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數(shù)據(jù)集

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數(shù)據(jù)集技術

數(shù)據(jù)預處理和特征工程的常用功能

機器學習最基礎的5個流程，分別是數(shù)據(jù)獲取，數(shù)據(jù)預處理，特征工程，建模、測試和預測，上線與部署。

2024-01-25 標簽：機器學習數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)預處理 1047 0

基于雙級優(yōu)化（BLO）的消除過擬合的微調方法

這篇論文試圖解決的問題是大型預訓練模型在下游任務中進行微調時出現(xiàn)的過擬合問題。盡管低秩適應（LoRA）及其變體通過學習低秩增量矩陣有效地減少了與完全微調...

2024-04-02 標簽：數(shù)據(jù)集 LoRa 自然語言 1045 0

性別偏見探索和緩解的中文數(shù)據(jù)集-CORGI-PM

大規(guī)模語言模型（LMs）已經成為了現(xiàn)在自然語言處理的關鍵技術，但由于訓練語料中常帶有主觀的性別偏見、歧視等，在大模型的使用過程中，它們時常會被放大，因此...

2023-02-10 標簽：RGB 過濾器數(shù)據(jù)集 1044 0

X-RiSAWOZ: 高質量端到端多語言任務型對話數(shù)據(jù)集

對齊：我們提出了一種混合對齊策略，以確保實體在話語和信念狀態(tài)中都能被替換為所需的翻譯。具體而言，我們首先嘗試使用基于實體標注構建的字典對齊，如果輸出中沒...

2023-07-06 標簽：神經網絡機器翻譯數(shù)據(jù)集 1041 0

如何基于深度學習模型訓練實現(xiàn)工件切割點位置預測

Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于深度學習模型訓練實現(xiàn)工件切割點位置預測，主要是通過對YOLOv8姿態(tài)評估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓練，生成一個...

2023-12-22 標簽：模型 opencv 數(shù)據(jù)集 1040 0

RayDF：實時渲染！基于射線的三維重建新方法

在機器視覺和機器人領域的許多前沿應用中，學習準確且高效的三維形狀表達是十分重要的。然而，現(xiàn)有的基于三維坐標的隱式表達在表示三維形狀或是渲染二維圖像時，需...

2023-11-17 標簽：機器人機器視覺數(shù)據(jù)集 1036 0

PyTorch教程-15.9。預訓練 BERT 的數(shù)據(jù)集

15.9。預訓練 BERT 的數(shù)據(jù)集? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the note...

2023-06-05 標簽：數(shù)據(jù)集 pytorch 1035 0

一款整合了ChatGPT的源IP掃描工具

由于該工具基于純Python 3開發(fā)，因此我們首先需要在本地設備上安裝并配置好Python 3環(huán)境。接下來，廣大研究人員可以使用下列命令將該項目源碼克隆至本地

2023-10-16 標簽：漏洞數(shù)據(jù)集 ChatGPT 1029 0

CVPR 2023中的領域適應: 通過自蒸餾正則化實現(xiàn)內存高效的CoTTA

EcoTTA 包括解決這些問題的兩個組成部分。第一個組件是輕量級元網絡，它可以使凍結的原始網絡適應目標域。這種架構通過減少反向傳播所需的中間激活量來最大...

2023-07-04 標簽：內存架構數(shù)據(jù)集 1028 0

MUS-CDB：遙感目標檢測中的主動標注的具有類分布平衡的混合不確定性采樣

使用主動學習進行遙感目標檢測旨在通過從大型未標記數(shù)據(jù)集中選擇信息量豐富的樣本來降低標注成本，從而訓練一個性能良好的檢測器。該問題由三組數(shù)據(jù)定義：用于初始...

2023-09-10 標簽：遙感目標檢測數(shù)據(jù)集 1018 0

多模態(tài)上下文指令調優(yōu)數(shù)據(jù)集MIMIC-IT

然而，一個理想的 AI 對話助手應該能夠解決涉及多種模態(tài)的任務。這需要獲得一個多樣化和高質量的多模式指令跟隨數(shù)據(jù)集。比如，LLaVAInstruct-1...

2023-06-12 標簽：AI 語言模型數(shù)據(jù)集 1011 0

后ChatGPT時代NLP的下一個方向：增強式大規(guī)模語言模型

Visual ChatGPT 是一種智能交互系統(tǒng)，它將不同的視覺基礎模型與 ChatGPT 相結合，使得用戶可以通過發(fā)送語言和圖像與 AI 系統(tǒng)進行交互...

2023-04-20 標簽：語言模型數(shù)據(jù)集 ChatGPT 1000 0

Multi-CLS BERT：傳統(tǒng)集成的有效替代方案

在 GLUE 和 SuperGLUE 數(shù)據(jù)集上進行了實驗，證明了 Multi-CLS BERT 在提高整體準確性和置信度估計方面的可靠性。它甚至能夠在訓...

2023-07-04 標簽：模型數(shù)據(jù)集自然語言 999 0

Apple提出FastViT：快速卷積和Transformer混合架構

進一步使用大核卷積使得 FastViT 精度得到提升，而且不怎么影響延時。在移動設備和 ImageNet 數(shù)據(jù)集上的精度相同的前提下，F(xiàn)astViT 比...

2023-09-20 標簽：架構數(shù)據(jù)集 cnn 997 0

一項新的視聽分割任務

來自合肥工業(yè)大學、商湯、澳國立、北航、英偉達、港大和上海人工智能實驗室的研究者提出了一項新的視聽分割任務（Audio-Visual Segmentati...

2022-08-08 標簽：編碼器 AI 數(shù)據(jù)集 996 0

?綜述導讀：深度學習驅動下的相機標定技術

相機模型描述了從三維世界坐標中的點到其在二維圖像平面上投影的成像過程。其中，不同的相機和傳感器系統(tǒng)對應不同類型的參數(shù)模型。在本綜述中，我們首先回顧了標準...

2023-05-11 標簽：相機數(shù)據(jù)集深度學習 995 0

GPT-4拿下最難數(shù)學推理數(shù)據(jù)集新SOTA！新型Prompting讓大模型推理能力狂升！

結果表明，GP-T-4+PHP 在多個數(shù)據(jù)集上取得了 SOTA 結果，包括 SVAMP (91.9%), AQuA (79.9%), GSM8K (95...

2023-05-15 標簽：模型數(shù)據(jù)集 GPT 983 0

MS-COCO數(shù)據(jù)集的可靠嗎？

視覺數(shù)據(jù)集通常用于分類、檢測和分割等任務的算法基準測試或大型神經網絡的預訓練。然而，這存在一個問題，那就是實際的目標并不總是與數(shù)據(jù)集中提供的數(shù)據(jù)相一致。

2023-11-21 標簽：神經網絡圖像分類計算機視覺 980 0

pytorch如何訓練自己的數(shù)據(jù)

本文將詳細介紹如何使用PyTorch框架來訓練自己的數(shù)據(jù)。我們將從數(shù)據(jù)準備、模型構建、訓練過程、評估和測試等方面進行講解。環(huán)境搭建首先，我們需要安裝...

2024-07-11 標簽：模型數(shù)據(jù)集 pytorch 975 0

自動駕駛公開數(shù)據(jù)集的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

一方面，自動駕駛技術需要大量數(shù)據(jù)來訓練算法模型，以識別和理解道路環(huán)境，從而做出正確的決策和行動，實現(xiàn)準確、穩(wěn)定和安全的駕駛體驗，數(shù)據(jù)的建設對于自動駕駛技...

2023-11-08 標簽：傳感器人工智能車聯(lián)網 970 0

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數(shù)字隔離技術常用于工業(yè)網絡環(huán)境的現(xiàn)場總線、軍用電子系統(tǒng)和航空航天電子設備中，尤其是一些應用環(huán)境比較惡劣的場合。數(shù)字隔離電路主要用于數(shù)字信號和開關量信號的傳輸。另一個重要原因是保護器件（或人）免受高電壓的危害。本文詳細介紹了數(shù)字隔離器工作原理及特點，選型及應用，各類數(shù)字隔離器件性能比較等內容。
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