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標(biāo)簽 > 模型
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如何利用多個(gè)上下文信息來(lái)做同義實(shí)體發(fā)現(xiàn)問題上進(jìn)行了一些新的探索
作者采用了如下圖所示的模型結(jié)構(gòu):檢索器 (context retriever)通過檢索的方式從海量文本中選擇一組實(shí)體被提到的句子;編碼器(context...
2020-08-28 標(biāo)簽:編碼器模型數(shù)據(jù)集 3.2k 0
之前的工作(Monaikul 等人,2021)通過對(duì)新實(shí)體類添加輸出層(AddNER)以及對(duì)輸出層進(jìn)行擴(kuò)展(ExtandNER)兩種知識(shí)蒸餾的方式解決。...
2022-09-01 標(biāo)簽:解碼模型數(shù)據(jù)集 3.2k 0
基于超表面的多光譜成像系統(tǒng)設(shè)計(jì)
光譜成像系統(tǒng)能夠同時(shí)獲取目標(biāo)的空間維和光譜維信息,具有圖譜合一的特點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于航空航天遙感、水質(zhì)監(jiān)測(cè)、大氣污染檢測(cè)、石油礦物探測(cè)等多個(gè)領(lǐng)域。隨著科學(xué)...
Prompt Tuning相比于Fine Tuning在哪些場(chǎng)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(zhǔn)確度顯著提高,...
2023-02-02 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí)nlp 3.1k 0
人工智能正在改變幾乎所有行業(yè)和應(yīng)用領(lǐng)域的工程。隨之而來(lái)的是對(duì)高 AI 模型準(zhǔn)確性的需求。事實(shí)上,AI 模型在取代傳統(tǒng)方法時(shí)往往更準(zhǔn)確,但這有時(shí)也會(huì)付出代...
基于DBFP與DB-Attn的算法硬件協(xié)同優(yōu)化方案
本文討論了LLM推理過程對(duì)計(jì)算資源需求急劇攀升的背景下,現(xiàn)有量化和剪枝技術(shù)、新數(shù)據(jù)格式存在的不足,提出動(dòng)態(tài)塊浮點(diǎn)數(shù)(DBFP)及其配套算法-硬件協(xié)同框架...
TorchVision框架下模型導(dǎo)出并部署到ONNXRUNTIME C++全流程解析
ONNXRUNTIME是主流的深度學(xué)習(xí)部署框架之一,支持ONNX格式模型在CPU、GPU、ARM等不同硬件平臺(tái)上加速推理,支持C++、Python、Ja...
機(jī)器人模型中的剛體最終要通過關(guān)節(jié)joint連接之后,才能產(chǎn)生相對(duì)運(yùn)動(dòng)。 URDF中的關(guān)節(jié)有六種運(yùn)動(dòng)類型。 continuous,描述旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng),可以圍繞某...
2023-11-22 標(biāo)簽:機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制模型 3.1k 0
Transformer模型自其問世以來(lái),在自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域取得了巨大的成功,并成為了許多先進(jìn)模型(如BERT、GPT等)的基礎(chǔ)。本文將深入解讀...
2024-07-02 標(biāo)簽:模型Transformerpytorch 3.1k 0
鐵氧體磁珠是無(wú)源器件,可在寬頻率范圍內(nèi)過濾高頻噪聲。它在目標(biāo)頻率范圍內(nèi)具有電阻特性,并以熱量的形式耗散噪聲能量。鐵氧體磁珠與電源網(wǎng)絡(luò)串聯(lián),而磁珠的兩端通...
生物神經(jīng)元和M-P神經(jīng)元模型簡(jiǎn)介
近年來(lái),作為人工智能領(lǐng)域最重要的進(jìn)展--深度學(xué)習(xí)(Deep Learning),在諸多領(lǐng)域都有很多驚人的表現(xiàn)。早在2013年,深度學(xué)習(xí)就被麻省理工學(xué)院的...
2024-01-23 標(biāo)簽:人工智能人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 3k 0
自編碼器(Autoencoder, AE)是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,它通過編碼器和解碼器的組合,實(shí)現(xiàn)了對(duì)輸入數(shù)據(jù)的壓縮和重構(gòu)。自編碼器由兩部分組成...
2024-07-09 標(biāo)簽:編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 3k 0
隨著 OpenVINO 5周年紀(jì)念日的臨近,我們想花點(diǎn)時(shí)間對(duì)您在過去五年中對(duì) OpenVINO 的持續(xù)使用表示最深切的感謝。到目前為止,這是一段不可思議...
RCA標(biāo)準(zhǔn)清潔,在去除硅表面污染方面非常有效。RCA清潔包括兩個(gè)順序步驟:標(biāo)準(zhǔn)清潔1(SC-1)和標(biāo)準(zhǔn)清潔2(SC-2)。SC-1溶液由氫氧化銨、過氧化...
摘 要: 介紹了一種八腔帶通腔體濾波器的設(shè)計(jì)方法。結(jié)合仿真軟件SuperFilter與Ansoft HFSS的三維場(chǎng)仿真,能極大減少設(shè)計(jì)微波腔體濾波器的...
簡(jiǎn)單聊聊目標(biāo)檢測(cè)新范式RT-DETR的骨干:HGNetv2
當(dāng)然,人們對(duì)RT-DETR之所以產(chǎn)生濃厚的興趣,我覺得大概率還是對(duì)YOLO系列審美疲勞了,就算是出到了YOLO10086,我還是只想用YOLOv5和YO...
2023-04-27 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)模型ChatGPT 3k 0
鴻蒙開發(fā):【Stage模型應(yīng)用配置文件】
應(yīng)用配置文件中包含應(yīng)用配置信息、應(yīng)用組件信息、權(quán)限信息、開發(fā)者自定義信息等,這些信息在編譯構(gòu)建、分發(fā)和運(yùn)行解決分別提供給編譯工具、應(yīng)用市場(chǎng)和操作系統(tǒng)使用。
一些關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)工具在學(xué)習(xí)過程中所犯錯(cuò)誤的問題
咨詢公司Cambridge Consultants的專家級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師Sally Epstein說:“我們?nèi)匀粡墓究吹降淖畛R姷膯栴}是,公司渴望運(yùn)用...
2019-01-14 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí) 3k 0
YOLOv5官方給出的YOLOv5在OpenCV上推理的程序相對(duì)來(lái)說是比較通俗易懂的,條理清晰,有基本的封裝,直接可用!但是我也發(fā)現(xiàn),模型的推理時(shí)間跟前...
2022-11-02 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)程序模型 3k 0
JD和OPPO的研究人員們提出了一種姿勢(shì)引導(dǎo)的時(shí)尚圖像生成模型
研究人員的主要目的在于訓(xùn)練一個(gè)生成模型,將模特在當(dāng)前姿勢(shì)上的圖像遷移到其他的目標(biāo)姿勢(shì)上去,實(shí)現(xiàn)對(duì)于衣著等商品的全面展示。
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