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人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
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一是基礎的生成算法模型不斷突破創新;二是預訓練模型引發了AIGC技術能力的質變;三是多模態技術推動了AIGC的內容多邊形,讓AIGC具有了更通用的能力。
使用 AMD-Xilinx FPGA設計一個全連接DNN核心現在比較容易(Vitis AI),但是利用這個核心在 DNN 計算中使用它是另一回事。本項目...
近年來,隨著GPU和DSA架構在不同領域的廣泛應用,特別是AI系統相關技術的飛速發展,對于編譯器的需求越來越強烈。編譯器已經從一個相對小眾的研究領域,變...
傳統的人臉偵測做法,需要分析圖片上每一個像素點(pixel)的RGB色彩值,這種作法會花費大量的運算資源與時間。根據相關的研究論文,研發出分析方法的團隊...
ChatGPT(Generative Pre-trained Transformer)是由OpenAI開發的一個包含了1750億個參數的大型自然語言處理模型。
在 AI 技術興起后,深度學習框架 PyTorch 和 TensorFlow 兩大陣營似乎也爆發了類似的「戰爭」。這兩個陣營背后都有大量的支持者,并且他...
從自動駕駛車輛到智能手表,如今市場上各類電子系統越來越復雜,不但需要整合各種機電零件與軟件,還要求更高的連接性以及導入可持續性概念,為制造業在產品設計研...
機器學習的“訓練”部分就是找到f( ),即成本函數按照梯度下降的方法找到最優的f( )。大家理解了找f(),才能進入各種算法討論。
這一模型可以與人類進行談話般的交互,可以回答追問,連續性的問題,承認其回答中的錯誤,指出人類提問時的不正確前提,拒絕回答不適當的問題。
MNIST 算是機器學習領域的經典問題。即使這個手寫數字數據集逐漸淡出了計算機視覺領域,但它的紀念意義仍然不可忽視,很多人入門深度學習的第一個數據集、驗...
縱向深度強化:機器視覺在各行業的初始應用往往是在生產環節的檢測這一步驟,隨著技術的普及、成本的下降,機器視覺有望在行業應用深度上強化,進入到識別、測量、...
智能駕駛傳感器中的毫米波雷達,擅長測量距離和速度,并且具有良好的距離和速度分辨率。與其他傳感器相比,雷達在夜間運行,在惡劣天氣條件下的影響最小。
在實時音視頻通信場景,麥克風采集用戶語音的同時會采集大量環境噪聲,傳統降噪算法僅對平穩噪聲(如電扇風聲、白噪聲、電路底噪等)有一定效果,對非平穩的瞬態噪...
該系統將構成一個全網狀環形結構。當系統正面的互連從左向右或水平傳輸時,則系統背面的互連則是從上向下傳輸,從而構成一個完整的網格。
最近,隨著機器學習(ML, Machine Learning)的進步出現了分歧,分為兩個規模:一個是傳統的大型ML(云ML),模型越來越大,以實現準確性...
隨著5G 終端規模持續增長,5G 發展逐步進入“快車道”,5G 網絡需要分擔4G-LTE 網絡流量壓力, 降低4G 網絡擴容和新建資本投入。
NanoEdge AI 庫是 Cartesiam 推出的人工智能靜態庫,它可以幫助客戶直接生成可以運行在嵌入式 Arm Cortex 處理器上的.a 靜...
在電子視覺系統中,圖像傳感器使用光學、像素和感光元件(光電二極管或光電門)將光轉換為電信號或比特。
旅游+元宇宙:與旅游目的地、景區景點共建元宇宙場景,基于旅游景區、游樂設備等場景,運用數字化技術進行內容搭建和創作,創建數字化、虛擬現實技術的沉浸體驗場...
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