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北大提出MotionBERT:人體運(yùn)動(dòng)表征學(xué)習(xí)的統(tǒng)一視角
構(gòu)建這種表征的一個(gè)重要挑戰(zhàn)是人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)資源的異質(zhì)性。運(yùn)動(dòng)捕捉(MoCap)系統(tǒng)提供了基于標(biāo)記和傳感器的高精度 3D 運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù),但其內(nèi)容通常被限制在簡(jiǎn)單...
2023-07-19 標(biāo)簽:編碼器模型數(shù)據(jù)源 1272 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)來說,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 2243 0
UltraEM和EMCompiler對(duì)變壓器進(jìn)行阻抗匹配的仿真實(shí)例
UltraEM可以建立變壓器工藝模型并仿真生成相應(yīng)的阻抗圓圖結(jié)果文件,EMCompiler可以導(dǎo)入U(xiǎn)ltraEM生成的阻抗圓圖結(jié)果文件并對(duì)其進(jìn)行阻抗匹配。
基于三個(gè)UWB錨點(diǎn)基站,采集近5萬條數(shù)據(jù),分別采用BPNN和LSTM兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域的判斷。
LoRA微調(diào)是一種高效的融入學(xué)習(xí)算法。類似人類把新知識(shí)融入現(xiàn)有知識(shí)體系的學(xué)習(xí)過程。學(xué)習(xí)時(shí)無需新知識(shí)特別多的樣本,學(xué)習(xí)后原有的龐大知識(shí)和能力可以基本不受影響。
2023-07-18 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)庫模型 3299 0
清華&西電提出HumanMAC:人體動(dòng)作預(yù)測(cè)新范式
人體動(dòng)作預(yù)測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺和圖形學(xué)中的一個(gè)經(jīng)典問題,旨在提升預(yù)測(cè)結(jié)果的多樣性、準(zhǔn)確性,并在自動(dòng)駕駛、動(dòng)畫制作等多領(lǐng)域有非常多具體的應(yīng)用。本研究梳理了今年來...
2023-07-17 標(biāo)簽:模型DCT計(jì)算機(jī)視覺 934 0
基于魯棒神經(jīng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)
導(dǎo)讀 繼卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后,Transformer又推進(jìn)了圖像識(shí)別的發(fā)展,成為視覺領(lǐng)域的又一主導(dǎo)。最近有人提出Transformer的這種優(yōu)越性應(yīng)歸功于S...
2023-07-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Transformer 686 0
近年來,擴(kuò)散模型在文本到圖像生成方面取得了巨大的成功,實(shí)現(xiàn)了更高圖像生成質(zhì)量,提高了推理性能,也可以激發(fā)擴(kuò)展創(chuàng)作靈感。 不過僅憑文本來控制圖像的生成往往...
transformer模型詳解:Transformer 模型的壓縮方法
?動(dòng)機(jī)&背景 Transformer 模型在各種自然語言任務(wù)中取得了顯著的成果,但內(nèi)存和計(jì)算資源的瓶頸阻礙了其實(shí)用化部署。低秩近似和結(jié)構(gòu)化剪枝是緩解這一...
2023-07-17 標(biāo)簽:模型神經(jīng)元Transformer 2765 0
在上一篇文章《活學(xué)活用 LTspice 進(jìn)行電路設(shè)計(jì) — 自動(dòng)生成原理圖符號(hào)》中,我們分享了在導(dǎo)入新的 SPICE 模型時(shí),使用原理圖符號(hào)自動(dòng)生成功能的...
通過線性插值RoPE擴(kuò)張LLAMA context長(zhǎng)度最早其實(shí)是在llamacpp項(xiàng)目中被人發(fā)現(xiàn),有人在推理的時(shí)候直接通過線性插值將LLAMA由2k拓展...
半導(dǎo)體LSI的EDA模型之一是"IBIS模型",完整稱為Input/OutputBuffer Information Specifi...
盡管設(shè)計(jì)中的所有元件均須鏈接模型,且編譯器亦可進(jìn)行驗(yàn)證,但確保這些鏈接模型的管腳與相應(yīng)原理圖符號(hào)正確映射更為關(guān)鍵,因?yàn)槿绻F(xiàn)有管腳映射不符合預(yù)期,則編譯...
ECV2023大賽儀表盤讀數(shù)識(shí)別德國冠軍方案解讀
算法分為4個(gè)流程,首先用yolov5s模型從原圖中識(shí)別出儀,接著用yolov8x-pose模型檢測(cè)出儀表中的刻度線、指針的關(guān)鍵點(diǎn),再用DBNetpp模型...
2023-07-13 標(biāo)簽:圖像模型數(shù)據(jù)集 1298 0
TorchVision框架下模型導(dǎo)出并部署到ONNXRUNTIME C++全流程解析
ONNXRUNTIME是主流的深度學(xué)習(xí)部署框架之一,支持ONNX格式模型在CPU、GPU、ARM等不同硬件平臺(tái)上加速推理,支持C++、Python、Ja...
Lumerical次波長(zhǎng)數(shù)據(jù)模型與幾何光學(xué)聯(lián)合仿真
Lumerical 次波長(zhǎng)模型(Lumerical Sub-Wavelength Model,LSWM)的輸出可用于Ansys Speos或Zemax ...
SAM-PT:點(diǎn)幾下鼠標(biāo),視頻目標(biāo)就分割出來了!
在半監(jiān)督視頻對(duì)象分割(VOS)和視頻實(shí)例分割(VIS)方面,目前的主流方法處理未知數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)一般,是在零樣本情況下更是「一言難盡」。零樣本情況就是指,這...
我訓(xùn)練了一個(gè)模型,讓開發(fā)板認(rèn)識(shí)自己
認(rèn)識(shí)自己,是人類的終極問題;而讓AI認(rèn)識(shí)自己,則是人工智能覺醒的第一步。為此,國內(nèi)知名嵌入式教育專家韋東山老師團(tuán)隊(duì)使用做了個(gè)有趣的事情——讓開發(fā)板可以“...
如何計(jì)算transformer模型的參數(shù)量
1. 前言 最近,OpenAI推出的ChatGPT展現(xiàn)出了卓越的性能,引發(fā)了大規(guī)模語言模型(Large Language Model,LLM)的研究熱潮...
2023-07-10 標(biāo)簽:模型TransformerChatGPT 1.4萬 0
當(dāng)紅炸子雞LoRA,是當(dāng)代微調(diào)LLMs的正確姿勢(shì)?
大多數(shù)人對(duì)于 LLM 的“親密度”,可能最多就是拉個(gè)開源的 demo 跑下推理過程,得到個(gè)“意料之中”的結(jié)果,然后很諷刺地自 high 一把:WOW~ ...
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