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在很多问题中,获取标注准确的大量数据需要很高的成本,这也往往限制了深度学习的应用。主动学习通过对未标注的数据进行筛选,可以利用少量的标注数据取得较高的学...
命名实体识别(NER)是信息抽取的一项基本任务,它的目的是识别文本片段中的实体及类型,如人名(PER),地名(LOC)和组织名(ORG)。命名实体识别在...
语义分割是对图像中的每个像素进行识别的一种算法,可以对图像进行像素级别的理解。作为计算机视觉中的基础任务之一,其不仅仅在学术界广受关注,也在无人驾驶、工...
不同的量化策略,得到的结果可能稍有差异,另外高版本上的INT8量化之后到低版本的TensorRT机器上可能无法运行,我就遇到过!所以建议不同平台要统一T...
药物设计(Drug Design)旨在针对给定的生物靶点(通常为蛋白质口袋)提供符合设计要求的候选分子。传统药物设计方法,使用虚拟筛选技术从大规模药物库...
我们团队参与到OpenAtom OpenHarmony(简称“OpenHarmony”)成长计划的智能电饭煲开发后,便开始构思如何实现自动洗米、煮饭、加...
2022-09-20 标签:模型智能电饭煲OpenHarmony 1.8k 0
Nanodcal是一款基于非平衡态格林函数-密度泛函理论(NEGF - DFT)的第一性原理计算软件,主要用于模拟器件材料中的非线性、非平衡的量子输运过...
2022-09-20 标签:电子器件模型Device Studio 2k 0
cut point就是在模型中指定一个位置,将这个cut point的值设为随机值,去除这个点前后逻辑的关联性。
锂金属负极(LMA)具有最高的理论比容量(3860 mAh g-1)和最低的氧化还原电位(-3.04 V vs.标准氢电极),有望使锂金属电池(LMB)...
计算机视觉主要问题有图像分类、目标检测和图像分割等。针对图像分类任务,提升准确率的方法路线有两条,一个是模型的修改,另一个是各种数据处理和训练的tricks。
今天,为了方便读者学习,我们将试图把模型简化一点,并逐一介绍里面的核心概念,希望让普通读者也能轻易理解,并提供ppt下载。 课件介绍 课件完整内容 ...
2022-09-14 标签:模型机器学习Transformer 1.5k 0
Vision Transformers比基于CNN的模型更具有潜力
对于两个长度不同的特征向量,很难衡量它们的相似性。因此,作者提出了一种特殊的度量,中心核对齐(CKA),整个论文中都在使用这个。假设X和Y是m个不同样本...
单片机内存包括ROM和RAM 两部分,ROM存储的是单片机程序中的指令和一些不可更改的常量数据,而 RAM存放的是可以被更改的变量数据;
基于知识的对话生成任务(Knowledge-Grounded Dialogue Generation,KGD)是当前对话系统的研究热点,这个任务旨在基于...
之前的工作(Monaikul 等人,2021)通过对新实体类添加输出层(AddNER)以及对输出层进行扩展(ExtandNER)两种知识蒸馏的方式解决。...
锂电池的老化是由于各种物理和化学变化而导致不可逆转的容量损失,这些物理化学变化主要包括:正极材料的溶解及粉末化、电极材料的相变、电解液的分解、自放电过程...
人工智能正在改变几乎所有行业和应用领域的工程。随之而来的是对高 AI 模型准确性的需求。事实上,AI 模型在取代传统方法时往往更准确,但这有时也会付出代...
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