幅所限仅展示15页。

leogoforit·2023-09-25 22:41

OpenCV之YOLOv5目标检测

简介二、预处理1.获取分类名2.获取输出层名称3.图像尺度变换三、模型加载四、推理和后处理五、源码前言YOLOv5（YouOnlyLookOnceversion5）是计算机视觉领域中一种用于目标检测的深度学习模型

风间琉璃•·2023-09-25 21:39

PyTorch 模型性能分析和优化 — 第 1 部分

二、深度框架训练深度学习模型，尤其是大型模型，可能是一项昂贵的支出。我们可以使用的用于管理这些成本的主要方法之一是性能优化。性能优化是一个迭代过程，在这个过程中，我们不断寻

无水先生·2023-09-25 18:43

阿里云Stable Diffusion操作教程

大家好，我是雄雄，欢迎关注微信公众号：雄雄的小课堂前言StableDiffusion是⼀种深度学习模型，主要⽤于将⽂本描述转化为详细的图像，也可以应⽤于其他图像处理任务。

穆雄雄·2023-09-25 18:59

pytorch .item_如何上线部署Pytorch深度学习模型到生产环境中

目录Pytorch模型部署准备Pytorch自定义运行时默认部署Pytorch模型自定义部署Pytorch模型通过ONNX部署Pytorch模型试用DaaS(Deployment-as-a-Service)参考Pytorch模型部署准备Pytorch和TensorFlow是目前使用最广泛的两种深度学习框架，在上一篇文章《自动部署深度神经网络模型TensorFlow（Keras）到生产环境中》中我们

weixin_39958631·2023-09-25 11:48

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