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流固耦合問(wèn)題的基本概念 流固耦合問(wèn)題是指在流體和固體相互作用的過(guò)程中,流體的運(yùn)動(dòng)受到固體邊界的影響,同時(shí)固體的變形和應(yīng)力狀態(tài)也受到流體的作用。流固耦合問(wèn)...
人工神經(jīng)元模型是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)重要概念,它模仿了生物神經(jīng)元的工作方式,為計(jì)算機(jī)提供了處理信息的能力。 一、人工神經(jīng)元模型的基本原理 生物神...
2024-07-11 標(biāo)簽:函數(shù)模型機(jī)器學(xué)習(xí) 2.6k 0
使用OpenVINO優(yōu)化并部署訓(xùn)練好的YOLOv7模型
在《英特爾銳炫 顯卡+ oneAPI 和 OpenVINO 實(shí)現(xiàn)英特爾 視頻 AI 計(jì)算盒訓(xùn)推一體-上篇》一文中,我們?cè)敿?xì)介紹基于英特爾 獨(dú)立顯卡搭建 ...
模型背景 之前那我們介紹過(guò)根據(jù)不同子模塊的狀態(tài)搭建的MMC子模塊模型(MMC 半橋子模塊電磁暫態(tài)快速模型建模)。為進(jìn)一步測(cè)試所搭建模塊的正確性,我們根據(jù)...
深度學(xué)習(xí)算法大多通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)流圖來(lái)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)過(guò)程。一些框架(例如CNTK,Caffe2,Theano和TensorFlow)使用靜態(tài)圖形,而...
2022-10-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Graph 2.6k 0
APE:對(duì)CLIP進(jìn)行特征提純能夠提升Few-shot性能
CLIP是一個(gè)通用的模型,考慮到下游數(shù)據(jù)分布的差異,對(duì)某個(gè)下游任務(wù)來(lái)說(shuō),CLIP提取的特征并不全是有用的,可能包含一部分冗余或噪聲。因此,在這篇文章中,...
2023-07-19 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集Clip 2.6k 0
如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人體生物神經(jīng)元原理構(gòu)建的,比較基礎(chǔ)的有M-P模型,它按照生物 神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和工作原理構(gòu)造出來(lái)的一個(gè)抽象和簡(jiǎn)化的模型。
2023-02-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)元 2.6k 0
CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。以下是一些常用的CNN模型: LeNet-5:LeNet-5是最早的卷...
2024-07-11 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí)cnn 2.6k 0
但這種分類方式常因?yàn)樯舷挛亩x邊界模糊,導(dǎo)致集體異常值和上下文異常值的定義邊界也模糊。上下文異常值的上下文在不同文獻(xiàn)中通常非常不同。
2022-10-18 標(biāo)簽:函數(shù)模型數(shù)據(jù)集 2.6k 0
并發(fā)模型是用來(lái)實(shí)現(xiàn)不同應(yīng)用場(chǎng)景中并發(fā)任務(wù)的編程模型,通過(guò)合理地使用多線程,可以縮減應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)和維護(hù)成本,同時(shí)還能更好地提升應(yīng)用程序在多核設(shè)備中的運(yùn)行...
在局部匹配中,我們引入了一個(gè)新的空間,現(xiàn)在需要想方法,每個(gè)變換中找到一個(gè)最優(yōu)的變換矩陣,使得場(chǎng)景點(diǎn)云中落在模型點(diǎn)云表面的特征點(diǎn)最多,就能求得目標(biāo)的位姿。
ESL設(shè)計(jì)的核心——事務(wù)級(jí)建模介紹
關(guān)于ESL的描述更多側(cè)重于它在方法學(xué)上的抽象描述,實(shí)現(xiàn)ESL設(shè)計(jì)的核心是事務(wù)級(jí)建模(TLM,Transaction Level Modeling)。 要...
首個(gè)中文醫(yī)學(xué)知識(shí)LLM:真正的賽華佗—華駝(HuaTuo)
通過(guò)醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜和 GPT 3.5 API 構(gòu)建了中文醫(yī)學(xué)指令數(shù)據(jù)集,并在此基礎(chǔ)上對(duì) LLaMA 進(jìn)行了指令微調(diào),提高了 LLaMA 在醫(yī)療領(lǐng)域的問(wèn)答效果。
英偉達(dá)近期發(fā)布的 Cosmos-Reason1 模型在物理常識(shí)推理領(lǐng)域引發(fā)廣泛關(guān)注。作為專為物理世界交互設(shè)計(jì)的多模態(tài)大語(yǔ)言模型,它通過(guò)融合視覺(jué)感知與復(fù)雜...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)缺點(diǎn)
隨著技術(shù)的發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜,能處理的邏輯也越來(lái)越多,比如不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能處理圖像類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、圖像生成、場(chǎng)景文字...
2023-05-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 2.5k 0
通過(guò)47 個(gè)示例應(yīng)用程序探索GoXam 的可能性。我們創(chuàng)建了許多常見(jiàn)的圖表類型作為您的應(yīng)用程序的起點(diǎn)。
2022-08-15 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)API模型 2.5k 0
因此,對(duì)于ChatGPT的評(píng)測(cè)方面,不止需要關(guān)注給定下游任務(wù)的性能評(píng)測(cè),同時(shí)還需要考慮到使用大模型過(guò)程中用戶可能需要的一些方面,如ChatGPT對(duì)決策判...
2023-05-10 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集ChatGPT 2.5k 0
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