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谷歌提出PaLI:一種多模態(tài)大模型,刷新多個(gè)任務(wù)SOTA!
PaLI 使用單獨(dú) “Image-and-text to text” 接口執(zhí)行很多圖像、語言以及 "圖像 + 語言" 任務(wù)。PaLI...
2023-01-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像模型 1881 0
如何運(yùn)用OpticStudio對(duì)中頻誤差進(jìn)行評(píng)估和公差分析
在光學(xué)表面制造時(shí),通常用表面不規(guī)則度或RMS誤差的形式來衡量一個(gè)表面與一個(gè)完美標(biāo)準(zhǔn)表面之間的差異。例如,在632.8 nm的He-Ne激光測(cè)試下,一個(gè)成...
2023-01-17 標(biāo)簽:模型光學(xué)系統(tǒng) 1790 0
從繪圖模式角度來識(shí)別應(yīng)力結(jié)果顯示中的“假象”
小M最初發(fā)來的問題,只是兩張?jiān)贏NSYS Mechanical APDL中顯示的應(yīng)力分布圖片,他發(fā)現(xiàn)在不同的顯示模式下,應(yīng)力等值線圖中標(biāo)注的最大應(yīng)力值存...
如何在英特爾獨(dú)立顯卡上訓(xùn)練TensorFlow模型的全流程
英特爾 銳炫 顯卡基于 Xe-HPG 微架構(gòu),Xe HPG GPU 中的每個(gè) Xe 內(nèi)核都配置了一組 256 位矢量引擎,旨在加速傳統(tǒng)圖形和計(jì)算工作負(fù)載...
2023-01-12 標(biāo)簽:英特爾模型tensorflow 3263 0
多學(xué)科優(yōu)化設(shè)計(jì)中的元建模(續(xù))
Glaz等人使用多項(xiàng)式響應(yīng)面、克里金法、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和加權(quán)平均元模型來減少直升機(jī)旋翼葉片振動(dòng)。他們的結(jié)果表明,可以使用多個(gè)替代項(xiàng)來定位低振動(dòng)設(shè)計(jì),如果...
在Bert和GPT模型出現(xiàn)之前,NLP領(lǐng)域流行的技術(shù)是深度學(xué)習(xí)模型,而NLP領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí),主要依托于以下幾項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù):以大量的改進(jìn)LSTM模型及少量的...
2023-01-11 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí)nlp 2473 0
文本圖片編輯新范式:?jiǎn)蝹€(gè)模型實(shí)現(xiàn)多文本引導(dǎo)圖像編輯
本文首先利用已有的編碼器將需要編輯的圖像轉(zhuǎn)換到 StyleGAN 的 語義空間中的潛在編碼 w,再通過提出的語義調(diào)制模塊對(duì)該隱編碼進(jìn)行自適應(yīng)的調(diào)制。該語...
基于文本匹配的方法認(rèn)為求職者與職位是否匹配主要依賴于求職者簡(jiǎn)歷中的技能或工作經(jīng)歷與職位要求描述之間是否相對(duì)應(yīng),因此這種方法往往將PJF問題建模為一個(gè)簡(jiǎn)歷...
上述問題可歸結(jié)為缺少針對(duì)數(shù)字孿生范疇和發(fā)展階段的系統(tǒng)性描述和評(píng)價(jià)方法,而成熟度模型是對(duì)目標(biāo)系統(tǒng)的概念范疇、發(fā)展過程和階段性目標(biāo)的系統(tǒng)性描述,同時(shí),它還具...
這就會(huì)帶來一些同語義相關(guān)的有趣問題:對(duì)于給定的圖像,哪種文本描述最準(zhǔn)確地描述了圖像?同樣地,對(duì)于給定的文本,最有意義的圖像實(shí)現(xiàn)方式又是哪種?針對(duì)第一個(gè)問...
2023-01-09 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像模型 624 0
谷歌新作Muse:通過掩碼生成Transformer進(jìn)行文本到圖像生成
與建立在級(jí)聯(lián)像素空間(pixel-space)擴(kuò)散模型上的 Imagen (Saharia et al., 2022) 或 Dall-E2 (Rames...
2023-01-09 標(biāo)簽:模型圖像生成Transformer 1246 0
當(dāng)然,這并不代表小模型是沒有潛力或是不好的。相較于大型AI模型,小型模型的投入更低,落地更加簡(jiǎn)單,能夠更快更好的解決現(xiàn)實(shí)問題。只不過,大模型的泛用性及其...
騰訊優(yōu)圖/浙大/北大提出:重新思考高效神經(jīng)模型的移動(dòng)模塊
近年來,隨著對(duì)存儲(chǔ)和計(jì)算資源受限的移動(dòng)應(yīng)用程序需求的增加,涌現(xiàn)了非常多參數(shù)少、FLOPs 低的輕量級(jí)模型,例如 Inceptionv3 時(shí)期便提出了使用...
聚焦HAOMO AI DAY:毫末MANA五大模型強(qiáng)勢(shì)升級(jí),助力感知架構(gòu)跨代升級(jí)
2023年1月5日,第七屆HAOMO AI DAY強(qiáng)勢(shì)來襲。新年伊始,毫末智行為中國(guó)自動(dòng)駕駛行業(yè)帶來了一場(chǎng)精彩的技術(shù)盛宴。本屆AI DAY上,毫末首次公...
2023-01-07 標(biāo)簽:AI模型自動(dòng)駕駛 842 0
印染行業(yè)APS智能排程排產(chǎn)的應(yīng)用意義
安達(dá)發(fā)APS智能排程排產(chǎn)應(yīng)用的價(jià)值:期及時(shí)率提升20%;能耗成本大幅降低,洗缸次數(shù)減少10%;為排產(chǎn)員減少工作量60%;整體設(shè)備利用率提升6%;染缸滿載...
2023-01-07 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型APS 823 0
此外,對(duì)于一些小類目的商品,在訓(xùn)練集樣本量上和大類目相比差距懸殊,在模型訓(xùn)練過程中會(huì)被大類目商品的樣本所影響和主導(dǎo)。針對(duì)類目差異和小類目學(xué)習(xí)這兩個(gè)問題,...
2023-01-06 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)集 1230 0
在他的最初嘗試中,他發(fā)現(xiàn) AI 軟件運(yùn)行良好,但在野外創(chuàng)建地圖花費(fèi)了太長(zhǎng)時(shí)間,而當(dāng)你在野外并依賴筆記本電腦電池時(shí),這是一個(gè)問題。然后,他想知道如果他使用...
為千億參數(shù)模型量身定制,最高可實(shí)現(xiàn)60%的稀疏化水平
近日,來自?shī)W地利科學(xué)技術(shù)研究所 (ISTA) 的兩名研究人員 Elias Frantar 和 Dan Alistarh 合作了一項(xiàng)研究,首次針對(duì) 100...
2023-01-06 標(biāo)簽:算法模型數(shù)據(jù)集 1075 0
車道線檢測(cè)Ultra Fast Deep Lane Detection V2講解
為了解決上述的定位錯(cuò)誤問題,文章便提出一種混合錨點(diǎn)機(jī)制,中間水平角度大的車道線使用橫向錨點(diǎn)來表達(dá),兩側(cè)水平角度小的車道線用縱向錨點(diǎn)來表達(dá)。每條車道線都用...
來自:NLP日志 提綱1 簡(jiǎn)介 2 LaMDA 3 總結(jié) 1 簡(jiǎn)介 LaMDA是在DeepMind的Sparrow跟openai的instructGPT...
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