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标签 > 神经网络
神经网络可以指向两种,一个是生物神经网络,一个是人工神经网络。
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将强大的、预先训练的 AI 封装到低功耗、低成本设备中的潜力为改造普通商品设备、为其增加价值以及开发新产品和新市场提供了几乎无限的机会。
客户对基准推理学习曲线的最后阶段是开发自己的模型,使用通常来自 Nvidia 或数据中心的训练硬件/软件,然后在可能的目标推理加速器上对该模型进行基准测试。
相较而言,机器翻译在这种时候就有天然的优势了,会的小语种多,商用产品的准确率也有一定的保证,尤其是一些通过人机协同的方式,既搭载性能先进的神经网络机器翻...
这部分的麻烦之处,在于每个神经网络的结构不相同,并没有“通用”的代码可以适用于大部分的网络结构,需要针对指定神经网络去撰写对应的代码,最重要是需要清除这...
国际市场上Facebook、亚马逊等企业早几年就已经实现了内容的自动翻译化。神经网络与深度学习的进步,大大提高了机器翻译的速度和准确性,全球化进程的推进...
ODIN 是一种在线学习数字脉冲神经处理器,在 2019 年发表在IEEE Transactions on Biomedical Circuits an...
在工业领域,边缘人工智能可用于标记引起的异常行为,例如,当电机出现早期故障迹象或滚动轴承开始磨损时。
近日,在舟山市妇女儿童医院智慧升级项目中,熵基科技为其量身定制了一套软硬融合的安检防疫通道系统,在提升医院安全秩序管理专业化、智能化水平的同时,也为市民...
GANs真正的能力来源于它们遵循的对抗训练模式。生成器的权重是基于判别器的损失所学习到的。因此,生成器被它生成的图像所推动着进行训练,很难知道生成的图像...
Imagination与Visidon合作共同开辟AI超分辨率技术未来
Imagination Technologies与Visidon Oy联合推动移动、数字电视和汽车市场的嵌入式应用向基于深度学习的超分辨率过渡。
位于 GitHub 存储库中的sampleMNIST演示了如何导入经过训练的模型、构建 TensorRT 引擎、序列化和反序列化引擎,最后使用引擎执行推理。
STM32Cube.AI将神经网络转换为STM32的优化代码
STM32Cube.AI 工具箱的美妙之处在于它使开发人员能够立即开始使用神经网络,即使他们不是数据挖掘和拓扑方面的专家。
经国家知识产权局审定,弘和集团申报的《一种基于多相机联动的卸油油管连接正确性的监控方法》获得国家发明专利授权,是迈向技术创新产业报国的又一次突破!
5月12日,极目智能副总经理王述良做客汽车之心《行家说》,分析了从商用车安全的现状、痛点和商用车智能驾驶解决方案,极目智能对商用车安全有极深的思考与研究...
SynSense时识科技首席算法工程师Dylan Muir、高级研发工程师Felix Bauer及类脑机器学习工程师Gregor Lenz出席会议并特别...
ST 还提供一系列STM32 功能包,它们将低级驱动程序、中间件库和示例应用程序组合到一个软件包中。传感功能包 帮助快速启动结合和处理来自多个传感器...
使用Edge Impulse为STM32开发人员提供机器学习
STM32Cube.AI CMSIS-PACK 部署将整个模型打包,包括所有信号处理代码和机器学习模型,并创建一个与 STM32CubeIDE 集成...
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