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随着深度学习的兴起，深度半监督学习算法也取得了长足的进步。同时，包括Google、Meta和微软等在内的科技巨头也认识到了半监督学习在实际场景中的巨大潜力。...
回归预测模型主要是用来预测连续的数值。所以我们将使用 scikit-learn的 make_regression() 函数来生成一些模拟数据，并使用这些数据构建回归模型。...
计算存储（或称为存储计算）为传统存储设备带来了 HPC 功能。在计算存储中，您可以在存储设备内或旁边执行选定的计算任务，从而减轻主机处理负担并减少数据移动。...
使用halcon的可变形模板匹配，将检测物品转正，方便检测 这里我们用的较少，因为我们平时在做点胶检测的时候，用普通的模板匹配，还有普通的2D仿射变换就可以保证图像的一致性。...
让程序运算有足够的空间来处理，在运作情况下，CPU的整体处理速度比图像进来的速度慢，如果缓存不够，接收的效率太低，工业相机又没有足够的缓存，就会构成丢帧的现象。...
NPU（Neural-network Processing Unit，嵌入式神经网络处理器）是针对深度学习*算法进行优化的处理器。它能像人类神经网络一样快速、高效地处理大量数据，因此它主要用于AI算法。...
在神经网络模型中，每一层的输入和输出都有多个特征通道，每个通道描述了输入数据中不同的信息，比如物体的纹理、颜色、形状等。对于不同的下游任务，不同信息的重要性也不尽相同。...
为什么需要发展车路协同？车路协同是支撑交通强国目标达成的关键措施，2019年国务院发布的《交通强国纲要》，明确了从交通大国到交通强国的总体目标，目标是降低万车死亡率，降低物流成本GDP占比，提升交通人口覆盖率，构建先进的交通设施。...
WeLM是一个百亿级别的中文模型，能够在零样本以及少样本的情境下完成包括对话-采访、阅读理解、翻译、改写、续写、多语言阅读理解在内的多种NLP任务，并具备记忆能力、自我纠正和检查能力。...
相机标定中所要确定的几何模型参数分为内参和外参两种类型。相机内参的作用是确定相机从三维空间到二维图像的投影关系。相机外参的作用是确定相机坐标与世界坐标系之间相对位置关系。...
FSD beta所采用的voxel 3D NN的技术细节并未得到披露，从类似的一般性的公开方法来说，从2D单个图像中恢复出voxel 3D信息的方法是基于标准的Encoder—Decoder结构的。小编以一篇公开论文（V3DOR网络）为例，大致论述一下其背后的技术原理。...
多模态技术有着相当广泛的应用场景，如淘宝搜图、AI字幕、AI虚拟数字人、仿人交互、智能助手、商品推荐和信息流广告、视频帧人脸帧的图向量检索、语音交互等等。...
计算核心（compute core）是所有计算机架构的“心脏”，而Cerebras针对神经网络的细粒度动态稀疏性重新设计了计算核心。...
近年来，结合注意力机制的神经网络成为研究的热点，被广泛应用于机器翻译、图像分类等领域，在公交行程时间预测问题上的研究相对较少。...
工业相机全局曝光很容易理解，也就是说光圈打开后，整个芯片像元同时曝光。Sensor所有像素点同时收集光线，同时曝光。即在曝光开始的时候，Sensor开始收集光线;在曝光结束的时候，光线收集电路被切断。...
康耐视深度学习技术能够解决企业领域众多棘手的检测应用，这些检测任务直到现在都只能依靠庞大的人工检测团队来完成。...
本文主要以锂电池组为研究对象，通过LSTM神经网络以及深度学习等科学方法对锂电池的故障信号进行相关的检测与研究。对LSTM神经网络设计的结构、规模、计算速率以及输出参数等进行介绍，构建检测基本模型。...
为了使图像处理单元得到精确的，重复性好的测量结果，照明系统必须保证相当长的时间内能够提供稳定的图像输入。LED光源在连续工作10,000到30,000小时后，亮度衰减，但远比其他型式的光源效果好。...
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