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標(biāo)簽 > 模型
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計(jì)算機(jī)視覺主要問(wèn)題有圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割等。針對(duì)圖像分類任務(wù),提升準(zhǔn)確率的方法路線有兩條,一個(gè)是模型的修改,另一個(gè)是各種數(shù)據(jù)處理和訓(xùn)練的tricks。
2022-09-14 標(biāo)簽:圖像分割模型計(jì)算機(jī)視覺 1403 0
今天,為了方便讀者學(xué)習(xí),我們將試圖把模型簡(jiǎn)化一點(diǎn),并逐一介紹里面的核心概念,希望讓普通讀者也能輕易理解,并提供ppt下載。 課件介紹 課件完整內(nèi)容 ? ...
2022-09-14 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)Transformer 1300 0
Vision Transformers比基于CNN的模型更具有潛力
對(duì)于兩個(gè)長(zhǎng)度不同的特征向量,很難衡量它們的相似性。因此,作者提出了一種特殊的度量,中心核對(duì)齊(CKA),整個(gè)論文中都在使用這個(gè)。假設(shè)X和Y是m個(gè)不同樣本...
單片機(jī)內(nèi)存包括ROM和RAM 兩部分,ROM存儲(chǔ)的是單片機(jī)程序中的指令和一些不可更改的常量數(shù)據(jù),而 RAM存放的是可以被更改的變量數(shù)據(jù);
基于知識(shí)的對(duì)話生成任務(wù)(Knowledge-Grounded Dialogue Generation,KGD)是當(dāng)前對(duì)話系統(tǒng)的研究熱點(diǎn),這個(gè)任務(wù)旨在基于...
2022-09-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)集 1995 0
之前的工作(Monaikul 等人,2021)通過(guò)對(duì)新實(shí)體類添加輸出層(AddNER)以及對(duì)輸出層進(jìn)行擴(kuò)展(ExtandNER)兩種知識(shí)蒸餾的方式解決。...
2022-09-01 標(biāo)簽:解碼模型數(shù)據(jù)集 2921 0
鋰電池的老化是由于各種物理和化學(xué)變化而導(dǎo)致不可逆轉(zhuǎn)的容量損失,這些物理化學(xué)變化主要包括:正極材料的溶解及粉末化、電極材料的相變、電解液的分解、自放電過(guò)程...
人工智能正在改變幾乎所有行業(yè)和應(yīng)用領(lǐng)域的工程。隨之而來(lái)的是對(duì)高 AI 模型準(zhǔn)確性的需求。事實(shí)上,AI 模型在取代傳統(tǒng)方法時(shí)往往更準(zhǔn)確,但這有時(shí)也會(huì)付出代...
在本系列 ADC 建模的最后一部分中,我們將討論另一個(gè)模型,并簡(jiǎn)要介紹 DAC 模型。
2022-08-31 標(biāo)簽:adc數(shù)模轉(zhuǎn)換器模型 2277 0
如何在OpenSees中建立墩柱纖維模型并進(jìn)行PushOver分析
導(dǎo)讀:纖維模型在用于結(jié)構(gòu)彈塑性分析時(shí),能以較低的計(jì)算成本獲得較高的求解精度,且各纖維可以采用材料單軸本構(gòu)關(guān)系,從而避免了確定多維本構(gòu)關(guān)系的困難。墩柱擬靜...
無(wú)人機(jī)集群自組織搜索仿真模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
摘要:城市威脅背景下無(wú)人機(jī)集群自組織搜索移動(dòng)目標(biāo)問(wèn)題,是無(wú)人機(jī)集群作戰(zhàn)應(yīng)用的一個(gè)重要發(fā)展方向。采用基于Agent的復(fù)雜系統(tǒng)建模仿真工具,構(gòu)建了無(wú)人機(jī)集群...
2022-08-29 標(biāo)簽:仿真模型無(wú)人機(jī) 2723 0
本文綜述了康奈爾大學(xué)、康奈爾科技、谷歌Brain和Alphabet公司的基于有效樣本數(shù)的類平衡損失(CB損失)。
2022-08-25 標(biāo)簽:函數(shù)模型數(shù)據(jù)集 1481 0
測(cè)試結(jié)果發(fā)現(xiàn) Apex 的加速效果最好,但與 Horovod/Distributed 差別不大,平時(shí)可以直接使用內(nèi)置的 Distributed。Data...
2022-08-22 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)gpu模型 961 0
DocumentAI的模型、任務(wù)和基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集
隨著最近幾年多模態(tài)大火的,越來(lái)越多的任務(wù)都被推陳出新為多模態(tài)版本。譬如,傳統(tǒng)對(duì)話任務(wù),推出了考慮視覺信息的多模態(tài)數(shù)據(jù)集;事件抽取,也推出視頻形式的多模態(tài)...
2022-08-22 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2129 0
project復(fù)現(xiàn)過(guò)程踩到坑對(duì)應(yīng)的解決方案
最近做的一個(gè) project 需要復(fù)現(xiàn) EMNLP 2020 Findings 的 TinyBERT,本文是對(duì)復(fù)現(xiàn)過(guò)程對(duì)踩到坑,以及對(duì)應(yīng)的解決方案和實(shí)現(xiàn)...
2022-08-19 標(biāo)簽:模型project數(shù)據(jù)集 2063 0
今天給大家?guī)?lái)一篇北航和微軟出品的稠密向量檢索模型Dual-Cross-Encoder,結(jié)合Query生成和對(duì)比學(xué)習(xí)技術(shù),將文檔與生成的不同偽query...
本文提供有關(guān)在創(chuàng)建IBIS模型時(shí)如何使用LTspice?的說(shuō)明指南,涵蓋從IBIS預(yù)建模程序到IBIS模型驗(yàn)證的整個(gè)過(guò)程。本文還詳細(xì)介紹如何在LTspi...
整個(gè)算法完全是以YOLOv5的框架進(jìn)行,主要包括的目標(biāo)檢測(cè)算法有:YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv5-Lite、YOLOv6、YOL...
通過(guò)47 個(gè)示例應(yīng)用程序探索GoXam 的可能性。我們創(chuàng)建了許多常見的圖表類型作為您的應(yīng)用程序的起點(diǎn)。
2022-08-15 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)API模型 2363 0
小樣本 NER 需要從很少的實(shí)例和外部資源中獲取有效信息。本文提出了一個(gè)自描述機(jī)制,可以通過(guò)使用全局概念集(universal concept set)...
2022-08-15 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型 1043 0
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