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標(biāo)簽 > ai技術(shù)
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AI技術(shù),即人工智能技術(shù),是計算機科學(xué)的一個分支,它企圖了解智能的實質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似方式做出反應(yīng)、學(xué)習(xí)、推理和決策的智能機器。AI技...
當(dāng)前AI技術(shù)蓬勃發(fā)展,深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等技術(shù)不斷突破,使得AI在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了顯著成果。
2024-04-20 標(biāo)簽:控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SSD 823 0
兆芯聯(lián)合泛聯(lián)信息推出了基于開勝KH-40000的分布式海量存儲解決方案
數(shù)字化時代,隨著云、互聯(lián)網(wǎng)以及大數(shù)據(jù)、AI等新行業(yè)新技術(shù)的興起與普及,新興應(yīng)用層出不窮,企業(yè)加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型,對存儲應(yīng)用提出了更多更高的要求。
2024-04-09 標(biāo)簽:處理器以太網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲 592 0
近一年來,以ChatGPT為代表的大模型技術(shù)引發(fā)通用人工智能新一輪發(fā)展熱潮,成為改變世界競爭格局的重要力量。
2024-04-09 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí)ai技術(shù) 635 0
裸眼3D頻頻“出圈” 電信積極布局并發(fā)力裸眼3D領(lǐng)域
隨著科技的發(fā)展,現(xiàn)在3D視角已經(jīng)不是新鮮事。而現(xiàn)在,裸眼3D應(yīng)用則也在頻頻“出圈”。特別是在5G的助力下,裸眼3D技術(shù)應(yīng)用更是成為科技圈一個熱點。
2024-03-11 標(biāo)簽:顯示器裸眼3D技術(shù)ai技術(shù) 633 0
人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展已經(jīng)成為當(dāng)今科技領(lǐng)域的熱點話題。
基于生成式人工智能的工業(yè)軟件自主創(chuàng)新路徑分析
當(dāng)前,以ChatGPT 為代表的預(yù)訓(xùn)練大模型 展現(xiàn)出自主學(xué)習(xí)、跨模態(tài)理解、推理抽象思維和人類社會理解等特征優(yōu)勢,正引發(fā)新一輪人工智能范式革命
工業(yè)領(lǐng)域的人工智能(AI)正在迅速嶄露頭角,工業(yè)AI可以幫助制造商借助設(shè)備監(jiān)控和預(yù)防性維護計劃來最大限度地延長正常運行時間,以及確定損失的產(chǎn)量和缺陷。
2023-11-30 標(biāo)簽:人工智能圖形處理器深度學(xué)習(xí) 777 0
Arm的IPO結(jié)果會如何?Arm如何抵御來勢洶洶的RISC-V?
受全球政治和經(jīng)濟波動的影響,半導(dǎo)體市場和更廣泛的金融市場都希望結(jié)束目前的低迷。
使用模塊化、OpenUSD加持的Omniverse版本加速3D工作流程
最新的 NVIDIA Omniverse 版本可基于 Omniverse Kit 105 套件提供一系列令人振奮的新功能,使開發(fā)者能夠更加輕松地開始構(gòu)建...
多媒體技術(shù)的發(fā)展歷程中,從最初的有線無線通訊容量,到2G、3G、4G,再到現(xiàn)在的5G,變化是顯而易見的。
2023-08-04 標(biāo)簽:CodecADAS技術(shù)NPU 1816 0
AI技術(shù)在軟件測試領(lǐng)域的應(yīng)用比軟件開發(fā)早。
2023-08-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GUIai技術(shù) 1532 0
為了解決這一問題,本文提出了三個LLM模型——理解、經(jīng)驗和事實,將它們合成為一個組合模型。還引入了多長度分詞的概念來保護關(guān)鍵信息資產(chǎn),最終探究了現(xiàn)有的公...
機器視覺基本組成 根據(jù)美國自動成像協(xié)會(AIA)的定義,機器視覺(Machine Vision)是一種應(yīng)用于工業(yè)和 非工業(yè)領(lǐng)域的硬件和軟件組合,它基于捕...
如何將這些SoC的邏輯功能原型正確的移植到多片F(xiàn)PGA中?
當(dāng)SoC的規(guī)模在一片F(xiàn)PGA中裝不下的時候,我們通常選擇多片F(xiàn)PGA原型驗證的平臺來承載整個SoC系統(tǒng)。
2023-05-10 標(biāo)簽:fpga存儲器SoC系統(tǒng) 313 0
視覺AI技術(shù)實現(xiàn)更精準(zhǔn)的包裹分揀
然而,由于貨品和包裹類型存在大量差異,再加上托盤或輸送帶背景變化,基于規(guī)則的傳統(tǒng)機器視覺方法難以實現(xiàn)所需的檢測準(zhǔn)確性并準(zhǔn)確分揀。而且這類技術(shù)的維護非常耗...
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