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根據(jù)牛頓定律，運動物體總是有趨于靜止，或保持運動的特性，我們把物體所具有的這種狀態(tài)，叫做穩(wěn)態(tài)，與此相反的非穩(wěn)態(tài)，叫做瞬態(tài)，瞬態(tài)是反應(yīng)物體變化過程的模型。
2023-02-07 標簽：瞬態(tài)模型穩(wěn)態(tài) 1072 0
汽車行業(yè)：3D打印應(yīng)用如何進行專利保護？
審查員通過了產(chǎn)品權(quán)利要求1的內(nèi)容，而工藝權(quán)利要求21和26根據(jù)《美國法典》第101條被駁回。權(quán)利要求 21 和 26 的意思即在計算機上使用數(shù)學(xué)模型（例...
目前很多機器學(xué)習模型可以做出非常好的預(yù)測，但是它們并不能很好地解釋他們是如何進行預(yù)測的，很多數(shù)據(jù)科學(xué)家都很難知曉為什么該算法會得到這樣的預(yù)測結(jié)果。這是非...
有了Fine-tune-CoT方法，小模型也能做推理，完美逆襲大模型
如果給語言模型生成一些 prompting，它還向人們展示了其解決復(fù)雜任務(wù)的能力。標準 prompting 方法，即為使用少樣本的問答對或零樣本的指令的...
具有Event-Argument相關(guān)性的事件因果關(guān)系提取方法
事件因果關(guān)系識別（ECI）旨在檢測兩個給定文本事件之間是否存在因果關(guān)系，是事件因果關(guān)系理解的重要任務(wù)。然而，ECI 任務(wù)忽略了關(guān)鍵的事件結(jié)構(gòu)和因果因果關(guān)...
Prompt Tuning相比于Fine Tuning在哪些場景下表現(xiàn)更好？
第三范式：基于「預(yù)訓(xùn)練模型 + finetuning」的范式，如 BERT + finetuning 的NLP任務(wù)，相比于第二范式，模型準確度顯著提高，...
這一模型可以與人類進行談話般的交互，可以回答追問，連續(xù)性的問題，承認其回答中的錯誤，指出人類提問時的不正確前提，拒絕回答不適當?shù)膯栴}。
說起 REST API，小伙伴們多多少少都有聽說過，但是如果讓你詳細介紹一下什么是 REST，估計會有很多人講不出來，或者只講出來其中一部分。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化：它是什么，它與TinyML有什么關(guān)系？
本文將基本了解機器學(xué)習背景下的量化，特別是微型機器學(xué)習（tinyML）。 主要挑戰(zhàn)tinyML就是怎么拿一個比較大的 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有時約為數(shù)百兆字節(jié)，使其...
2023-01-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能模型 3348 0
本文旨在為硬件和嵌入式工程師提供機器學(xué)習 （ML）、它是什么、它是如何工作的、為什么它很重要以及 TinyML 如何適應(yīng)。 機器學(xué)習是一個一直存在且經(jīng)常...
2023-01-27 標簽：人工智能數(shù)據(jù)收集模型 4366 0
首先介紹 ROC。ROC 分析是從醫(yī)療分析領(lǐng)域引入了一種新的分類模型 performance 評判方法。
1. 寫在前面 模型“好”與“壞”的評價指標直接由業(yè)務(wù)目標/任務(wù)需求決定。我們需要做的是：根據(jù)具體的業(yè)務(wù)目標/任務(wù)需求去選擇相應(yīng)的評價指標，繼而選出符合...
基于高光譜圖像與光譜特征融合技術(shù)的雞蛋新鮮度無損判別模型的建立
引言 雞蛋新鮮度等級評價是雞蛋品質(zhì)檢測研究中一項重要的工作。近年來，國內(nèi)外學(xué)者運用介電特性、電子鼻、機器視覺、近紅外光譜分析等技術(shù)在雞蛋新鮮度無損檢測領(lǐng)...
本教程針對目標檢測算法yolov5的訓(xùn)練和部署到EASY-EAI-Nano(RV1126)進行說明。
筆者這兩個月一直在折騰分布式應(yīng)用，并且分別基于 API8 的 FA 模型以及 API9 的 Stage 模型進行了開發(fā)，這兩天總算是基本開發(fā)完了，閑下來...
在英特爾獨立顯卡上部署YOLOv5 v7.0版實時實例分割模型
本文將介紹在基于 OpenVINO 在英特爾獨立顯卡上部署 YOLOv5 實時實例分割模型的全流程，并提供完整范例代碼供讀者使用。
本文是人眼模型的一個案例研究，并提供了更高級的序列模式建模技術(shù)的演示。我們將在OpticStudio中使用Liou & Brennan 1997...
將數(shù)據(jù)預(yù)處理嵌入AI模型的常見技巧
本文將介紹基于 OpenVINO 模型優(yōu)化器或預(yù)處理 API 將數(shù)據(jù)預(yù)處理嵌入 AI 模型的常見技巧，幫助讀者在硬件投入不變的情況下，進一步提升端到端的...
在Jetson Nano上使用TensorRT C++實現(xiàn)YOLOv5模型推理
前面有一篇文章詳細說明了如何在Jetson Nano上安裝YOLOv5，然后運行，這里只需在導(dǎo)出的時候?qū)С鰁ngine模型文件支持。
用于計算 OneFlow 模型的 FLOPs 和 Parameters 的第三方庫。
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