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圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到底有多厲害?斯坦福33頁P(yáng)PT帶你看明白!
新智元今天為大家推薦一份PPT綜述,作者是斯坦福大學(xué)的多位博士后和博士生。這篇綜述由基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)入手,對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立、架構(gòu)、訓(xùn)練模式和...
2019-02-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型深度學(xué)習(xí) 7186 0
有限元分析到底難在哪里?這六個環(huán)節(jié)都有哪些“坑”?
另一方面,會操作軟件并不等于掌握了分析能力,很多初學(xué)者僅僅是跟著網(wǎng)上的視頻學(xué)了一點軟件操作,根本沒有搞懂為什么這樣操作,這些操作所導(dǎo)致的結(jié)果到底對不對?...
波特五力模型和SWOT分析是兩種常用的戰(zhàn)略分析工具,它們在企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃和管理中發(fā)揮著重要作用。盡管它們都用于評估企業(yè)的競爭環(huán)境和內(nèi)部條件,但它們在分析方...
作為三維數(shù)據(jù)的重要形式,點云由于較高的分辨率和對復(fù)雜細(xì)節(jié)更好的表達(dá)越來越受到研究人員的青睞。有效的點云生成模型將為重建和超分辨等點云合成任務(wù)帶來較大的促進(jìn)作用。
人工智能(AI)回答的準(zhǔn)確率是一個相對的概念,會受到多個因素的影響,因此不能一概而論地說其準(zhǔn)確率高或低。以下是對AI回答準(zhǔn)確率及其影響因素的分析: 一、...
2024-10-17 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)AI人工智能 6836 0
詳談機(jī)器學(xué)習(xí)的智能語音處理技術(shù)
機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展,為智能語音處理奠定了堅實的理論和技術(shù)基礎(chǔ)。智能語音處理的主要特點是從大量的語音數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和發(fā)現(xiàn)其中蘊(yùn)含的規(guī)律,可以有效解決經(jīng)典語音處...
2021-01-27 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)智能語音 6778 0
如何理解機(jī)器學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練集、驗證集和測試集
理解機(jī)器學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練集、驗證集和測試集,是掌握機(jī)器學(xué)習(xí)核心概念和流程的重要一步。這三者不僅構(gòu)成了模型學(xué)習(xí)與評估的基礎(chǔ)框架,還直接關(guān)系到模型性能的可靠性和...
2024-07-10 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí) 6756 0
圖文詳解:深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)任務(wù)
基于已知類別標(biāo)簽的樣本構(gòu)成的訓(xùn)練集,學(xué)習(xí)預(yù)測模型;最終預(yù)測模型,對新的觀測樣本,預(yù)測相應(yīng)的輸出;預(yù)測結(jié)果為事先指定的兩個或多個類別中的某一個,或預(yù)測結(jié)果...
2020-07-01 標(biāo)簽:模型典型深度學(xué)習(xí) 6609 0
人工智能深度學(xué)習(xí)的五大模型及其應(yīng)用領(lǐng)域
隨著科技的飛速發(fā)展,人工智能(AI)技術(shù)特別是深度學(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域展現(xiàn)出了強(qiáng)大的潛力和廣泛的應(yīng)用價值。深度學(xué)習(xí)作為人工智能的一個核心分支,通過模擬人腦神經(jīng)...
2024-07-03 標(biāo)簽:人工智能模型深度學(xué)習(xí) 6609 0
AI技術(shù),即人工智能技術(shù),是計算機(jī)科學(xué)的一個分支,它企圖了解智能的實質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似方式做出反應(yīng)、學(xué)習(xí)、推理和決策的智能機(jī)器。AI技...
如果信號從0/1/z變化到x,那么此時的門傳輸延遲為上述三種延遲最小的.另外,在進(jìn)行仿真時,有些邏輯門的輸出不可能會出現(xiàn)高阻態(tài)z,所以對于這些邏輯門實際...
MIL(Model In The Loop)模型在環(huán)仿真測試用于在實際系統(tǒng)搭建完成之前進(jìn)行模型測試,使用VeriStand搭建MIL測試環(huán)境,可以在不需...
訓(xùn)練一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型,實現(xiàn)了根據(jù)基于文本分析預(yù)測葡萄酒質(zhì)量
我們可以把上述的其他信息也引入作為特征參數(shù),這樣就能構(gòu)建出一個更全面的模型來預(yù)測葡萄酒質(zhì)量。為了將文字描述與其他特征結(jié)合起來進(jìn)行預(yù)測,我們可以創(chuàng)建一個集...
2019-05-16 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 6444 0
Okay,當(dāng)我們了解了ERNIE模型的大體框架及原理之后,接下來就可以深入理解一下具體的實現(xiàn)啦。ERNIE是基于百度自己的深度學(xué)習(xí)框架飛槳(Paddle...
2019-08-02 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí) 6422 0
我記得大概是在去年七月份的時候我寫過一篇文章是介紹YOLOX+OpenVINO推理的,下載YOLOX的ONNX格式模型(github上可以下載)
電池包結(jié)構(gòu)仿真:GB/T31467.3的隨機(jī)振動、沖擊擠壓碰撞跌落
首先,在把電池包三維模型導(dǎo)入到SCDM后需對模塊進(jìn)行重新命名,名字可根據(jù)自己要求更改,自己可通過名字識別是哪個零部件即可,對電池單體、吊耳、壓條、箱體、...
數(shù)據(jù)集,網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和剪枝方法
過度參數(shù)化(over-parameterization)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個普遍屬性,這會導(dǎo)致高計算成本和高內(nèi)存占用。作為一種補(bǔ)救措施,網(wǎng)絡(luò)剪枝(net...
2018-10-23 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集 6136 0
為什么要學(xué)習(xí)FPGA?如何學(xué)習(xí)FPGA?
我知道,我對與電子有關(guān)的所有事情都很著迷,但不論從哪個角度看,今天的現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA),都顯得“鶴立雞群”,真是非常棒的器件。如果在這個智能時...
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