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标签 > 深度学习
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必须要保证大量、高质量且带有准确标签的数据,没有该条件的数据,训练学习很困难的(但是最近我看了以为作者写的一篇文章,说明不一定需要大量数据集,也可以训练...
模糊控制在智能制造自动化控制系统中得以广泛应用。精准的智能化自动控制系统,可以批量、集中处理大量的信息和复杂的工作任务,从而提高企业内产品生产的效率、技...
当前主流的Python GUI库主要有PyQT5、TKinter、Pyside、PyQT5/PySide+QML、Kivy、PySimpleGUI等,P...
在此形势下,工业互联网产业联盟组织编写了《工业智能白皮书》(2022),从体系内涵、技术、应用和产业等维度进行了阐述。体系方面,对目前工业智能面临的问题...
基于多模态分解和混合深度学习网络的商用车燃料电池短时衰减预测
通过大数据平台下载该燃料电池商用车(燃料电池系统功率110 kW)4个月运行数据,对各个电流出现频率进行统计,发现电流密度为135 A出现频次最高,进而...
434名贡献者、3300多次代码提交的PyTorch最新版本1.11来了
大家都知道,PyTorch是Facebook在2017年开源的一个针对深度学习的张量库。它凭借容易上手、功能强大、性能高和用途广泛等优点,成为了当前主流...
深度学习跟踪DLT (deep learning tracker)
原文链接 1 粒子滤波(particle filtering) 粒子滤波是对预测粒子进行评价,添加不同的权重,越接近于真实状态的粒子,其权重越大;否则,...
在Bert和GPT模型出现之前,NLP领域流行的技术是深度学习模型,而NLP领域的深度学习,主要依托于以下几项关键技术:以大量的改进LSTM模型及少量的...
王海峰指出,当前人工智能的融合创新越来越丰富,在融合中趋向统一,在融合中孕育新方向和新模式;大模型进一步增强了人工智能的通用性,成为AI开发和应用的新基...
根据三维模型的表示形式可以将图像三维重建方法分类为基于体素的三维重建、基于点云的三维重建和基于网格的三维重建,其中基于网格的三维重建方法包含单一颜色的网...
VisionBank AI实现4项技术突破-传统算法融合深度学习,重新定义“工业视觉检测大脑”
机器视觉经过长时间的发展,技术不断取得重大突破并被广泛应用,当前已遍布工业生产的各个环节。而且机器视觉易于实现自动化集成,软件集成,是实现智能制造的基础...
在AI跨领域融合方面,AI技术的发展,为跨领域、跨学科融合创新带来巨大的价值空间。以AlforScience为代表的AI跨领域融合创新得到更多关注。AI...
QSAR研究是人类最早的合理药物设计方法之一,具有计算量小,预测能力好等优点。在受体结构未知的情况下,定量构效关系方法是最准确和有效地进行药物设计的方法...
2023-01-05 标签:深度学习 638 0
实用AI地提出,最早可以追溯到1914年。当时Leonardo Torres y Quevedo构建了第一个工作的国际象棋机器终端游戏玩家。当时,国际象...
FPGA常年来被用作专用芯片(ASIC)的小批量替代品,然而近年来在微软、百度等公司的数据中心大规模部署,以同时提供强大的计算能力和足够的灵活性。
为什么使用连续学习,它与一般的深度学习联合训练所有场景数据有何不同?连续学习是不断从传入的数据流中学习,在这种设置下,所有场景是依次遇到的,如图1所示。
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