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驾驶系统中的其他模块受益于这些像素级分割结果，例如轨迹预测和路径规划，以确保自动驾驶车辆在复杂环境中可以进行安全导航。近年来，多模态数据融合卷积神经网络（CNN）架构极大地提高了自由空间检测算法的性能。为了......
1、常用电流计算公式 2、电工必须知道的十大公式......
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上特殊的设计却能够实现更好的效果。本文提出基于改进FCOS的表面缺陷检测算法，提升钢铁表面的缺陷检测效率。 针对现有钢带表面缺陷检测所存在的检测效率低、适用范围有限等缺陷，提出一种基于改进FCOS的钢带表面缺陷检测算法。该算法使用含形变卷积的卷积神经网络......
每秒钟可以进行的操作数量，用于衡量自动驾驶的算力， 计算机视觉(Computer Vision)算法会消耗很大一部分自动驾驶芯片的算力，那么视觉处理能力为什么用TOPS评估呢？通常计算机视觉算法是基于卷积神经网络......
视觉处理能力为什么用TOPS评估呢？通常计算机视觉算法是基于卷积神经网络的，而卷积神经网络的本质是累积累加算法（Multiply Accumulate） 转自：知乎，泛亚汽车技术中心 Wayne 转自：知乎......
赛灵思器件上的 INT4 优化卷积神经网络（1）; 对于 AI 推断，在提供与浮点相媲美的精度的同时，INT8 的性能优于浮点。然而在资源有限的前提下，INT8 却不能满足性能要求， 优化......
基于卷积神经网络的人脸识别检测分析;基金项目：河南省高等学校青年骨干教师培养计划，项目编号：2021GGJS190本文引用地址：0 引言 技术的关键就在于人脸检测，作为重要研究方向广泛应用于模式识别和计算......
早在1989年就已经问世了，最初人们用它解决手写字符的识别问题，但是受限于当时计算机的硬件水平，其处理速度较慢，并没有推广到其他应用领域。1999年GPU的问世为卷积神经网络......
网页、新闻和个人图像集。每个类别包含6000幅图像，平均分配在训练集、测试集和验证集中，使其成为测试计算机视觉和其他机器学习模型的理想图像集。  卷积神经网络和其他类型网络......
混合励磁电机重量计算公式;混合励磁电机不仅存在电枢绕组，还有调节磁场的辅助电励磁绕组，与永磁电机相比，增加了一个可控励磁电流变量，在控制上，可以分别对电枢绕组电流和励磁绕组电流进行独立控制，也可......
网页、新闻和个人图像集。每个类别包含6000幅图像，平均分配在训练集、测试集和验证集中，使其成为测试计算机视觉和其他机器学习模型的理想图像集。 卷积神经网络和其他类型网络的主要区别在于处理数据的方式。卷积神经网络......
的弯曲半径（影响安装敷设等）等，这些参数对于正确选择和使用电缆非常关键。 11、电缆截面积计算公式......
还要校正算术单元的高斯函数的均值和方差，因此计算量大于BP神经网络，培训网络融合需要更多时间。 ⑤卡尔曼滤波 卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。广泛......
处理速度上，比M33核心快出40倍，显著减少了设备的唤醒时间，并有效降低了总体功耗。 eIQ Neutron NPUs能够支援包括CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、TCN（时间卷积网络......
运算核扩展后，NPU最大算力可达到500TOPs，充分满足从超低功耗可穿戴设备到数据中心高性能计算的全面需求。Vivante NPU可针对不同芯片尺寸和功耗预算进行定制化设计，是具成本效益的优质神经网络......
开销或工作负载的失衡。 本文介绍了 NVIDIA 和智能电动汽车开发商蔚来的联合研究。具体来说，文中探讨了张量并行卷积神经网络（CNN）训练如何有助于减少 GPU 内存占用，并展......
是机器学习？——第一部分》和《训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第二部分》。 简介 AI应用通常需要消耗大量能源，并以服务器农场或昂贵的现场可编程门阵列(FPGA)为载体。AI应用的挑战在于提高计算......
连接它们的突触组成。而机器学习就是在大量数据的基础上，自动构建连接和它们的权重。深度学习是指，使用具有多个中间层的神经网络的机器学习。深度学习使计算机能够提取自己的特征量，作为发现模式和规则时应该注意些什么，同时......
。 　　更多语音识别算法如下： 　　卷积神经网络 　　深度学习神经网络 　　BP神经网络 　　RBF神经网络 　　模糊聚类神经网络 　　改进的T-S模糊神经网络 　　循环神经网络 　　小波神经网络......
防止在压铸生产过程中由于模具零件缺陷导致工作人员受伤及影响生产效率与产品质量的问题，V Y BAZHIN等提出了基于卷积神经网络的模具缺陷检测系统。该系统能及时发现生产过程中模具零件出现的热疲劳裂纹以及碎屑等缺陷，以便及时处理。该系统的视觉检测正确率达到95.1......
为弯曲传感器的comb-shaped TENG（CS-TENG）组成，灵敏度达到110V/kPa，经过20000次按压测试后仍能维持稳定输出。最后结合一维卷积神经网络，该仿生传感系统实现了实时物体识别功能。 这项......
些方法往往受限于规模和灵活性。随着机器学习的发展，尤其是支持向量机（SVM）和随机森林等算法的应用，文本分类的准确性和适应性有了显著提高。进入深度学习时代，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模......
训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第二部分;本文是系列文章的第二部分，重点介绍卷积神经网络(CNN)的特性和应用。CNN主要用于模式识别和对象分类。在第一部分文章《卷积神经网络简介：什么......
训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第二部分;摘要 本文是系列文章的第二部分，重点介绍卷积神经网络(CNN)的特性和应用。CNN主要用于模式识别和对象分类。在第一部分文章《卷积神经网络简介：什么......
制器(MCU)的边缘设备上运行的经济实惠且功能强大的计算机视觉应用。 STM32Cube功能包FP-AI-VISION1包含几个完整的计算机视觉应用代码示例，这些例程在STM32H747上运行卷积神经网络......
芯原的神经网络处理器IP获百余款人工智能芯片采用;2021年11月12日，中国上海 - 领先的芯片设计平台即服务（Silicon Platform as a Service，SiPaaS®）企业......
模型简介 Ø  全连接网络(FC） Ø  卷积神经网络（CNN） Ø......
并比)：为语义分割的标准度量。其计算两个集合的交并比，这两个集合为真实值（ground truth）和预测值（predicted segmentation）。计算公式如下： i表示真实值，j表示......
-V处理器集成的特殊功能支持以低功耗将数据快速加载到神经网络加速器。配置并加载了数据后，MAX78000 442-KB的卷积神经网络 (CNN) 加速器运行AI推理的速度比MCU解决方案快100倍......
赛灵思器件上的 INT4 优化卷积神经网络（2）;接上期本文引用地址： DSP 片上的 优化 使用 DSP 硬件资源可实现乘法和累加 (MAC) 占用硬件资源较少。经优化后，DSP 能够......
解决这个问题，社区开发了基于深度学习的超高分辨率视频图像转换技术，然而，它们大多数是基于卷积人工智能的技术，缺点是像素之间的值估计不准确，并可能导致图像变形。克服所述缺点的隐式表达神经网络......
个微控制器内核（ARM Cortex M4F和RISC-V）和卷积神经网络（CNN）加速器构成。这一架构针对边缘进行了高度优化，数据的加载和启动由微控制器内核负责，而AI推理由卷积神经网络......
备了广泛且成熟的软件开发工具包（SDK），支持所有主流的深度学习框架，以确保客户产品能够快速投放市场。 芯原最新推出的VIP9000系列提供了可扩展和高性能的处理能力，适用于Transformer和卷积神经网络（CNN）。结合......
模型为例，其核心思想在于引入局部感知、权值共享和下采样这3 种技术来弥补传统神经网络的不足。影响模型最终检测结果的因素包括输入数据的有效性、卷积层数、激活函数、卷积核大小、卷积步长、填充值、池化......
主机厂与解决方案供应商深化合作，加速技术应用。 随着AI技术的不断进步，自动驾驶技术正迎来新的突破。从卷积神经网络(CNN)到Transformer，每一......
人工神经网络（Artificial Neural Network）算法简介; 人工神经网络，简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或者计算模型。其实是一种与贝叶斯网络......
元、整型脉冲神经元、卷积网络和持续学习。从最新版Lava（v0.5）开始，与Loihi 1系统上的相同工作负载相比，这些新功能使Kapoho Point运行深度学习应用的速度提高了12 倍，能耗也降低了15......
Innoviz与经纬恒润在中国港口部署InnovizOne激光雷达;经纬恒润的卷积神经网络 (CNN)解决方案利用 InnovizOne 激光雷达技术提高港口运营效率潜力与安全高性能汽车级LiDAR......
保客户产品能够快速投放市场。 芯原最新推出的VIP9000系列NPU IP提供了可扩展和高性能的处理能力，适用于Transformer和卷积神经网络（CNN）。结合芯原的Acuity工具包，这款......
所需能量与内存读取所需能量对比 深度神经网络（DNN,Deep Neural Network）4是机器学习（ML,Machine Learning）的一种，其中最具代表性的是应用于计算机视觉（CV......
高效：相比之前的Cortex-M代，ML工作负载的能耗减少高达90%。 未来适应性强：支持卷积、LSTM、RNN等重计算操作符，以及自动在Cortex-M上运行其他内核。 离线优化：通过离线编译和优化神经网络......
，深度学习模型便受到广泛关注而迅速发展。常用的深度神经网络模型有深度信念网络（ＤＢＮ）、受限玻尔兹曼机（ＲＢＭ）、循环神经网络（ＲＮＮ）、卷积神经网络（ＣＮＮ）等。利用......
了深度学习的黑箱，找到了真正让深度学习产生应用效果的根源，我们结合深度学习在特征抽出，卷积神经网络的训练是深度学习对应用效果起到重要作用的部分，同我们的SDL模型嫁接，既可以体现SDL模型......
-MP Tensor Core GPU IP。其中端侧的NPU IP能够高效地处理各类神经网络和计算任务，最小化数据传输，成为推动嵌入式智能设备发展的关键要素。 芯原的NPU主要分为DSA、嵌入......
学习是多模态融合的主要技术手段，接下来对实现 多模态融合的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行简单介绍。  神经网络由大量的神经元相互连接而成，包含神经......
将不确定性感知和姿态回归结合用于自动驾驶车辆定位;主要内容： 论文研究了机器人和自动驾驶车辆应用中的基于神经网络的相机重定位问题，其解决方案是一种基于CNN的算法直接从单个图像预测相机姿态（3D平移......
易失性调制进行权值存储的可行性。 这项工作为光子记忆建立了一个新的范例，并为在快速训练的光神经网络中实现非易失性器件提供了一个有前途的解决方案。这些进步，光学计算的未来，将比以往任何时候都更加光明、更有前途。  ......
世界首个碳纳米管基的张量处理器（TPU）芯片，可实现高能效的卷积神经网络运算。省流版总结如下： 工艺：该芯片采用2bit MAC（乘累加单元），3微米工艺技术节点，集成3000个碳基晶体管，可实......
深度学习的目标检测方法包括两阶段（Two stage）目标检测算法[7] 和单阶段（One stage）目标检测算法[8]，两阶段算法是对图像生成可能包含目标的候选区域（region）用卷积神经网络（CNN）对候选区域进行分类，精度......

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