如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714062047&x-signature=Rp0chIkMbO8JtuIouPWwBY1HFQg%3D)# 项目分享下面我给大家分享一个基于预训练模型的命名实体识别(NER)应用:1.安装所需库:```bashpip install torch tr...
AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包括从最开始的数据标注,中间的算法原理,再到最后的落地应用。无论你是搞实际项目or发论文or开阔视野,相信都会有所收获。话不多说,和我一起愉快的学习叭🎈🎈🎈![picture...
边缘计算将数据处理和应用的负载从中心向设备边缘迁移,能够提高数据处理的速度和效率,降低延迟,为许多应用领域带来了巨大的便利。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddh... 边缘服务器一般部署在网络边缘,与设备层紧密联系,能够快速反映设备层的需要,降低传送数据的延迟。云计算层该层专门从事全球数据处理、剖析和存储,并承担运用的思路解决方法。云计算层可视为边缘计算的“大脑”,负...
通过利用电磁波在不同介质之间的不同反射特性来探测和识别地下物体,GPR 通常沿测线采集高分辨率 B-Scan 雷达图,然而 B-Scan 雷达图在检测到目标响应时会伴有因不均匀地表的强反射、地下土层界面的回波以及发射和接收天线之间直接耦合所产生的杂波,有的杂波甚至掩盖了目标相应,严重影响了目标检测算法的性能。随着深度学习以及大模型的普及,人们开始尝试将其应用到探地雷达图像去杂波任务中。 **基于深度学习的探地雷达图像...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713975622&x-signature=u9YuDKtVVrdiCuLIu66bkq8Ni2k%3D)**前言**在 2023 年疫情早已结束的当下,时代也在飞速的发展和进步,越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢... 视觉元素在规模上可能存在很大差异,这一问题在对象检测等任务中受到关注。在现有的基于 Transformer 的模型中,图像都是固定规模的,这种属性不适合这些视觉应用。另一个区别是图像中像素的分辨率要高得多。存在许多...
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5534ab97db55422fa34efb88acbe2ae5~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714062047&x-signature=cEaBL%2FzFUFBRN7qmnRynhhOTWlQ%3D)# 🐟一.学习总结和参与项目人工智能(AI)已经逐渐成为当今科技领域最热门的话题。在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了...
AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进... 人脸检测模块使用了OpenVINO™ Toolkit中的人脸检测模型,可以对每个关键帧进行实时的检测人脸,此工具包含了经训练和优化的模型,可行性也还不错。行为识别模块采用了Distribution of OpenVINO™ Toolkit中的行为识别...
是根据放置在脑部的颅内电极或头皮表面电极采集获得的,表示大脑中神经元放电活动,这些活动包含了大脑的实时信息。深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测模型基于GCN和transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重...
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... **相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机器学习样本存储:背景与趋势在字节跳动,机器学习模型的应用范围非常广泛。为了支持模型的训练,我们建立了两大训练平台:推荐广告训练平台和通用的...
**在这个充满挑战和机遇的「数字」世界中,作为一名程序员,我已经走过了近三年的旅程。****这是一个充满了代码的世界,每一行代码都像是一首诗,记录着我在技术海洋中的探索和成长。**### 一、成长经历2023年,对... 应用变得更加比较困难。在2015年的时候,就有一个名为`ConvNetJS`的库出现,它能在浏览器中使用卷积神经网络进行分类和回归任务。尽管该库现在已经停止维护,但在2018年,出现了许多JS的机器学习和深度学习框架,如`T...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713975642&x-signature=3rbOu%2F9d1lRvGxbY7G%2B97Onq2Ms%3D)## 缘起2022年,**Stable Diffusion模型横空出世,其成为AI行业从传统深度学习时代走向AIGC时代的标志性模型之一**,并为工... 让我在技术的海洋中不断前行,发现更多未知的宝藏。接下来我就比赛中的优化方向、思路和心得以文字的形式呈现出来,分享给大家!## 原理讲解Stable Diffusion(SD)模型是由Stability AI和LAION等公司共同开发的**生...
(Image Search),就是以深度学习和机器视觉技术为核心,提取图片内容特征、建立图像搜索引擎,是一款用于图片间相似性检索的平台型产品,深度学习正是 AI 的特点。再比如说 智能语音交互(Intelligent Speech Interaction),就是你所理解的基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,对于企业来说适用于智能问答、智能质检、法庭庭审实时记录、实时演讲字幕、访谈录音转写等场景,可以应用在金融、司法、电商等多个领域,这里对于自然...
## 音频信号处理发展趋势从我这些年的工作过程中,我把音频信号处理分为了三个大的部分:- 最基础的部分是算法,包括自适应滤波器、阵列信号处理以及心理声学和深度学习等算法技术。- 算法基础可以保证上层关键技术组件的技术演进。比如自适应滤波器理论的发展大大加速了回声消除在各业务场景中的应用;阵列信号处理技术则确保了声源定位以及波束形成在消费电子以及音视频创作中的效果。深度学习和心理声学技术的发展也大大...