人工智能
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Jina AI到底是做什么的？為什么要做這些
在 Jina AI，我們的產品囊括了跨模態、多模態、神經搜索和生成式 AI，涵蓋了未來 AI 應用的很大一部分。...
人工智能發展的下一步會走向何方？
從單媒體到跨媒體，從認知功能到生成功能，這無疑是未來人工智能的發展路徑。舉個例子，我們看到冬奧的播報，有聲音，有字幕，還有手語的呈現，便是跨媒體人工智能的配合。...
什么是TinyML？
了解機器學習 （ML） 的一個子部分，稱為微型機器學習 （TinyML）、它是什么、它的應用程序、硬件和軟件要求以及它的優勢。 機器學習 （ML） 是一個動態而強大的計算機科學領域，它幾乎滲...
選擇邊緣ML應用程序硬件的注意事項
隨著邊緣機器學習 （ML） 應用的不斷發展，EE 需要了解邊緣的 ML，尤其是在處理和處理硬件方面。 隨著邊緣的日益擴散 機器學習 技術上，工程師有必要了解什么是邊緣的ML以及不同類型的硬件...
TensorFlow和PyTorch的實際應用比較
TensorFlow和PyTorch是兩個最受歡迎的開源深度學習框架，這兩個框架都為構建和訓練深度學習模型提供了廣泛的功能，并已被研發社區廣泛采用。但是作為用戶，我們一直想知道哪種框架最適合我...
2023-01-14 標簽：神經網絡開源深度學習tensorflowpytorch 3843
共話“AI生態”意義，商湯首屆集團生態合作伙伴大會成功舉辦
當我們要尋找一棵參天大樹時，通常會想到去森林中尋找，這就是“生態”的意義。...
機器學習領域中的連接系統應用分析
該系統將構成一個全網狀環形結構。當系統正面的互連從左向右或水平傳輸時，則系統背面的互連則是從上向下傳輸，從而構成一個完整的網格。...
圖像處理技術面臨哪些挑戰？
數字化過程中的信息丟失是造成計算機視覺難度的另一個主要因素。圖像處理的本質是從3D世界（如果處理視頻流中的數據則是4D）投影到2D平面（即平面圖像）上獲取信息。...
AIGC或將成為下一個萬億級AI風口
AIGC 的全稱是 Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成內容。不過，AIGC 目前還沒有一個規范、統一的定義。...
IBM 2023年預測：人工智能將推進企業加速落實可持續發展目標
企業不再將可持續發展目標視為可選項，而是企業的當務之急。今天，企業領導者面臨著來自董事會、投資者、客戶和員工的壓力，他們要求企業提供可持續發展的透明度。最近的數據顯示，可...
如何在聯合全域指揮控制發展人工智能？
機器之間通信的增加和指揮控制過程的自主化，可能會帶來作戰中心硬件和人員配置的變化，這使人類作戰人員能夠聚焦認知任務，如評估和完善潛在的行動方案。...
AI芯片未來幾年的三大技術和應用趨勢
Gartner數據顯示，預計到2025年，全球汽車AI芯片市場將以31%的年復合增速飆升至236億美元。其中，中國汽車AI芯片的市場將達到68億美元，2030年為124億美元，年復合增長率預計可達28.14%。...
樹立性能標桿，解鎖澎湃算力——瀾起科技發布全新第四代津逮?CPU
——瀾起科技發布全新第四代津逮?CPU 上海，2023年1月12日——業界領先的數據處理和互連芯片設計公司瀾起科技于今日發布其全新第四代津逮 ? CPU，旨在以卓越性能為云計算、企業應用、人工...
AI應用落地反饋驅動科技創新，技術創新驅動行業增長——百度Create AI開發者大
電子發燒友網報道（文/李寧遠）2023年1月10日，百度Create AI開發者大會如期舉行。作為百度每年發布最新技術進展、以開發者為核心、連接全球合作伙伴和科技愛好者的盛會，今年百度Create AI開...
堆疊降噪自動編碼器（SDAE）
自動編碼器（Auto-Encoder，AE） 自編碼器（autoencoder）是神經網絡的一種，經過訓練后能嘗試將輸入復制到輸出。自編碼器內部有一個隱藏層 h，可以產生編碼（code）表示輸入。該網絡可以看作由...
淺談計算機視覺與卷積神經網絡技術
計算機視覺技術是一種典型的交叉學科研究領域，包含了生物、心理，物理，工程，數學，計算機科學等領域，存在與其他許多學科或研究方向之間相互滲透、相互支撐的關系。...
淺談三維重建的相關理論 各種視覺三維重建技術的對比
機器學習其實就是使機器具有學習的能力, 從而不斷獲得新知識以及新技能得到有效提升.機器學習在三維環境重建中一直是重點研究對象。...
CES 2023 | 大普通信攜全系列時鐘產品亮相展會
一年一度的美國拉斯維加斯國際消費類電子（CES）展覽會于2023年1月5日~8日在美國拉斯維加斯國際會議中心盛大舉行。 C E S創始于1967年，現已發展成為世界規模最大、水平最高、影響力最廣的消...
大象機械臂mechArm pi人臉識別項目
看過鋼鐵俠的人都知道里面的賈維斯在幫助托尼斯塔克制作裝備的時候，有許多械臂提供幫助制作裝備，讓裝備的制作提高了效率。賈維斯是一個超級強大的人工智能系統，有了它的幫助如魚的...
機器視覺目標識別方法解析：Blob分析法、模板匹配法、深度學習法
一階算法在整個卷積網絡中進行特征提取、目標分類和位置回歸，通過一次反向計算得到目標位置和類別，在識別精度稍弱于兩階段目標檢測算法的前提下，速度有了極大的提升。...
基于神經網絡的人工智能方法，如何為圖像創建數據
為了理解如何為圖像創建數據，讓我們從僅由兩個相鄰灰度像素組成的簡單圖像開始。我們可以根據每個像素的陰影（從 0 為全黑到 255 為全白）用兩個值來完整描述此圖像。...
基于深度學習的目標檢測算法解析
本節主要將近年來基于候選區域的目標檢測算法分為五個部分進行綜述，首先介紹了Faster R-CNN[14]框架的發展歷程，然后綜述了對Faster R-CNN算法的四個重要組成部分(特征提取網絡、ROI Pooling層、...
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