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隨著深度學習的興起，深度半監督學習算法也取得了長足的進步。同時，包括Google、Meta和微軟等在內的科技巨頭也認識到了半監督學習在實際場景中的巨大潛力。...
回歸預測模型主要是用來預測連續的數值。所以我們將使用 scikit-learn的 make_regression() 函數來生成一些模擬數據，并使用這些數據構建回歸模型。...
計算存儲（或稱為存儲計算）為傳統存儲設備帶來了 HPC 功能。在計算存儲中，您可以在存儲設備內或旁邊執行選定的計算任務，從而減輕主機處理負擔并減少數據移動。...
使用halcon的可變形模板匹配，將檢測物品轉正，方便檢測 這里我們用的較少，因為我們平時在做點膠檢測的時候，用普通的模板匹配，還有普通的2D仿射變換就可以保證圖像的一致性。...
讓程序運算有足夠的空間來處理，在運作情況下，CPU的整體處理速度比圖像進來的速度慢，如果緩存不夠，接收的效率太低，工業相機又沒有足夠的緩存，就會構成丟幀的現象。...
NPU（Neural-network Processing Unit，嵌入式神經網絡處理器）是針對深度學習*算法進行優化的處理器。它能像人類神經網絡一樣快速、高效地處理大量數據，因此它主要用于AI算法。...
在神經網絡模型中，每一層的輸入和輸出都有多個特征通道，每個通道描述了輸入數據中不同的信息，比如物體的紋理、顏色、形狀等。對于不同的下游任務，不同信息的重要性也不盡相同。...
為什么需要發展車路協同？車路協同是支撐交通強國目標達成的關鍵措施，2019年國務院發布的《交通強國綱要》，明確了從交通大國到交通強國的總體目標，目標是降低萬車死亡率，降低物流成本GDP占比，提升交通人口覆蓋率，構建先進的交通設施。...
WeLM是一個百億級別的中文模型，能夠在零樣本以及少樣本的情境下完成包括對話-采訪、閱讀理解、翻譯、改寫、續寫、多語言閱讀理解在內的多種NLP任務，并具備記憶能力、自我糾正和檢查能力。...
相機標定中所要確定的幾何模型參數分為內參和外參兩種類型。相機內參的作用是確定相機從三維空間到二維圖像的投影關系。相機外參的作用是確定相機坐標與世界坐標系之間相對位置關系。...
FSD beta所采用的voxel 3D NN的技術細節并未得到披露，從類似的一般性的公開方法來說，從2D單個圖像中恢復出voxel 3D信息的方法是基于標準的Encoder—Decoder結構的。小編以一篇公開論文（V3DOR網絡）為例，大致論述一下其背后的技術原理。...
多模態技術有著相當廣泛的應用場景，如淘寶搜圖、AI字幕、AI虛擬數字人、仿人交互、智能助手、商品推薦和信息流廣告、視頻幀人臉幀的圖向量檢索、語音交互等等。...
計算核心（compute core）是所有計算機架構的“心臟”，而Cerebras針對神經網絡的細粒度動態稀疏性重新設計了計算核心。...
近年來，結合注意力機制的神經網絡成為研究的熱點，被廣泛應用于機器翻譯、圖像分類等領域，在公交行程時間預測問題上的研究相對較少。...
工業相機全局曝光很容易理解，也就是說光圈打開后，整個芯片像元同時曝光。Sensor所有像素點同時收集光線，同時曝光。即在曝光開始的時候，Sensor開始收集光線;在曝光結束的時候，光線收集電路被切斷。...
康耐視深度學習技術能夠解決企業領域眾多棘手的檢測應用，這些檢測任務直到現在都只能依靠龐大的人工檢測團隊來完成。...
本文主要以鋰電池組為研究對象，通過LSTM神經網絡以及深度學習等科學方法對鋰電池的故障信號進行相關的檢測與研究。對LSTM神經網絡設計的結構、規模、計算速率以及輸出參數等進行介紹，構建檢測基本模型。...
為了使圖像處理單元得到精確的，重復性好的測量結果，照明系統必須保證相當長的時間內能夠提供穩定的圖像輸入。LED光源在連續工作10,000到30,000小時后，亮度衰減，但遠比其他型式的光源效果好。...
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