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Nanodcal分子電子學(xué)的結(jié)構(gòu)模型
Nanodcal是一款基于非平衡態(tài)格林函數(shù)-密度泛函理論(NEGF - DFT)的第一性原理計(jì)算軟件,主要用于模擬器件材料中的非線性、非平衡的量子輸運(yùn)過...
利用TensorFlow實(shí)現(xiàn)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類模型
要利用TensorFlow實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的文本分類模型,我們首先需要明確幾個(gè)關(guān)鍵步驟:數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估與調(diào)優(yōu)...
2024-07-12 標(biāo)簽:模型tensorflow深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.8k 0
在英特爾酷睿Ultra7處理器上優(yōu)化和部署Phi-3-min模型
2024年4月23日,微軟研究院公布Phi-3系列AI大模型,包含三個(gè)版本:mini(3.8B參數(shù))、small(7B參數(shù))以及medium(14B參數(shù)...
詳解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中反向傳播和梯度下降
摘要:反向傳播指的是計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)梯度的方法。
2023-03-14 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)函數(shù) 1.8k 0
復(fù)雜電磁環(huán)境構(gòu)建的方法有哪些?舉例說明
? ?? 隨著通信基礎(chǔ)設(shè)施、信號(hào)塔臺(tái)、變電站、雷達(dá)等的建設(shè),空間中的電磁信號(hào)呈現(xiàn)信號(hào)種類多、信源數(shù)目多、信號(hào)特征變化快等發(fā)展趨勢(shì),使得當(dāng)前空間的電磁環(huán)境...
電子產(chǎn)品研制階段可靠性增長(zhǎng)試驗(yàn)研究
摘 要:在現(xiàn)代電子系統(tǒng)設(shè)備和可靠性增長(zhǎng)工作的推動(dòng)下,可靠性技術(shù)和工程實(shí)踐得到了深入發(fā)展。結(jié)合工程實(shí)際經(jīng)驗(yàn),深入討論了可靠性增長(zhǎng)過程及實(shí)現(xiàn)途徑。在保持試驗(yàn)...
2023-11-21 標(biāo)簽:電子產(chǎn)品模型現(xiàn)代電子系統(tǒng) 1.8k 0
基于OpenHarmony成長(zhǎng)計(jì)劃的智能電飯煲開發(fā)過程
我們團(tuán)隊(duì)參與到OpenAtom OpenHarmony(簡(jiǎn)稱“OpenHarmony”)成長(zhǎng)計(jì)劃的智能電飯煲開發(fā)后,便開始構(gòu)思如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)洗米、煮飯、加...
2022-09-20 標(biāo)簽:模型智能電飯煲OpenHarmony 1.8k 0
鴻蒙ArkUI-X跨平臺(tái)開發(fā):【bility開發(fā)說明(Android平臺(tái))】
本文介紹將ArkUI框架擴(kuò)展到Android平臺(tái)所需要的必要的類及其使用說明,開發(fā)者基于OpenHarmony,可復(fù)用大部分的應(yīng)用代碼(生命周期等)并可...
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 1.7k 0
為纜線/屏蔽/絞線對(duì)象添加了固定縱橫比 在當(dāng)前版本中,為了防止出現(xiàn)圖形錯(cuò)誤陳述,當(dāng)將線束線纜、絞線和屏蔽等對(duì)象放入Harness Wiring Diag...
基于模型的設(shè)計(jì)的IIM 和ISM實(shí)現(xiàn)
盡管軟件無線電 (SDR) 的指導(dǎo)原則是 開發(fā)一次,隨處運(yùn)行 ,但是每當(dāng)硬件發(fā)生變化時(shí),所有開發(fā)經(jīng)常要重新開始。業(yè)界已經(jīng)認(rèn)識(shí)到,基于文本規(guī)范的傳統(tǒng)開發(fā)模...
如何計(jì)算模型對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的信心
在很多問題中,獲取標(biāo)注準(zhǔn)確的大量數(shù)據(jù)需要很高的成本,這也往往限制了深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用。主動(dòng)學(xué)習(xí)通過對(duì)未標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,可以利用少量的標(biāo)注數(shù)據(jù)取得較高的學(xué)...
2022-09-28 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型代碼 1.7k 0
視覺深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架Torchvision介紹
Torchvision是基于Pytorch的視覺深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架,當(dāng)前支持的圖像分類、對(duì)象檢測(cè)、實(shí)例分割、語義分割、姿態(tài)評(píng)估模型的遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練與...
2023-09-22 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí)pytorch 1.7k 0
如何基于PaddlePaddle平臺(tái)訓(xùn)練并測(cè)試一個(gè)視盤圖像分割的基本模型
在人工智能的輔助下,只需要數(shù)秒,即可初步判斷被檢者是否存在眼底疾病,這將有助緩解專業(yè)眼科醫(yī)生不足的瓶頸,開啟眼底疾病的基層篩查新模式。而圖像分割就是實(shí)現(xiàn)...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算過程和步驟
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, 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)域。...
2024-07-03 標(biāo)簽:圖像識(shí)別模型深度學(xué)習(xí) 1.7k 0
如何更好地繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練(Continue PreTraining)
但,這種前提是「充分訓(xùn)練」,如果只看訓(xùn)練前期的話,使用更長(zhǎng)的預(yù)熱步數(shù)(黃色的線)。無論是「上游任務(wù)」還是「下游任務(wù)」,模型的 Loss 都要比其他預(yù)熱步...
2023-09-11 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集LLM 1.7k 0
在當(dāng)前低資源的語言基準(zhǔn)上(如FLORES-200)改進(jìn)機(jī)器翻譯性能。針對(duì)資源極低的語言,可以利用圣經(jīng)(世界上翻譯最多的文檔)等現(xiàn)有文本作為開發(fā)機(jī)器翻譯系...
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