學(xué)習(xí)，超算中心開發(fā)了深度學(xué)習(xí)的并行軟件，還有建立深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)平臺(tái)swCaffe，來支持用戶基于這個(gè)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。
2018-05-02 17:17:42
17338 電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/周凱揚(yáng)）作為在TOP500、GREEN500（單機(jī)柜）和HPL-AI三榜排名第一的超算系統(tǒng)，F(xiàn)rontier被列為第一完全不是浪得虛名。作為首個(gè)公開突破E級(jí)的超算
2022-07-27 08:38:004307 Power 9處理器驅(qū)動(dòng)，27648顆NVIDIA Volta做加速卡。在本周一，全球超算TOP500的新榜單正式發(fā)布，正式確認(rèn)Summit超算為全球最強(qiáng)超算，也是美國(guó)在第五年屈居第二后成功超越的中國(guó)超算神威-太湖之光，重回第一。
2018-06-26 10:36:0512291 我們?cè)窒磉^的實(shí)時(shí)圖像識(shí)別只是其中一種應(yīng)用。我們還可以利用深度學(xué)習(xí)來做超分辨率。我們這次就分享一下用于超分辨率的深度學(xué)習(xí)基本框架，以及衍生出的各種網(wǎng)絡(luò)模型，其中有些網(wǎng)絡(luò)在滿足實(shí)時(shí)性方面也有不錯(cuò)的表現(xiàn)。
2018-07-13 09:40:0015702 
在如今的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，錯(cuò)綜復(fù)雜的大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，讓傳統(tǒng)信息處理理論、人工智能與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都面臨巨大的挑戰(zhàn)。近些年，深度學(xué)習(xí)逐漸走進(jìn)人們的視線，通過深度學(xué)習(xí)解決若干問題的案例越來越多。一些傳統(tǒng)的圖像
2024-01-11 10:51:323474 
[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]近年來，隨著ChatGPT、Claude、文心一言等大語(yǔ)言模型在生成文本、對(duì)話交互等領(lǐng)域的驚艷表現(xiàn)，“Transformer架構(gòu)是否正在取代傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)”這一話題一直被
2025-08-13 09:15:594010 
應(yīng)用的行列中來。 ? AI 超算與數(shù)字孿生 ? 在過去通用計(jì)算負(fù)載的時(shí)代，我們難以采用更大規(guī)模的計(jì)算集群來打造數(shù)字孿生?？呻S著AI技術(shù)，尤其是生成式AI技術(shù)的出現(xiàn)，采用高度定制化的AI超算系統(tǒng)，成了快速實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的新手段之一。正因如此，數(shù)字孿
2024-05-07 00:16:002896 
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心的深度學(xué)習(xí)通過逐層抽象方式形成原始數(shù)據(jù)區(qū)別性表達(dá)，在自然語(yǔ)言、語(yǔ)音和計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。但是，這一任務(wù)式、刺激式的學(xué)習(xí)機(jī)制依賴于大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，如何形成解釋性強(qiáng)、數(shù)據(jù)依賴靈活
2017-03-22 17:16:00
從業(yè)10多年了，一直在工廠里面做一些設(shè)備維護(hù)類工作， 工作輕松，沒有什么壓力，工資不高。感覺不到未來，一直想做一些改變。我一直對(duì)自動(dòng)化控制有著興趣。之前自學(xué)了一個(gè)月的labview，在工廠內(nèi)做了一
2021-06-27 09:52:38
傳統(tǒng)認(rèn)知中，人工智能（AI）相關(guān)的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，只有算力充沛的MPU或者是PC才能玩得轉(zhuǎn)?？赡闶欠裣脒^，在一顆通用MCU上也能暢玩深度學(xué)習(xí)？這不是天方夜譚，NXP的工程師就在一個(gè)用例中，...
2021-07-20 06:51:32
在使用LTC4162的過程中 我一直讀取LTC4162的狀態(tài) 但是在給MCU reset重新讀取數(shù)據(jù)的時(shí)候發(fā)現(xiàn)SDA信號(hào)一直被拉低無法恢復(fù) 請(qǐng)問怎么解決這個(gè)問題
2024-01-05 07:04:09
神經(jīng)系統(tǒng)，因此支持人工智能的概念。圖 2：簡(jiǎn)易反向傳播示例盡管深度學(xué)習(xí)具有效力，但其在實(shí)際應(yīng)用中也遇到了一些挑戰(zhàn)。對(duì)于容易受到系統(tǒng)限制因素（如總體成本、功耗和擴(kuò)展計(jì)算能力）影響的嵌入式應(yīng)用程序而言，在
2019-03-13 06:45:03
深度學(xué)習(xí)在預(yù)測(cè)和健康管理中的應(yīng)用綜述摘要深度學(xué)習(xí)對(duì)預(yù)測(cè)和健康管理（PHM）引起了濃厚的興趣，因?yàn)樗哂袕?qiáng)大的表示能力，自動(dòng)化的功能學(xué)習(xí)能力以及解決復(fù)雜問題的一流性能。本文調(diào)查了使用深度學(xué)習(xí)在PHM
2021-07-12 06:46:47
深度學(xué)習(xí)常用模型有哪些？深度學(xué)習(xí)常用軟件工具及平臺(tái)有哪些？深度學(xué)習(xí)存在哪些問題？
2021-10-14 08:20:47
具有深度學(xué)習(xí)模型的嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序帶來了巨大的好處。深度學(xué)習(xí)嵌入式系統(tǒng)已經(jīng)改變了各個(gè)行業(yè)的企業(yè)和組織。深度學(xué)習(xí)模型可以幫助實(shí)現(xiàn)工業(yè)流程自動(dòng)化，進(jìn)行實(shí)時(shí)分析以做出決策，甚至可以預(yù)測(cè)預(yù)警。這些AI
2021-10-27 06:34:15
這一塊，中國(guó)確實(shí)取得長(zhǎng)足的進(jìn)步，走到了世界之巔，但是否意味著，在超算整體的競(jìng)爭(zhēng)中，中國(guó)已經(jīng)是世界第一。 你們?cè)趺纯矗?
2016-06-22 11:15:58
這是一份深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的超全應(yīng)用預(yù)覽~簡(jiǎn)單回顧的話，2006年Geof...
2021-07-28 07:35:25
終端通過GPRS與服務(wù)器通信，目前在服務(wù)器上采用網(wǎng)絡(luò)調(diào)試助手接收?qǐng)?bào)文時(shí)發(fā)現(xiàn)，終端每次發(fā)送給服務(wù)器端口的數(shù)據(jù)，調(diào)試助手那邊顯示終端IP地址不變，而端口號(hào)卻一直在改變，請(qǐng)問這是什么原因，有什么方法可以讓終端的IP地址和端口號(hào)都不變。
2019-03-07 01:06:45
最近在做一個(gè)項(xiàng)目，運(yùn)用到ADC采集。在測(cè)試過程中發(fā)現(xiàn)當(dāng)ADC值在0xC00即3072時(shí)，采集的電壓即使在一定范圍內(nèi)變化，ADC并不會(huì)改變或者說值變化1、2，跳出該范圍ADC又恢復(fù)正常。按設(shè)計(jì)來說
2019-02-18 07:28:28
所以我調(diào)整了 ARR 和 Prescalar 值來調(diào)整 pwm 頻率（20KHz）。定時(shí)器時(shí)鐘為 200MHz我想用一個(gè)函數(shù)改變運(yùn)行時(shí)的分辨率。我該如何改變它？改變ARR值會(huì)改變分辨率？
2023-02-06 08:55:40
Typedef定義類型后不實(shí)用會(huì)占用內(nèi)存么
2023-09-26 07:18:54
在調(diào)試矩陣鍵盤的過程中發(fā)現(xiàn)PxIN寄存器的值一直沒有改變，小白求教！1.開始懷疑過輸入電壓不夠，但測(cè)得有3.56V2.將所有代碼分開調(diào)的時(shí)候發(fā)現(xiàn)就這個(gè)地方有問題，應(yīng)該不是其他地方有影響3.用示波器LA狀態(tài)調(diào)的時(shí)候有相應(yīng)，就是IO口捕獲不到
2019-04-18 06:35:37
在程序中明明注明了通道的選擇，為什么改變一個(gè)沒有選中的通道依然還會(huì)改變轉(zhuǎn)換的結(jié)果？
2013-04-17 17:33:17
在設(shè)計(jì)VCO時(shí)候，在OUTP和OUTQ差分輸出端口加BUFFER（采用隔直電容+反相器），為什么隔直電容的大小和反相器的尺寸會(huì)改變VCO子帶的Kvco值？求大神指導(dǎo)?。?！
2021-06-25 06:21:14
事件結(jié)構(gòu)中已經(jīng)有一個(gè)注冊(cè)事件在一直運(yùn)行，我如何在事件結(jié)構(gòu)中的另一個(gè)值改變時(shí)，使用for循環(huán)一直運(yùn)行？（因?yàn)槲覉?zhí)行值改變時(shí)候運(yùn)行，值改變下的程序只執(zhí)行了一次而不是一直運(yùn)行）
2016-11-09 08:46:59
深度學(xué)習(xí)是什么意思
2020-11-11 06:58:03
) 來解決更復(fù)雜的問題，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種將這些問題多層連接起來的更深層網(wǎng)絡(luò)。這稱為深度學(xué)習(xí)。目前，深度學(xué)習(xí)被用于現(xiàn)實(shí)世界中的各種場(chǎng)景，例如圖像和語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和異常檢測(cè)，并且在某些情況下，它
2023-02-17 16:56:59
了阻礙垃圾分類實(shí)施的一大難題？然而“垃圾分類科普小游戲”的出現(xiàn)其主要目的就是為了能夠更好的為用戶提供一個(gè)垃圾分類辨別的學(xué)習(xí)互動(dòng)，在互動(dòng)的同時(shí)能夠認(rèn)識(shí)到垃圾分類的重要性，以及能夠更好的推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)
2020-08-06 16:23:53
寫入地址0時(shí)地址1會(huì)改變，寫入地址1時(shí)0也會(huì)改變，寫2的時(shí)候3會(huì)改變
使用的是16位模式，按照手冊(cè)的電路地址偏移一位（個(gè)人理解偏移一位地址就相當(dāng)于+2）
2024-04-26 11:20:09
是用于產(chǎn)線自動(dòng)化測(cè)試。目前知道那種品牌與型號(hào)，需要多少象素的。之前一直用的是feasa 與iCAT 測(cè)試儀。但針對(duì)LED數(shù)量多，或顯示屏測(cè)試有點(diǎn)不實(shí)用。
2017-01-23 14:14:33
現(xiàn)在AI已進(jìn)入大模型時(shí)代，各企業(yè)都爭(zhēng)相部署大模型，但如何保證大模型的算力，以及相關(guān)的穩(wěn)定性和性能，是一個(gè)極為重要的問題，帶著這個(gè)極為重要的問題，我需要在此書中找到答案。
2024-08-20 09:04:10
我使用IP通過Fifo摔倒了。我寫了一個(gè)字，然后讀了它，由于某種原因數(shù)據(jù)計(jì)數(shù)不會(huì)改變。以下是Isim的模擬：/出現(xiàn)這種情況的原因是什么？非常感謝。以上來自于谷歌翻譯以下為原文I made a
2019-01-30 07:25:29
我是一個(gè)剛?cè)腴T的學(xué)生我在根據(jù)一本書做一個(gè)i2c總線的小程序 程序編譯沒有錯(cuò)誤 仿真也能實(shí)現(xiàn) 但是實(shí)際硬件連接后 數(shù)碼管上電后一直亮 不實(shí)現(xiàn)程序 求大神解答
2017-07-25 20:25:22
即使未來的超閃存和高階RAM的容量增加，這些足跡會(huì)不會(huì)改變？ 以上來自于百度翻譯 以下為原文Even if Future HyperFLASH and HyperRAM's capacites increase, will be these Footprint not changed?
2018-09-27 14:27:59
為了改變rbw，我用例如; ：BAND：RES 100KHz“在SA模式下，一切都很好。在ADEMOD模式下，這不會(huì)改變RBW。有什么建議嗎？感謝John 以上來自于谷歌翻譯 以下為原文
2019-01-11 15:56:54
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的概念，但為了完整起見，我們將在這里介紹基礎(chǔ)知識(shí)，并探討 TensorFlow 的哪些特性使其成為深度學(xué)習(xí)的熱門選擇。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)生物啟發(fā)式的計(jì)算和學(xué)習(xí)模型。像生物神經(jīng)元一樣，它們從其他
2020-07-28 14:34:04
請(qǐng)問一下什么是深度學(xué)習(xí)？
2021-08-30 07:35:21
我做了一個(gè)電路模塊，采用DAC9881進(jìn)行數(shù)模轉(zhuǎn)換，但mcu發(fā)出的數(shù)據(jù)后DAC輸出一直未改變，依然是復(fù)位值。昨天看了好久手冊(cè)和時(shí)序，一直沒找到問題，特地來請(qǐng)教一下大家。
下圖是部分的電路圖。時(shí)序圖中，黃色是SCLK，藍(lán)色是SDI，紫色是CS。RST引腳一直置高。
2024-12-30 07:39:58
問問各位大神，隊(duì)列出隊(duì)列 在一直沒接收數(shù)據(jù)時(shí)是不是一直等待，我寫了個(gè)程序，主vi產(chǎn)生數(shù)據(jù)，通過隊(duì)列 發(fā)到子vi顯示但是 在子vi那里一直退不出循環(huán)，關(guān)閉不了子vi，我又通過全局變量 想退出子vi循環(huán)，又不行
2014-04-19 23:35:24
據(jù)、人工智能、深度學(xué)習(xí)、仿真模擬、數(shù)據(jù)分析等現(xiàn)代計(jì)算手段，以一種高性價(jià)比的方式，解放給各行各業(yè)、各種需求、各種規(guī)模大小的企業(yè)。聯(lián)科集團(tuán)成立于2000年，18年來一直致力于在高性能計(jì)算、云計(jì)算等領(lǐng)域提供
2018-05-28 18:36:06
簡(jiǎn)介 我自95年入PCB行業(yè)以來一直都服務(wù)水平噴錫工藝,對(duì)水
2006-04-16 21:37:082250 USB3.0將會(huì)改變什么？
由于USB 3.0將使全球數(shù)十億個(gè)端口的通信接口實(shí)現(xiàn)8年來的首次升級(jí)換代，因此，給業(yè)界帶來的影響相當(dāng)大。對(duì)包括
2009-02-10 11:00:54854 Intel 在世界超算大會(huì) SC16 推出深度學(xué)習(xí)推理加速器和新至強(qiáng)芯片 Xeon-E5-2699A 在今年的世界超算大會(huì) SC16 上， Intel 發(fā)布了針對(duì) AI 開發(fā)者的深度學(xué)習(xí)推理加速器
2016-11-18 11:59:121111 由NSF資助的一個(gè)研究項(xiàng)目，目前正在研究如何使用RDMA高性能連接器將深度學(xué)習(xí)算法在FPGA和跨系統(tǒng)之間運(yùn)行；另一個(gè)由Andrew Ng和兩個(gè)超算專家牽頭的項(xiàng)目，則希望把模型放在超級(jí)計(jì)算機(jī)上，給它們一個(gè)Python接口。
2017-02-10 16:32:301042 深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)使得算法對(duì)圖像的語(yǔ)義級(jí)操作成為可能。本文即是介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像超清化問題上的最新研究進(jìn)展。 深度學(xué)習(xí)最早興起于圖像，其主要處理圖像的技術(shù)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源，業(yè)界
2017-09-30 11:15:17
1 超參數(shù)優(yōu)化是深度學(xué)習(xí)中的重要組成部分。其原因在于，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是公認(rèn)的難以配置，而又有很多參數(shù)需要設(shè)置。最重要的是，個(gè)別模型的訓(xùn)練非常緩慢。 在這篇文章中，你會(huì)了解到如何使用scikit-learn
2017-09-30 16:22:162 過去一年間，谷歌、Facebook、微軟等巨頭加持下，深度學(xué)習(xí)框架格局發(fā)生了極大改變，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域Facebook等巨頭在2017都做了什么，我們一一來解答。
2018-01-02 10:19:573194 深度學(xué)習(xí)自誕生之日起，即面臨著黑盒智能、可解釋性差等質(zhì)疑， 發(fā)展至今，不可否認(rèn)地帶來了一波人工智能的發(fā)展熱潮，然而正面臨研究熱情漸褪、算法紅利逐漸消失等問題，整個(gè)學(xué)術(shù)界都在討論，后深度學(xué)習(xí)時(shí)代，誰(shuí)將是主宰。
2018-06-08 11:51:255383 
除了中美之外，日本也是一個(gè)不可忽視的對(duì)手，富士通公司最近幾年一直在跟日本理化研究所合作開發(fā)“京”超算的繼任者，性能可達(dá)百億億次，是京超算的100倍，但是能耗只有它的三倍左右。
2018-06-23 11:45:003053 中國(guó)集成電路行業(yè)也一直被美國(guó)所壓制，一個(gè)指甲蓋大小的芯片，其中可能深藏著10億多個(gè)晶體管。
2018-07-12 09:37:058138 深度學(xué)習(xí)，有太多令人驚嘆的能力！從12年的圖像識(shí)別開始，深度學(xué)習(xí)的一個(gè)個(gè)突破，讓人們一次又一次的刷新對(duì)它的認(rèn)知。然而，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)，一直有一個(gè)巨大的前提：大量標(biāo)注數(shù)據(jù)。但是難道數(shù)據(jù)少，就享受不到深度
2018-08-12 11:49:5320302 拿到這份文檔時(shí)想必你的腦海中一直縈繞著這么一個(gè)問題，“機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)要怎么學(xué)呢？（怎么入門，又怎么進(jìn)一步掌握？）”。關(guān)于這個(gè)問題其實(shí)并沒有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)答案，有的人可能適合自底向上的學(xué)，也就是先從理論和數(shù)學(xué)開始，然后是算法實(shí)現(xiàn)，最后再通過一些項(xiàng)目去解決生活中的實(shí)際問題
2018-08-26 10:29:046117 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)作為一個(gè)功能多樣的工具，雖然最初僅用于圖像分析，但它已逐漸被應(yīng)用到各種不同的任務(wù)和領(lǐng)域中。高準(zhǔn)確性和高處理速度，使得用戶無需成為領(lǐng)域?qū)＜壹纯蓪?duì)大型數(shù)據(jù)集執(zhí)行復(fù)雜分析。本文邀請(qǐng) MathWorks 產(chǎn)品經(jīng)理 Johanna 分享一些深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的使用示例以供參考
2018-11-25 11:41:449134 
NexTech AR Solutions宣布他們已經(jīng)收購(gòu)了AR在線學(xué)習(xí)平臺(tái)edCetra。自從在2018年5月簽署了獨(dú)家授權(quán)協(xié)議以來，NexTech一直在努力將AR集成至edCetra。隨著集成工作
2018-12-05 13:42:591031 一直以來，人工智能的應(yīng)用存在著一個(gè)巨大的障礙：運(yùn)行人工智能應(yīng)用程序的算法十分冗雜，且過于依賴云計(jì)算和數(shù)據(jù)中心的高算力計(jì)算機(jī)，這使得它在智能手機(jī)和其他的“邊緣”設(shè)備上的應(yīng)用并不實(shí)用。
2019-06-01 11:31:597615 5G時(shí)代，以人為本的服務(wù)、創(chuàng)新理念也不會(huì)改變。
2019-06-18 09:41:26633 榜單上的最后一位是一臺(tái)聯(lián)想超算，但其運(yùn)算速度都達(dá)到了 1.022 petaflops（千萬億次），這意味著 Top 500 榜單的算力進(jìn)入到“Petaflop 時(shí)代”
2019-06-21 10:56:385980 在TOP500超算中，使用Intel Xeon處理器的占了絕大多數(shù)，超算偏好Intel處理器的原因很多，很大一個(gè)原因就是AMD從K10時(shí)代就沒有什么高性能處理器了。在TOP500超算中，給AMD
2019-07-03 15:15:45995 百度和華為共同宣布：百度飛槳（PaddlePaddle）深度學(xué)習(xí)平臺(tái)與華為麒麟芯片強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手，雙方將打通深度學(xué)習(xí)框架與芯片，為AI時(shí)代打造最強(qiáng)算力和最流暢的應(yīng)用體驗(yàn)。
2019-07-04 10:13:03970 死亡名單，2019 款新品將不再支持。從萬年不變的 iPhone 正臉設(shè)計(jì)到如今劉海屏的 iPhone XS，iPhone 的外觀有著非常大的變化，細(xì)節(jié)方面不斷的完善，從方正的邊框逐漸走向圓潤(rùn)，可以說iPhone一直在變化，但是靜音鍵卻一直保留至今。
2019-07-29 16:10:354463 如今隨著無線充電慢慢進(jìn)入大家生活，確實(shí)是有著科技感的體現(xiàn)，不過實(shí)用不實(shí)用那就是另外一回事了。下面小編就給大家說道說道無線充電的優(yōu)缺。
2019-08-02 16:47:022505 深度學(xué)習(xí)平臺(tái)在AI時(shí)代下一定要對(duì)接芯片，要做軟硬一體的優(yōu)化，一定程度上相當(dāng)于芯片里面的指令集。
2019-10-21 10:04:162280 FAIR一直是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究和開源框架的定期貢獻(xiàn)者。從PyTorch到ONNX, FAIR團(tuán)隊(duì)為實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的簡(jiǎn)化做出了不可思議的貢獻(xiàn)。
2020-03-13 15:23:052074 當(dāng)前，在超算領(lǐng)域，全球各國(guó)之間競(jìng)爭(zhēng)異常激烈?；诓煌目萍籍a(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，各國(guó)紛紛制定了本國(guó)的5G、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人、集成電路等產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃。原本就廣受關(guān)注的超算科技，此時(shí)更是被置于主流大國(guó)的“聚光燈”下。
2020-04-17 15:58:573841 超算和AI一直是兩個(gè)并駕齊驅(qū)的賽道。一直以來超算重視硬件算力，一般用于國(guó)防、模擬、生物、天文科學(xué)研究等領(lǐng)域，比如我國(guó)的天河、神威，美國(guó)阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室和勞倫斯·利弗莫爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)的米拉和泰坦。
2020-06-29 17:32:523267 作為全球電子制造大國(guó)，近幾個(gè)月我國(guó)進(jìn)口半導(dǎo)體數(shù)量一直在增加？對(duì)此問題，在10日召開的例行新聞發(fā)布會(huì)上，商務(wù)部新聞發(fā)言人高峰表示：主要原因是市場(chǎng)需求回暖，疫情對(duì)生活方式的改變刺激集成電路需求。我國(guó)5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，以及疫情對(duì)供應(yīng)鏈造成的影響，積極備貨加大采購(gòu)力度也推動(dòng)了集成電路進(jìn)口增長(zhǎng)。
2020-09-12 09:49:172762 在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，沒有一門學(xué)科比深度學(xué)習(xí)更能從人類的記憶系統(tǒng)中受益。自早期以來，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，人們就一直致力于對(duì)模擬人類記憶的一些關(guān)鍵特征系統(tǒng)進(jìn)行建模。然而，想要為機(jī)器系統(tǒng)建立起類人的記憶結(jié)構(gòu)，并非易事。
2020-10-08 14:10:003313 
，如果不變革算法，深度學(xué)習(xí)恐難再進(jìn)步。 根據(jù)麻省理工學(xué)院，MIT-IBM Watson AI 實(shí)驗(yàn)室，Underwood 國(guó)際學(xué)院和巴西利亞大學(xué)的研究人員在最近的研究中發(fā)現(xiàn)，持續(xù)不斷的進(jìn)步將需要通過改變現(xiàn)有技術(shù)或通過尚未發(fā)現(xiàn)的新方法來更有效地使用深度學(xué)習(xí)
2020-10-30 08:13:11912 相信很多朋友在連接WiFi的時(shí)候經(jīng)常會(huì)遇到這種情況，WiFi一直顯示連接中但就是連接不上。今天就讓我們一起來看看這到底是怎么回事，遇到這種情況又該怎么辦。
2020-11-12 16:14:3040186 長(zhǎng)期以來，IGBT市場(chǎng)一直被英飛凌、三菱、富士電機(jī)、安森美等少數(shù)供應(yīng)商所壟斷，缺貨漲價(jià)更是持續(xù)了較長(zhǎng)時(shí)間，業(yè)內(nèi)甚至一度傳出IGBT供貨周期延長(zhǎng)至52周。
2020-11-27 16:05:595296 時(shí)代的進(jìn)步，科學(xué)技術(shù)的推動(dòng)力必不可少。 在超級(jí)計(jì)算機(jī)行業(yè)，過去一直高大上，每秒運(yùn)算能力達(dá)到十億億次、百億億次的超級(jí)計(jì)算機(jī)似乎讓普通的行業(yè)與應(yīng)用望塵莫及，因而，陽(yáng)春白雪的超算通常應(yīng)用在傳統(tǒng)的科學(xué)計(jì)算
2020-11-30 17:03:472398 一直在融資但一直缺錢的男人，和他永遠(yuǎn)“即將量產(chǎn)”的車。
2021-02-04 17:09:101156 在全球TOP500超算中，近年來中美兩國(guó)的數(shù)量是最多的，其次是歐盟、日本，非洲地區(qū)入圍的超算很少。現(xiàn)在摩洛哥建成了非洲最強(qiáng)超算Toubkal可以爭(zhēng)一下了，能進(jìn)入全球百?gòu)?qiáng)。
2021-02-26 15:31:152190 覺信息的理解可以被再現(xiàn)甚至超越。借助深度學(xué)習(xí)，作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一部分，可以在應(yīng)用實(shí)例的基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)和訓(xùn)練復(fù)雜的關(guān)系。 機(jī)器學(xué)習(xí)中的另一種技術(shù)是例如“超級(jí)矢量機(jī)”。與深度學(xué)習(xí)相比，必須手動(dòng)定義和驗(yàn)證功能。在深度學(xué)習(xí)中
2021-03-12 16:11:008984 
在實(shí)時(shí)通訊技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，人們對(duì)通話時(shí)的降噪要求也不斷提高。深度學(xué)習(xí)也被應(yīng)用于實(shí)時(shí)的噪聲抑制。本次LiveVideoStackCon 2021 上海站中，我們邀請(qǐng)到了聲網(wǎng)Agora音頻算法負(fù)責(zé)人
2021-05-13 10:28:163569 
我們在使用電腦的時(shí)候，經(jīng)常會(huì)遇到電腦屏幕一直閃爍的問題，那么到底該怎么辦呢？
2021-10-07 17:19:0020380 Esp8266 Node Mcu 一直亂碼的問題詳解
2021-11-16 09:36:0141 電機(jī)使用聯(lián)軸器連接后，轉(zhuǎn)速和扭矩都不會(huì)改變；
2022-02-02 17:20:437657 基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率是將學(xué)習(xí)的上采樣（up-sampling）函數(shù)應(yīng)用于圖像的過程，目的是增強(qiáng)圖像中現(xiàn)有的像素?cái)?shù)據(jù)或生成合理的新像素?cái)?shù)據(jù)，從而提高圖像的分辨率。
2022-05-24 09:33:173755 
在使用示波器時(shí)，為什么有些波形感覺一直在晃？
2023-01-12 14:49:155549 
輸出結(jié)果，讓AI學(xué)會(huì)通過特征對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷。深度學(xué)習(xí)之所以更加有效，是因?yàn)橛泻Ａ康臄?shù)據(jù)輸入、更多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和帶有權(quán)重的特征學(xué)習(xí)機(jī)制。這也意味著應(yīng)用深度學(xué)習(xí)并不容易。一直探索深度學(xué)習(xí)的百度，提出了全新的"深度學(xué)習(xí)＋
2023-01-14 23:34:431588 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種用于對(duì)目標(biāo)進(jìn)行重建、分類等處理的深度學(xué)習(xí)方法。自2016年深度學(xué)習(xí)被首次應(yīng)用于散射成像，該研究一直是光學(xué)成像領(lǐng)域的熱門方向。
2023-05-24 09:51:21703 
什么是深度學(xué)習(xí)算法？深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)算法被認(rèn)為是人工智能的核心，它是一種模仿人類大腦神經(jīng)元的計(jì)算模型。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種變體，主要通過變換各種架構(gòu)來對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)以及分類處理
2023-08-17 16:03:043074 深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法教程 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支，多年來深度學(xué)習(xí)一直在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用中發(fā)揮著極其重要的作用，成為了人工智能技術(shù)的重要組成部分。許多深度學(xué)習(xí)算法和框架提供了
2023-08-17 16:11:261829 一、引言 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，其在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用也日益廣泛。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以有效地提高語(yǔ)音識(shí)別的精度和效率，并且被廣泛應(yīng)用于各種應(yīng)用場(chǎng)景。本文將探討深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用及所面臨
2023-10-10 18:14:531549 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介深度學(xué)習(xí)是人工智能（AI）的一個(gè)分支，它教神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和推理。近年來，它解決復(fù)雜問題并在各個(gè)領(lǐng)域提供尖端性能的能力引起了極大的興趣和吸引力。深度學(xué)習(xí)算法通過允許機(jī)器處理和理解大量數(shù)據(jù)
2023-12-01 08:27:445867 
人工智能的飛速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)作為其重要分支，正在推動(dòng)著諸多領(lǐng)域的創(chuàng)新。在這個(gè)過程中，GPU扮演著不可或缺的角色。就像超級(jí)英雄電影中的主角一樣，GPU在深度學(xué)習(xí)中擁有舉足輕重的地位。那么，GPU在深度
2023-12-06 08:27:372443 發(fā)展。 芯訊通從成立之初就開始了國(guó)際化征程，出海二十幾年來一直與走向國(guó)際市場(chǎng)的無數(shù)“中國(guó)方案”和“中國(guó)故事”共同前進(jìn)發(fā)展。值此之際，和大家聊一聊在與“一帶一路”息息相關(guān)的數(shù)字基建、智慧口岸、信息基站和NTN等場(chǎng)景
2023-12-16 16:05:021105 
使用示波器探頭是否會(huì)改變被測(cè)試信號(hào)的準(zhǔn)確性？ 使用示波器探頭可能會(huì)對(duì)被測(cè)試信號(hào)的準(zhǔn)確性產(chǎn)生一定的影響。在本文中，我將詳細(xì)探討這種影響的原因、示波器探頭的工作原理以及如何最小化這種影響。 首先，我們
2024-01-08 11:42:251164 在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，目標(biāo)檢測(cè)一直是研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)之一。特別是在小目標(biāo)檢測(cè)方面，由于小目標(biāo)在圖像中所占比例小、特征不明顯，使得檢測(cè)難度顯著增加。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN
2024-07-04 17:25:282655 和大小，其在透鏡上的位置是任意的，旨在控制光的相互作用。雖然超透鏡中的“透鏡”一詞意味著這些元件能夠像傳統(tǒng)透鏡一樣用于聚焦光線，但業(yè)界一直使用超透鏡這個(gè)術(shù)語(yǔ)來涵蓋相位控制所提供的廣泛功能。 為了實(shí)現(xiàn)這種相位控制，超透鏡需
2024-07-16 06:26:341281 能力，可以顯著提高圖像識(shí)別模型的訓(xùn)練速度和準(zhǔn)確性。例如，在人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域，GPU被廣泛應(yīng)用于加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理過程。 二、自然語(yǔ)言處理 自然語(yǔ)言處理（NLP）是深度學(xué)習(xí)的另一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。GPU可以加速NLP模型的訓(xùn)練，提
2024-10-27 11:13:452283 隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)作為其核心驅(qū)動(dòng)力之一，已經(jīng)在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力和價(jià)值。NPU（Neural Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元）是專門為深度學(xué)習(xí)
2024-11-14 15:17:393175
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