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机器学习是一种通过给定的数据和经验,让计算机系统自动学习并改进性能的方法。它通过构建数学模型和算法,使计算机具备从数据中学习、推断和预测的能力,而无需明确编程。常见的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。...
混淆矩阵如表一所示,混淆矩阵中包含两种识别正确的情况和两种识别错误的情况。 (1)两种识别正确的情况为: 1)True Positive(TP),即正样本被识别为正样本的数量(或概率)...
GPU服务器相对CPU服务器来说是非常昂贵的,大约是美金和人民币汇率的差距(以8卡GPU服务器为例),而且在芯片紧缺的年代,GPU到货周期还比较长!面对资源昂贵、算力又是AI的发动机、AI业务又必须开展之间的矛盾,如何更好的利用和管理GPU资源就变得尤其关键。下面一起来看看这五大典型场景。...
目前工业机器视觉系统主要采用的是传统的基于规则学习的思路。以缺陷检测为例,首先需要人去总结缺陷的类型,提取出判断各类缺陷的特征,再通过大量的含特征的样本训练使得计算机能够区分这些特征从而判断是否存在缺陷。...
图像处理上,随着图像高精度的边缘信息的提取,很多原本混合在背景噪声中难以直接检测的低对比度瑕疵开始得到分辨。...
借助高通量的图案化光刻(镂空模板)、薄膜沉积及一步热退火技术,新方法可实现晶圆级PUF单元制作,体现了批量化、低成本(单个标签成本不到1美分)的生产特点。...
小目标检测广义是指在图像中检测和识别尺寸较小、面积较小的目标物体。通常来说,小目标的定义取决于具体的应用场景,但一般可以认为小目标是指尺寸小于 像素的物体,如下图 COCO 数据集的定义。...
这样的图表展示了网络的结构以及如何计算预测。计算从左侧的输入节点开始。输入值向右流动。它乘以权重,结果就成为我们的输出。...
YOLO意思是You Only Look Once,创造性的将候选区和对象识别这两个阶段合二为一,看一眼图片(不用看两眼哦)就能知道有哪些对象以及它们的位置。...
TAU模型将时空注意力分解为两个部分:帧内静态注意力和帧间动态注意力。帧内静态注意力使用小核心深度卷积和扩张卷积来实现大感受野,从而捕捉帧内的长距离依赖关系。...
视差(Disparity):视差是指同一物体在两个图像中投影点之间的水平距离,它与物体到相机的距离成反比,因此可以用来估计物体的深度。视差图(Disparity Map)是指存储立体校正后单视图所有像素视差值的二维图像。...
RNN(循环神经网络)是一种强大的深度学习模型,经常被用于时间序列预测。RNN通过在时间上展开神经网络,将历史信息传递到未来,从而能够处理时间序列数据中的时序依赖性和动态变化。...
现在,机器视觉在工业检测、包装印刷、食品工业、航空航天、生物医学工程、军事科技、智能交通、文字识别等领域得到了广泛的应用。...
本文旨在让没有计算机科学背景的人对ChatGPT和类似的人工智能系统(GPT-3、GPT-4、Bing Chat、Bard等)的工作原理有一些了解。ChatGPT是一种基于*大语言模型(Large Language Model)* 的对话式AI聊天机器人。...
数据并行的核心思想是:在各个GPU上都拷贝一份完整模型,各自吃一份数据,算一份梯度,最后对梯度进行累加来更新整体模型。理念不复杂,但到了大模型场景,巨大的存储和GPU间的通讯量,就是系统设计要考虑的重点了。在本文中,我们将递进介绍三种主流数据并行的实现方式:...
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 对从医疗保健和金融到能源和运输的广泛行业产生了深远的影响。在各种人工智能技术中,强化学习(RL)——一种机器学习,代理通过与环境交互来学习做出决策——已成为解决复杂、顺序决策问题的有力工具。RL 的一个重大进步是深度 Q 学习网络 (DQN) 的出现,它将深...
随着人工智能等新技术改变我们的数字世界,网络风险正在迅速增长。然而,人工智能也可以用来发现和减少这些新的危险。使用人工智能进行网络防御的组织可以更快地识别威胁,了解黑客的方法和目标,甚至预测即将到来的攻击。网络安全专家有机会在人工智能的帮助下智胜有害行为者并建立更强大的防御。虽然未来仍然未知,但人工...