**前言**探地雷达(GPR)是一种广泛应用于土木工程、地质工程和地质灾害监测的探测地下的方法,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...
**云端ML:** 是指机器学习在企业内部或云端特定计算数据中心的应用。这些云服务器涵盖所有类型,包括公共云、私有云和混合云。此外,它还包括运营控制中心,例如管理电网或电话网络的那些运营控制中心。**边缘ML:**... 如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_...
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”,负责协调及管理系统的运行。# 3.边缘计算的特点低延迟:由于系统边缘的数据处理和应用逻辑,能够降低传送数据位置和时长,从而减少了延迟。这对需要实时反馈的应用场景(如自动驾驶、远程医疗等)至关重要。高效:边缘...
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,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... 把这个目标检测算法模型部署应用在桌面端、云端、web端、网页端、智能手机端和智能硬件端,实现每秒钟20帧的实时检测。下图是网页端的运行效果,用户可以直接上传手机相册里的图片,也可以现场拍摄图片,就能获得所有...
> 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... 该应用也存在一些难点比如大量更新合并后带来的小文件问题,所以在分支上部署文件数量监控,只有在必要时才进行 Compact 合并小文件操作。 - **应用二** **:** **多个训练目标,共享特征**![picture.image...
对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是AI安全技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。 本文将从AI安全分类、AI安全应用、AI安全面临的威胁、AI安全事件、AI安全公司... 在SVM、Logistic等机器学习模型上具有显著效果。数据投毒者需要解除到训练的数据,因此可以定期得更新数据或者系统。典型的应用场景如推荐、垃圾邮件识别等- 模型窃取:目前,模型一般是部署在云端,通过API接口的方...
> 作者|周强近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前... 相应的能力已通过远程可调用函数的方式在平台上部署。对于 FPGA 不能支持的图片(分辨率过大或过小),会发送到 CPU 平台的 HEIF 静图编码服务做处理。对于动图转码处理的请求,图片静图服务会发送到动图服务做处理。由...
近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前提下,如何将图... 相应的能力已通过远程可调用函数的方式在平台上部署。对于 FPGA 不能支持的图片(分辨率过大或过小),会发送到 CPU 平台的 HEIF 静图编码服务做处理。对于动图转码处理的请求,图片静图服务会发送到动图服务做处理。由...
涵盖机器学习、深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型,它主要用于根据文本的描述产生详细图像,尽管它也可以应用于其他任务,如内补绘制、外补绘制,以及在提示词指导下产生图生图的翻译。Stable Diffusion技术作为一种先进的生成模型,具有在生成图像任务中表现出色的潜力。然而,在实际部署中,...
实现了Kubernetes集群在混合云+本地数据中心的集中部署与管理,以确保集群的安全性,加速企业数字化转型。###### 中文官网首页(最新)![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/31142d0b070848a2af... 在这里就不一一介绍了。> **最终我们将开开心心与kuboard度过一段较长的旅程。**在这里给没有接触过kuboard的小伙伴一些资料。可以学习一下哈。- Github地址:https://github.com/eip-work/kuboard-press- K...
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... 在今年推出的 Anolis OS 23 增加了对 AI 全面支持的,包括对主流 AI 框架的全面支持,使得 AI 开发更加便捷高效。并且在 Anolis OS 23 中通过引入龙蜥生态软件仓库(EPAO),实现一键安装部署 AI 开发环境,解决了 AI 组...
随着人工智能核心技术如深度学习的成熟,后端开发也正从传统向智能化转变。它带来的不仅是自动化,更重要的是提升研发效率,降低运维成本。我相信在不久的将来,我们会看到越来越多AI技术被深入应用在后端各个环节中。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e61f83383316449893039bbe9df804a1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012457&x-signature=uWgYTcyD...
基于开源平台进行深度的开发和定制形成一个符合自己要求的AI应用平台。二是,基于成熟商业化AI平台上端侧应用开发实现企业AI应用的落地。在考察国外的Pytorch、tesorflow和国内PaddlePaddle、Volcengine等AI框架后,我将目标锁定在Volcengine 引擎基础的自然语言处理模块。选择Volcengine引擎的原因是不同于基础科研工作,企业AI应用更强调快速和经济化规模化的部署,而Volcengine 引擎丰富的垂类生态场景应用非常符合产业界AI应用的...