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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

每種SSL技術(shù)在CIFAR-10（六類動(dòng)物）上的測(cè)試誤差，其中，在標(biāo)記數(shù)據(jù)與無(wú)標(biāo)記數(shù)據(jù)之間，存在不同程度的重疊。例如，“25%”是指來(lái)自不同類的4種無(wú)標(biāo)...

2018-04-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SSL 深度學(xué)習(xí) 3387 0

AI技術(shù)與對(duì)應(yīng)的任務(wù)類型,分析三類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用和價(jià)值

機(jī)器學(xué)習(xí)擁有檢測(cè)異常的能力。深度學(xué)習(xí)用來(lái)分析大量高維數(shù)據(jù)，可以把現(xiàn)有預(yù)防性維護(hù)系統(tǒng)的性能提升到一個(gè)新的高度。把許多傳感器的數(shù)據(jù)層層疊起，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠增強(qiáng)...

2018-04-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4405 0

一種可以編輯圖像或重建已損壞圖像的深度學(xué)習(xí)方法

為了解決這個(gè)問(wèn)題，NVIDIA團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種方法，確保丟失像素的輸出不依賴于為這些像素提供的輸入的值。這種方法使用一個(gè)“部分卷積”層，根據(jù)其對(duì)相應(yīng)的接受...

2018-04-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像深度學(xué)習(xí) 5862 0

一個(gè)尚未充分探索的領(lǐng)域——卡通人臉識(shí)別

對(duì)于人臉識(shí)別工作，研究人員們提出兩種方式，第一種是利用Inceptionv3+SVM來(lái)進(jìn)行識(shí)別，首先利用Inception來(lái)高效抽取圖像特征，并在最后使...

2018-04-26 標(biāo)簽：人臉識(shí)別深度學(xué)習(xí) 7325 0

深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)深度的不同之處淺談深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和調(diào)參

近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)中比較火的一種方法出現(xiàn)在我們面前，但是和非深度學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)相比（我將深度學(xué)習(xí)歸于機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域內(nèi)），還存在著幾點(diǎn)很大的不同...

2018-05-02 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4517 0

Caffe2 和 PyTorch 代碼層合并旨為提高開(kāi)發(fā)效率

按照賈揚(yáng)清的說(shuō)法，F(xiàn)acebook 去年啟動(dòng) ONNX 項(xiàng)目并組建團(tuán)隊(duì)時(shí)，就已經(jīng)開(kāi)始推動(dòng) Caffe2 和 PyTorch 在代碼層的合并。

2018-04-30 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)PyTorch 3649 0

深度學(xué)習(xí)術(shù)可以由一而多的圖像翻譯

同樣的技術(shù)還能用于生成一天中不同時(shí)間的場(chǎng)景圖像、不同天氣條件下或者光照條件下的場(chǎng)景。這樣的技術(shù)對(duì)于需要大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大有裨益。

2018-04-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí) 5948 0

關(guān)于Apollo“云+端”的實(shí)戰(zhàn)內(nèi)容, Apollo 2.0 實(shí)戰(zhàn)技術(shù)基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)平臺(tái)是百度支撐智能汽車的“云+端”研發(fā)迭代新模式的核心平臺(tái)。由數(shù)據(jù)采集與傳輸，自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái)三個(gè)部分構(gòu)成。首先是數(shù)據(jù)采集與傳輸部...

2018-04-24 標(biāo)簽：自動(dòng)駕駛 Apollo 深度學(xué)習(xí) 6825 0

細(xì)數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的四大弊端

當(dāng)你應(yīng)該使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這是一個(gè)難以回答的問(wèn)題，因?yàn)樗艽蟪潭壬先Q于你試圖解決的問(wèn)題。這也是由于“沒(méi)有免費(fèi)的午餐定理”，它大致表明沒(méi)...

2018-04-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3524 0

人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)三者關(guān)系

2013年度“最受歡迎中國(guó)MEMS代工企業(yè)”評(píng)選 2013-07-14 09:01:23來(lái)源：微迷評(píng)論：點(diǎn)擊：由中國(guó)微納技術(shù)俱樂(lè)部舉辦的2013年度“...

2018-04-28 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1965 0

Batch，是深度學(xué)習(xí)中的一個(gè)重要概念

在深度學(xué)習(xí)中，采用sigmoid激活函數(shù)的隱藏層或者輸出層的神經(jīng)元通常在計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸入時(shí)加入一個(gè)偏移值，稱為Bias。對(duì)于線性輸出神經(jīng)元，偏移項(xiàng)就是回歸中...

2018-04-18 標(biāo)簽：標(biāo)準(zhǔn)化深度學(xué)習(xí) 1.0萬(wàn) 0

恒遠(yuǎn)華動(dòng)態(tài)人臉采集與實(shí)時(shí)識(shí)別方案

人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的...

2018-04-18 標(biāo)簽：人臉識(shí)別大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 7090 0

命名實(shí)體識(shí)別(NER)是自然語(yǔ)言處理(NLP)中的基本任務(wù)之一

LSTM網(wǎng)絡(luò)是整體思路同樣是先對(duì)給定的訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，確定模型中的參數(shù)，再利用該模型對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)得到最后的輸出。由于測(cè)試輸出的準(zhǔn)確性現(xiàn)階段達(dá)不到...

2018-04-18 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言 NLP 6.0萬(wàn) 0

什么是讓醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域被深度學(xué)習(xí)的魔力折服呢?

也許人工智能能夠最快改變的醫(yī)療領(lǐng)域就是放射領(lǐng)域。人工智能將是解讀重要醫(yī)學(xué)影像的關(guān)鍵，這些醫(yī)學(xué)影像反映我們身體內(nèi)部的情況，例如CT掃描、MR和X射線圖像，...

2018-04-17 標(biāo)簽：人工智能醫(yī)學(xué)成像深度學(xué)習(xí) 4931 0

大型人臉偽造視頻數(shù)據(jù)集：用深度學(xué)習(xí)算法XceptionNet實(shí)現(xiàn)了“假臉”檢測(cè)

偽造分類任務(wù)的目的是識(shí)別偽造圖像，它可以被看作是一個(gè)二元分類問(wèn)題，逐幀處理視頻。在數(shù)據(jù)集的支持下，我們理想中的檢測(cè)算法不僅能分類高清視頻，它應(yīng)該也能分類...

2018-04-16 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1.8萬(wàn) 0

一種相對(duì)直接使用的distillation的變體方法

對(duì)于Common Crawl上的語(yǔ)言建模，具有128GPU的同步SGD實(shí)現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)分布式訓(xùn)練的最佳結(jié)果，至少是我們嘗試過(guò)的配置，并且我們無(wú)法使用256個(gè)G...

2018-04-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4042 0

基于Numpy實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：如何加入和調(diào)整dropout？

幾乎所有目前最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都用到了dropout. 這篇教程介紹如何通過(guò)幾行Python代碼在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中加入Dropout. 讀完這篇教程之后，你將得...

2018-04-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 7912 0

強(qiáng)化學(xué)習(xí)新方法，機(jī)器人究竟是怎么學(xué)習(xí)新動(dòng)作的呢？

用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法教機(jī)器人（模擬器里的智能體），能學(xué)會(huì)的動(dòng)作花樣繁多，細(xì)致到拿東西、豪放到奔跑都能搞定，還可以給機(jī)器人設(shè)置一個(gè)明確的目的。但是，總難免上演一...

2018-04-13 標(biāo)簽：機(jī)器人深度學(xué)習(xí) 1.0萬(wàn) 0

從深度學(xué)習(xí)的原理和基礎(chǔ)出發(fā)闡述了深度學(xué)習(xí)的局限性

通過(guò)對(duì)人腦處理信息時(shí)所采用方法的抽象總結(jié)和模擬，提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念。未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)（圖像，聲音信息或者文字信息）被輸入至輸出層的“輸入單元”；輸入信息...

2018-04-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 1.1萬(wàn) 0

機(jī)器學(xué)習(xí)的可解釋性為何如此重要？

而對(duì)于自底向上的模式，將商業(yè)模型中的一部分委派給機(jī)器學(xué)習(xí)，甚至從機(jī)器學(xué)習(xí)中得到全新的商業(yè)想法。自底向上的數(shù)據(jù)科學(xué)一般與手工勞作的自動(dòng)化過(guò)程相關(guān)。例如制造...

2018-04-11 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.4萬(wàn) 0

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工業(yè)4.0是由德國(guó)政府《德國(guó)2020高技術(shù)戰(zhàn)略》中所提出的十大未來(lái)項(xiàng)目之一。該項(xiàng)目由德國(guó)聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預(yù)計(jì)達(dá)2億歐元。旨在提升制造業(yè)的智能化水平，建立具有適應(yīng)性、資源效率及基因工程學(xué)的智慧工廠，在商業(yè)流程及價(jià)值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。
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Nvidia 是全球圖形技術(shù)和數(shù)字媒體處理器行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)廠商，NVIDIA的總部設(shè)在美國(guó)加利福尼亞州的圣克拉拉市，在20多個(gè)國(guó)家和地區(qū)擁有約5700名員工。公司在可編程圖形處理器方面擁有先進(jìn)的專業(yè)技術(shù)，在并行處理方面實(shí)現(xiàn)了諸多突破。公司創(chuàng)立于1993年1月，總部位于美國(guó)加利福尼亞州圣克拉拉市。
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以無(wú)人駕駛來(lái)說(shuō)，城市中將建造一個(gè)巨大的交通共享網(wǎng)，只要拿出手機(jī)就能隨時(shí)呼叫無(wú)人駕駛汽車服務(wù)；交警能精準(zhǔn)判斷每一輛汽車去向，更有效地管理交通……
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OpenWrt 可以被描述為一個(gè)嵌入式的 Linux 發(fā)行版。（主流路由器固件有 dd-wrt，tomato，openwrt，padavan四類）對(duì)比一個(gè)單一的、靜態(tài)的系統(tǒng)，OpenWrt的包管理提供了一個(gè)完全可寫的文件系統(tǒng)，從應(yīng)用程序供應(yīng)商提供的選擇和配置，并允許您自定義的設(shè)備，以適應(yīng)任何應(yīng)用程序。
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ARM架構(gòu)過(guò)去稱作進(jìn)階精簡(jiǎn)指令集機(jī)器（Advanced RISC Machine，更早稱作：Acorn RISC Machine），是一個(gè)32位精簡(jiǎn)指令集（RISC）處理器架構(gòu)，其廣泛地使用在許多嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)。
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Qualcomm最新的“龍板”——Qualcomm DragonBoard 410c，是一枚功能極為強(qiáng)大，身材特別小巧的開(kāi)發(fā)板，它集成了目前最流行的智能手機(jī)處理能力，幫您實(shí)現(xiàn)對(duì)各種智能硬件的天馬行空想象。您可以研用“龍板”實(shí)現(xiàn)高清視頻、Wi-Fi/藍(lán)牙、多媒體、3D游戲等各項(xiàng)功能。
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OpenCL是一個(gè)為異構(gòu)平臺(tái)編寫程序的框架，此異構(gòu)平臺(tái)可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。OpenCL由一門用于編寫kernels （在OpenCL設(shè)備上運(yùn)行的函數(shù)）的語(yǔ)言（基于C99）和一組用于定義并控制平臺(tái)的API組成。
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嵌入式操作系統(tǒng)（Embedded Operating System，簡(jiǎn)稱：EOS）是指用于嵌入式系統(tǒng)的操作系統(tǒng)。嵌入式操作系統(tǒng)是一種用途廣泛的系統(tǒng)軟件，通常包括與硬件相關(guān)的底層驅(qū)動(dòng)軟件、系統(tǒng)內(nèi)核、設(shè)備驅(qū)動(dòng)接口、通信協(xié)議、圖形界面、標(biāo)準(zhǔn)化瀏覽器等。
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　Windows Embedded Compact（即 Windows CE）是微軟公司嵌入式、移動(dòng)計(jì)算平臺(tái)的基礎(chǔ)，它是一個(gè)開(kāi)放的、可升級(jí)的32位嵌入式操作系統(tǒng)，是基于掌上型電腦類的電子設(shè)備操作系統(tǒng)。
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JDI（Java Debug Interface）是 JPDA 三層模塊中最高層的接口，定義了調(diào)試器（Debugger）所需要的一些調(diào)試接口?；谶@些接口，調(diào)試器可以及時(shí)地了解目標(biāo)虛擬機(jī)的狀態(tài)，例如查看目標(biāo)虛擬機(jī)上有哪些類和實(shí)例等。
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　　網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)，英文Network File System（NFS），是由SUN公司研制的UNIX表示層協(xié)議（presentation layer protocol），能使使用者訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)上別處的文件就像在使用自己的計(jì)算機(jī)一樣。
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麒麟960（kirin 960）是海思半導(dǎo)體有限公司推出的新一代移動(dòng)設(shè)備芯片，麒麟960首次配備ARM Cortex-A73 CPU核心，小核心為A53，組成四大四小的big.LITTLE組合，GPU為Mali G71 MP8。
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米爾是一家專注于ARM嵌入式軟硬件開(kāi)發(fā)的高新技術(shù)企業(yè)。在以客戶為中心的指引下，米爾為嵌入式領(lǐng)域客戶提供專業(yè)的ARM工業(yè)控制板、ARM核心板、ARM開(kāi)發(fā)工具、充電樁計(jì)費(fèi)控制單元及充電控制板等產(chǎn)品和技術(shù)服務(wù)。
ARM公司

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ARM公司是一家知識(shí)產(chǎn)權(quán)（IP）供應(yīng)商，它與一般的半導(dǎo)體公司最大的不同就是不制造芯片且不向終端用戶出售芯片，而是通過(guò)轉(zhuǎn)讓設(shè)計(jì)方案，由合作伙伴生產(chǎn)出各具特色的芯片。
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OpenStack是一個(gè)開(kāi)源的云計(jì)算管理平臺(tái)項(xiàng)目，是一系列軟件開(kāi)源項(xiàng)目的組合。由NASA（美國(guó)國(guó)家航空航天局）和Rackspace合作研發(fā)并發(fā)起，以Apache許可證（Apache軟件基金會(huì)發(fā)布的一個(gè)自由軟件許可證）授權(quán)的開(kāi)源代碼項(xiàng)目。
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MMU是中文名是內(nèi)存管理單元，有時(shí)稱作分頁(yè)內(nèi)存管理單元，它是一種負(fù)責(zé)處理中央處理器（CPU）的內(nèi)存訪問(wèn)請(qǐng)求的計(jì)算機(jī)硬件。它的功能包括虛擬地址到物理地址的轉(zhuǎn)換（即虛擬內(nèi)存管理）、內(nèi)存保護(hù)、中央處理器高速緩存的控制，在較為簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)中，負(fù)責(zé)總線的仲裁以及存儲(chǔ)體切換。
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OMAP-L138是美國(guó)德州儀器（TI）推出全新DSP+ARM工業(yè)處理器，這款芯片也是業(yè)界功耗最低的浮點(diǎn)數(shù)字信號(hào)處理器（DSP） + ARM9處理器，大大降低了雙核通訊的開(kāi)發(fā)難度，可充分滿足工業(yè)應(yīng)用的高能效、連通性設(shè)計(jì)對(duì)高集成度外設(shè)、更低熱量耗散以及更長(zhǎng)電池使用壽命的需求。
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