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很多人都知道建模有多種方式,比如基于基礎(chǔ)物理模型的數(shù)理方程或者公式,比如薛定諤方程、麥克斯韋方程組等;還有就是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模方式,現(xiàn)在比較流行的就是...
DeepSeek R1 MTP在TensorRT-LLM中的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化
TensorRT-LLM 在 NVIDIA Blackwell GPU 上創(chuàng)下了 DeepSeek-R1 推理性能的世界紀(jì)錄,Multi-Token P...
如何在NVIDIA Blackwell GPU上優(yōu)化DeepSeek R1吞吐量
開(kāi)源 DeepSeek R1 模型的創(chuàng)新架構(gòu)包含多頭潛在注意力機(jī)制 (MLA) 和大型稀疏混合專(zhuān)家模型 (MoE),其顯著提升了大語(yǔ)言模型 (LLM) ...
基于多模態(tài)學(xué)習(xí)的虛假新聞檢測(cè)研究
目前,單流架構(gòu)模型在視頻分類(lèi)、情感分析、圖像生成等多模態(tài)領(lǐng)域中得以廣泛應(yīng)用,單流模型具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、容易實(shí)現(xiàn)、高準(zhǔn)確率等優(yōu)勢(shì),在虛假新聞檢測(cè)領(lǐng)域中,是一個(gè)...
2023-09-11 標(biāo)簽:檢測(cè)技術(shù)模型深度學(xué)習(xí) 3.5k 0
穩(wěn)態(tài)誤差反映了系統(tǒng)的什么性能
穩(wěn)態(tài)誤差是控制系統(tǒng)中一個(gè)重要的性能指標(biāo),它反映了系統(tǒng)在達(dá)到穩(wěn)態(tài)時(shí),輸出與期望值之間的差異。在控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和分析中,穩(wěn)態(tài)誤差的分析和計(jì)算對(duì)于提高系統(tǒng)性能...
2024-07-29 標(biāo)簽:控制系統(tǒng)模型反饋信號(hào) 3.5k 0
在LabVIEW中部署YOLOv8目標(biāo)檢測(cè)模型
自帶機(jī)器視覺(jué)函數(shù)庫(kù)(Vision Development 模塊),并提供支持 GigE、USB3 Vision 等標(biāo)準(zhǔn)總線(xiàn)的第三方相機(jī)的圖像采集驅(qū)動(dòng)程序...
2023-06-09 標(biāo)簽:英特爾labview物聯(lián)網(wǎng) 3.5k 0
三維空間桁架結(jié)構(gòu)在給定支撐和載荷條件下的應(yīng)力、變形分布情況
本文根據(jù)某公司提供的圖紙,分析三維空間桁架結(jié)構(gòu)在給定支撐和載荷條件下的應(yīng)力、變形分布情況,以便對(duì)該結(jié)構(gòu)在安裝前是否合理給出意見(jiàn)和建議。結(jié)合公司提供的數(shù)據(jù)...
2023-05-26 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型三維空間 3.5k 0
在PyTorch中搭建一個(gè)最簡(jiǎn)單的模型通常涉及幾個(gè)關(guān)鍵步驟:定義模型結(jié)構(gòu)、加載數(shù)據(jù)、設(shè)置損失函數(shù)和優(yōu)化器,以及進(jìn)行模型訓(xùn)練和評(píng)估。
2024-07-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型pytorch 3.5k 0
深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程詳解
深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練是一個(gè)復(fù)雜且關(guān)鍵的過(guò)程,它涉及大量的數(shù)據(jù)、計(jì)算資源和精心設(shè)計(jì)的算法。訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型,本質(zhì)上是通過(guò)優(yōu)化算法調(diào)整模型參數(shù),使模型能夠更...
2024-07-01 標(biāo)簽:算法模型深度學(xué)習(xí) 3.5k 0
網(wǎng)絡(luò)模型的七層結(jié)構(gòu)和五層結(jié)構(gòu)
七層模型 這個(gè) ISO 層網(wǎng)絡(luò)模型各層的名字、主要功能對(duì)應(yīng)的典型設(shè)備和傳輸單位如下圖: 這個(gè)七層網(wǎng)絡(luò)模型在數(shù)據(jù)的傳輸過(guò)程中還會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行封裝,如下圖: ...
2023-10-08 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)TCPISO 3.5k 0
OpenAI新模型Sparse Transformer,預(yù)測(cè)長(zhǎng)度超過(guò)去30倍
減少內(nèi)存消耗一種方法是在反向傳播期間從檢查點(diǎn)重新計(jì)算注意力矩陣,這是深度學(xué)習(xí)中的一種成熟技術(shù),以增加計(jì)算量為代價(jià)來(lái)減少內(nèi)存使用。在計(jì)算Transform...
2019-04-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像模型 3.5k 0
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(jī)器學(xué)習(xí)背景下的量化,特別是微型機(jī)器學(xué)習(xí)(tinyML)。 主要挑戰(zhàn)tinyML就是怎么拿一個(gè)比較大的 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),有時(shí)約為數(shù)百兆字節(jié),使其...
2023-01-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能模型 3.4k 0
半導(dǎo)體LSI的EDA模型之一是"IBIS模型",完整稱(chēng)為Input/OutputBuffer Information Specifi...
hh神經(jīng)元模型是什么及工作原理和結(jié)構(gòu)
一、HH神經(jīng)元模型概述 HH神經(jīng)元模型,全稱(chēng)為Hodgkin-Huxley模型,是由Alan Hodgkin和Andrew Huxley在1952年基于...
LLM(線(xiàn)性混合模型)和LMM(線(xiàn)性混合效應(yīng)模型)之間的區(qū)別如下: 定義: LLM(線(xiàn)性混合模型)是一種統(tǒng)計(jì)模型,用于分析具有固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的線(xiàn)性數(shù)...
2024-07-09 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)LLM 3.4k 0
基于YOLOv5的視頻計(jì)數(shù) — 汽車(chē)計(jì)數(shù)實(shí)現(xiàn)
最后,我們將繪制一個(gè)多邊形,該多邊形將是計(jì)數(shù)對(duì)象的參考,也就是說(shuō),如果對(duì)象的參考點(diǎn)在多邊形內(nèi),我們將增加對(duì)象計(jì)數(shù)器,否則計(jì)數(shù)器不受影響。在下圖中,我們可...
2023-11-25 標(biāo)簽:計(jì)數(shù)器模型目標(biāo)檢測(cè) 3.4k 0
百問(wèn)網(wǎng)V853開(kāi)發(fā)板端側(cè)部署YOLOV5全流程教程
搭建環(huán)境時(shí)由于版本的不同會(huì)遇各種問(wèn)題,下面我會(huì)提供我配置好的環(huán)境所需的包文件版本,文件位于壓縮包的requirements文件夾中的conda-yolo...
2023-06-30 標(biāo)簽:開(kāi)發(fā)板模型 3.4k 2
NVMe高速傳輸之?dāng)[脫XDMA設(shè)計(jì)25: NVMe 子系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)
本課題提出 NVMe子系統(tǒng)模型的設(shè)計(jì)理念, 并將其整合到驗(yàn)證平臺(tái)中, 使 NoP 邏輯加速引擎能夠在較復(fù)雜存儲(chǔ)子系統(tǒng)中做系統(tǒng)性的功能驗(yàn)證, 同時(shí)降低了設(shè)...
2025-09-14 標(biāo)簽:PCIe模型存儲(chǔ)設(shè)備 3.3k 0
陀螺儀在人體活動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中的應(yīng)用
人體活動(dòng)識(shí)別(HAR)系統(tǒng)已被廣泛用于評(píng)估身體健康表現(xiàn)。在這類(lèi)系統(tǒng)中,慣性傳感器憑借低成本和低干擾性而脫穎而出。通過(guò)將它們佩戴在人體的不同部位,可以監(jiān)測(cè)...
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