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構(gòu)建一個(gè)移動(dòng)端友好的SAM方案MobileSAM
導(dǎo)讀 本文提出一種"解耦蒸餾"方案對(duì)SAM的ViT-H解碼器進(jìn)行蒸餾,同時(shí)所得輕量級(jí)編碼器可與SAM的解碼器"無縫兼容"?。在推理速度方面,Mobile...
兩種仿真軟件的仿真結(jié)果在某些情況下可能存在差異。具體來說,仿真軟件是通過模擬現(xiàn)實(shí)世界中的某個(gè)系統(tǒng)或過程來產(chǎn)生結(jié)果的工具。不同的仿真軟件采用不同的算法和模...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和工作原理
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡(jiǎn)稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)...
2024-07-03 標(biāo)簽:圖像識(shí)別模型深度學(xué)習(xí) 2.2k 0
自2011年OPEN聯(lián)盟成立以來,其成立的技術(shù)委員會(huì)致力于制定統(tǒng)一的通信方式的物理層、協(xié)議一致性和互操作性等規(guī)范。在IEEE、OPEN 聯(lián)盟和AVNU等...
2024-10-22 標(biāo)簽:物理層模型網(wǎng)絡(luò)層 2.2k 0
離子注入是一種重要的半導(dǎo)體工藝,用于在材料中引入離子,改變其物理和化學(xué)性質(zhì)。離子注入仿真是對(duì)離子的注入過程進(jìn)行建模和模擬,以幫助優(yōu)化工藝參數(shù)并預(yù)測(cè)材料性...
如何應(yīng)用可靠性“加速模型”來評(píng)估IC可靠性測(cè)試滿足壽命評(píng)估需求
車輛設(shè)計(jì)必須考慮各種環(huán)境應(yīng)用,從白雪覆蓋的凍原到酷熱的沙漠。大多數(shù)消費(fèi)類應(yīng)用的預(yù)期使用壽命可能為數(shù)月,但汽車電子產(chǎn)品的使用壽命通常要長(zhǎng)達(dá)15年甚至更久。...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建方法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為一種強(qiáng)大的預(yù)測(cè)工具,廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域,如金融、醫(yī)療、交通等。本文將詳細(xì)介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建方法,包括模型設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備、模型訓(xùn)...
2024-07-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)模型 2.2k 0
什么情況下基于樹的模型將超過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
基于樹的模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)并沒有太多的不同。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被認(rèn)為是機(jī)器學(xué)習(xí)的圣杯,無所不知,解決一切問題,主要是因?yàn)樗鼈兒軓?fù)雜。另一方面,基于樹的方法并沒...
2020-09-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型機(jī)器學(xué)習(xí) 2.2k 0
在電力電子和電路仿真領(lǐng)域,精度至關(guān)重要。仿真結(jié)果的真實(shí)性取決于各個(gè)器件所采用模型的準(zhǔn)確性。無論是IGBT、碳化硅(SiC)還是硅MOSFET,仿真預(yù)測(cè)的...
MixFormerV2:基于Transformer的高效跟蹤器
我們通過簡(jiǎn)潔有效的模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和高效的基于知識(shí)蒸餾的模型壓縮,對(duì)于現(xiàn)有的 MixFormer 模型進(jìn)行了大幅度的輕量化提出了 MixFormerV2,同...
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。
OpenVINO各AI模型對(duì)應(yīng)不同處理器的效能
Google于2017年制作了TeachableMachine網(wǎng)頁版本的AI軟件工具,甫一推出就受到相當(dāng)好的好評(píng)與回響,原因在于這個(gè)網(wǎng)站幾乎可以不需要任...
基于PoseDiffusion相機(jī)姿態(tài)估計(jì)方法
介紹 一般意義上,相機(jī)姿態(tài)估計(jì)通常依賴于如手工的特征檢測(cè)匹配、RANSAC和束調(diào)整(BA)。在本文中,作者提出了PoseDiffusion,這是一種新穎...
2023-07-23 標(biāo)簽:相機(jī)模型數(shù)據(jù)集 2.2k 0
人臉檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向,它涉及到從圖像或視頻中檢測(cè)出人臉的位置和大小。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,人臉檢測(cè)模型的性能得到了顯著提升。以下...
2024-07-03 標(biāo)簽:模型人臉檢測(cè)計(jì)算機(jī)視覺 2.2k 0
本文將分享 TensorRT-LLM 中低精度量化內(nèi)容,并從精度和速度角度對(duì)比 FP8 與 INT8。首先介紹性能,包括速度和精度。其次,介紹量化工具 ...
2024-11-19 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)NVIDIA模型 2.2k 0
AI愛克斯開發(fā)板上使用OpenVINO加速YOLOv8目標(biāo)檢測(cè)模型
《在AI愛克斯開發(fā)板上用OpenVINO加速YOLOv8分類模型》介紹了在AI愛克斯開發(fā)板上使用OpenVINO 開發(fā)套件部署并測(cè)評(píng)YOLOv8的分類模...
定制狀態(tài)機(jī) 目前得到的狀態(tài)機(jī)已經(jīng)能夠響應(yīng)來自外部的各種事件,并適當(dāng)?shù)卣{(diào)整自己當(dāng)前所處的狀態(tài),也就是說已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了狀態(tài)機(jī)引擎的功能,接下來要做的就是根據(jù)應(yīng)用...
2023-09-13 標(biāo)簽:函數(shù)模型狀態(tài)機(jī) 2.2k 0
預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)大小對(duì)于預(yù)訓(xùn)練模型的影響
BERT類模型的工作模式簡(jiǎn)單,但取得的效果也是極佳的,其在各項(xiàng)任務(wù)上的良好表現(xiàn)主要得益于其在大量無監(jiān)督文本上學(xué)習(xí)到的文本表征能力。那么如何從語言學(xué)的特征...
2023-03-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼模型 2.2k 0
DeepSpeed Chat中監(jiān)督指令微調(diào)過程的源碼
文章目錄 ? 系列文章0x0. 前言0x1. Supervised finetuning (SFT) 教程翻譯 如何訓(xùn)練模型 如何對(duì)SFT checkp...
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