深度学习在部署数据
社区干货
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
# 前言“边缘”二字说的是边缘节点。这是一个网络概念,边缘节点是指那些离用户很近的、不在主干网络上的节点。用户在访问网络中的信息时,请求会先到达边缘节点,然后由边缘节点逐步转发到核心节点上。CDN部署的CDN... 数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
设备层是数据的关键运营商,特点是设备品种繁多,数据类型不同。边缘服务器层该层的关键是处理来自设备层的数据,进行初步解决、剖析和过滤,并把处理后的数据发送到云计算层。边缘服务器一般部署在网络边缘,与设备层... 将结果与其他医疗数据进行比较,或者使用其他高级分析技术来提高诊断的准确性和可靠性。infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
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... 数据结构了,比如实例尺度的微观伤损形位的数据结构、图像尺度的终端视觉测量的数据结构等,由不同尺度的数据结构可以生成一条轨道交通线路的密集量化地图。最后,把这个目标检测算法模型部署应用在桌面端、云端、web...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
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,...
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深度学习在部署数据-优选内容
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在GPU实例中部署NGC环境
本文将介绍在GPU实例上部署NGC环境。 实验介绍:本教程向大家介绍,如何在GPU实例上部署NGC环境。NGC(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习生态系统,可以使开发者免费访问深度学习软件堆栈,建立合适深度学习的开发环境。在实验正式开始之前,请先完成以下准备工作: 购买Linux GPU实例。具体操作步骤可参考购买云服务器; 确保您已经为您的Linux实例绑定了公网IP,若暂未绑定,可参考绑定公网IP; 在实例安全组入方向添加规则并...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
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,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和报警等功能,还能用于大数据分析,远程访问和管理等等。下面我将使用软件工程的思路,为大家详细介绍我是如何使用深度学习与视频分析技术构建项目的。# 项目细节## 需求分...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
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等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明... 因其利用注意力来对数据中的远程依赖性进行建模而闻名。它在语言领域的巨大成功促使研究人员研究它对计算机视觉的适应,最近它在某些任务上展示了有希望的结果,特别是图像分类和联合视觉语言建模 。与作为语言 Tran...
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
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去杂波**凭借强大的特征表示和学习能力,基于深度学习的方法已被广泛用于解决探地雷达杂波去除任务。由于 GPR 数据具有波速变化和...
边缘推理概述
边缘智能提供云边一体的边缘推理模块,允许您在云端进行模型的统一管理,并将模型部署到边缘一体机进行实时数据推理。 功能介绍功能 说明 相关文档 模型管理 模型管理让您使用版本化方法来统一管理各种主流深度学习框架的模型。边缘智能提供了一系列官方模型方便直接使用,您也能够创建和编辑自定义模型,并能够创建、编辑、删除和发布模型版本。 官方模型概览 模型服务 将模型部署到边缘一体机即可快捷搭建模型服务,实现在边缘侧进...
GPU-部署NGC环境
本文介绍如何在Linux实例上基于NGC部署TensorFlow。 NGC介绍NGC(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习容器库,具有强大的性能和良好的灵活性,可以帮助科学家和研究人员快速构建、训练和部署神经网络模型。NGC官网提供了当前主流深度学习框架的镜像,例如Caffe、TensorFlow、Theano、Torch等。 软件版本操作系统:本文以Ubuntu 18.04为例。 NVIDIA驱动:GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以470.57.02为例。 CUDA:使GP...
AI与深度学习的一年 | 社区征文
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、重构和分类。在特征提取阶段,通过GCN对输入的脑电信号进行去噪并进行特征提取处理;特征重构阶段将处理后的数据作为特...
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
特别是深度学习和AIGC技术的出现,为智能教学领域带来了新的机遇和挑战,通过与AI领域深度学习技术的结合,完成了一个智能教学助手项目。本文我将深入探讨如何应用深度学习与AIGC技术来促进智能教学生成项目,期待能为在学习本领域的伙伴提供帮助,也能为未来的教育事业发展提供参考。# 一、深度学习在智能教学中的应用深度学习作为机器学习的一个分支,能够模拟人脑神经网络的工作原理,实现对复杂数据的自动特征提取和分类。在智能...
个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文
系统会自动抓取数据,根据我们描述的指令进行创作。**图像创作**技术平台降低了艺术绘画创作的门槛,用户只需要通过输入文字描述,计算机将会自动生成一张作品。**视频创作**例如 Google 推出了 AI 视频生成模型... 其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智...
