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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用
在本章中,我們將討論機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像處理中的應(yīng)用。首先,定義機(jī)器學(xué)習(xí),并學(xué)習(xí)它的兩種算法——監(jiān)督算法和無監(jiān)督算法;其次,討論一些流行的無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)技...
2022-10-18 標(biāo)簽:圖像處理機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3.2k 0
文本噪聲標(biāo)簽在預(yù)訓(xùn)練語言模型(PLMs)上的特性
數(shù)據(jù)的標(biāo)簽錯(cuò)誤隨處可見,如何在噪聲數(shù)據(jù)集上學(xué)習(xí)到一個(gè)好的分類器,是很多研究者探索的話題。在 Learning With Noisy Labels 這個(gè)大...
2022-10-12 標(biāo)簽:噪聲語言模型數(shù)據(jù)集 1.7k 0
多尺度多方法組合的網(wǎng)約車需求預(yù)測(cè)方法研究
一般的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如RNN通常會(huì)因?yàn)闀r(shí)間相隔較遠(yuǎn)之間的依賴問題難以學(xué)習(xí),LSTM 通過對(duì)輸入信息進(jìn)行門控處理,很好地解決了時(shí)間序列數(shù)據(jù)長(zhǎng)期依賴問題。L...
2022-10-11 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集決策樹 2.8k 0
應(yīng)用語言模型技術(shù)創(chuàng)作人工智能音樂
諸如 NVIDIA Megatron LM 和 OpenAI GPT-2 和 GPT-3 等語言模型已被用于提高人類生產(chǎn)力和創(chuàng)造力。具體而言,這些模型已...
2022-10-11 標(biāo)簽:NVIDIA人工智能數(shù)據(jù)集 1.6k 0
利用隨機(jī)森林進(jìn)行特征重要性評(píng)估
隨機(jī)森林是以決策樹為基學(xué)習(xí)器的集成學(xué)習(xí)算法。隨機(jī)森林非常簡(jiǎn)單,易于實(shí)現(xiàn),計(jì)算開銷也很小,更令人驚奇的是它在分類和回歸上表現(xiàn)出了十分驚人的性能,因此,隨機(jī)...
2022-10-10 標(biāo)簽:RF數(shù)據(jù)集 3.4k 0
三維目標(biāo)檢測(cè)失效的情況下如何實(shí)現(xiàn)避障
作為最簡(jiǎn)單直接且不需要點(diǎn)云標(biāo)簽的三維場(chǎng)景重建方式,在這個(gè)工作中我們重點(diǎn)研究自監(jiān)督環(huán)視深度估計(jì)這個(gè)任務(wù)。
2022-10-10 標(biāo)簽:三維代碼數(shù)據(jù)集 1.8k 0
線性回歸是最簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型之一。它通常不僅是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的起點(diǎn),也是構(gòu)建快速簡(jiǎn)單的最小可行產(chǎn)品( MVP )的起點(diǎn),然后作為更復(fù)雜算法的基準(zhǔn)。
2022-10-10 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.1萬 0
UrbanScene3D大型數(shù)據(jù)集平臺(tái)用于研究城市場(chǎng)景感知和重建
本次導(dǎo)讀論文提出了一個(gè)用于研究城市場(chǎng)景感知和重建的大型數(shù)據(jù)平臺(tái)UrbanScene3D。該數(shù)據(jù)集包含超過12.8萬張高分辨率圖像,涵蓋16個(gè)場(chǎng)景,包括總...
2022-10-09 標(biāo)簽:模擬器激光雷達(dá)數(shù)據(jù)集 4.8k 0
Voting是一種集成學(xué)習(xí),它將來自多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)結(jié)合起來產(chǎn)生結(jié)果。在整個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練多個(gè)基礎(chǔ)模型來進(jìn)行預(yù)測(cè)。每個(gè)模型預(yù)測(cè)被認(rèn)為是一個(gè)“投票”。...
2022-10-08 標(biāo)簽:模型集成學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí) 2.5k 0
近年來,多傳感器融合算法發(fā)展迅猛,不同傳感器可以相互補(bǔ)充,通過融合提高系統(tǒng)的感知能力。但受限于標(biāo)定成本和時(shí)間同步問題,多傳感器數(shù)據(jù)集卻不多。
基于視覺Transformer的監(jiān)督視頻異常檢測(cè)架構(gòu)進(jìn)行腸息肉檢測(cè)的研究
本文提出一種有效的基于視覺Transformer的弱監(jiān)督視頻異常檢測(cè)架構(gòu)來實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)檢測(cè)結(jié)直腸息肉。這也是首篇利用弱監(jiān)督視頻標(biāo)簽來進(jìn)行腸息肉檢測(cè)的研究, ...
2022-09-27 標(biāo)簽:檢測(cè)數(shù)據(jù)集Transformer 2.4k 0
不同的量化策略,得到的結(jié)果可能稍有差異,另外高版本上的INT8量化之后到低版本的TensorRT機(jī)器上可能無法運(yùn)行,我就遇到過!所以建議不同平臺(tái)要統(tǒng)一T...
2022-09-23 標(biāo)簽:格式模型數(shù)據(jù)集 3.3k 0
基于RFD的分層標(biāo)簽分配(HLA)模塊設(shè)計(jì)
考慮到基于IoU閾值和中心采樣策略對(duì)大對(duì)象的傾斜,作者進(jìn)一步設(shè)計(jì)了基于RFD的分層標(biāo)簽分配(HLA)模塊,以實(shí)現(xiàn)小對(duì)象的平衡學(xué)習(xí)。在四個(gè)數(shù)據(jù)集上的大量實(shí)...
2022-09-05 標(biāo)簽:檢測(cè)器數(shù)據(jù)集RFD 1.9k 0
基于知識(shí)的對(duì)話生成任務(wù)(Knowledge-Grounded Dialogue Generation,KGD)是當(dāng)前對(duì)話系統(tǒng)的研究熱點(diǎn),這個(gè)任務(wù)旨在基于...
2022-09-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)集 2.7k 0
圖文多模態(tài)領(lǐng)域典型任務(wù)如img-text retrieval、VQA、captioning、grounding等,目前的學(xué)術(shù)設(shè)定難度尚可。但是, 一旦知...
2022-09-01 標(biāo)簽:語言模型數(shù)據(jù)集nlp 3.2k 0
之前的工作(Monaikul 等人,2021)通過對(duì)新實(shí)體類添加輸出層(AddNER)以及對(duì)輸出層進(jìn)行擴(kuò)展(ExtandNER)兩種知識(shí)蒸餾的方式解決。...
2022-09-01 標(biāo)簽:解碼模型數(shù)據(jù)集 3.5k 0
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 2k 0
DocumentAI的模型、任務(wù)和基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集
隨著最近幾年多模態(tài)大火的,越來越多的任務(wù)都被推陳出新為多模態(tài)版本。譬如,傳統(tǒng)對(duì)話任務(wù),推出了考慮視覺信息的多模態(tài)數(shù)據(jù)集;事件抽取,也推出視頻形式的多模態(tài)...
2022-08-22 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2.6k 0
基于中文數(shù)據(jù)的標(biāo)簽詞構(gòu)造過程
生成方法對(duì)于長(zhǎng)實(shí)體來說更加困難。但是隨著UIE的出現(xiàn),中文小樣本NER 的效果得到了突破。
2022-08-19 標(biāo)簽:百度語言模型數(shù)據(jù)集 1.9k 0
許久沒有更新,今天來水一篇之前在arXiv上看到的論文,這篇NFLAT是對(duì)FLAT的改進(jìn)(其實(shí)也是對(duì)TENER的改進(jìn)),F(xiàn)LAT在文本后面掛單詞的方式可...
2022-08-19 標(biāo)簽:解碼顯存數(shù)據(jù)集 2.7k 0
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