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深度学习
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深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。...(more)
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
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    HPC·4天前
    制造行业如何进行仿真场景HPC平台的需求与资源配置规划（同业交流共识总结）
    Qq联盟成员 · 红宇精密　擅长领域：机器学习, 人工智能, 深度学习
    1 会员关注
    一、导语随着半导体行业的高速发展，芯片工艺及制程越来越精密，模拟仿真已经成为半导体企业在进行目标系统设计时，为满足功能、性能、功耗和其他指标要求所需要的一项重要业务流程。由于实际系统的复杂度、精细度的快速提升，要进行模拟仿真的需求的不断增长，以及效率要求的提升...(more)
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    HPC·5天前
    制造行业HPC平台性能调优方案（同业交流共识总结）
    Qq联盟成员 · 红宇精密　擅长领域：机器学习, 人工智能, 深度学习
    1 会员关注
    一、导语随着半导体行业的高速发展，芯片工艺及制程越来越精密，模拟仿真已经成为半导体企业在进行目标系统设计时，为满足功能、性能、功耗和其他指标要求所需要的一项重要业务流程。由于实际系统的复杂度、精细度的快速提升，要进行模拟仿真的需求的不断增长，以及效率要求的提升...(more)
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    人工智能·2022-12-09
    常用文本检测方法与模型：基于回归的文本检测与基于分割的文本检测
    tackey · 上海合合信息科技股份有限公司　擅长领域：人工智能, 机器学习, 深度学习
    前言随着深度学习的快速发展，图像分类、目标检测、语义分割以及实例分割都取得了突破性的进展，这些方法成为自然场景文本检测的基础。基于深度学习的自然场景文本检测方法在检测精度和泛化性能上远优于传统方法，逐渐成为了主流。下图列举了文本检测方法近几年来的发展历程。...(more)
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    机器学习·2023-01-08
    基于K1 Power的开源人工智能平台 OpenCE 介绍
    victorylee · 浪潮商用机器有限公司　擅长领域：人工智能, 机器学习, 服务器
    110 会员关注
    基于K1 Power Linux的工智能框架很丰富，有开箱即用的企业级深度学习框架wmla，基于开源组件的wmlce，以及OpenCE，其中前两者在中文互联网资源还不少，搜遍了各个搜索引擎，没有看到任何关于OpenCE的中文文章，英文也不多见。究其原因，推测该软件发布时间较晚，并且发布在MIT，而非主流开...(more)
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    人工智能·2021-12-31
    深度学习的四大模型
    victorylee · 浪潮商用机器有限公司　擅长领域：人工智能, 机器学习, 服务器
    110 会员关注
    深度学习将AI推向热潮。 历史上，人工智能的发展经过了多次热潮，又多次陷入低谷，这里暂且不论。从2010年以来，深度学习通过算法上的突破，从而在语音识别，图像识别上的卓越表现，重新将人工智能的研究推向了高潮。深度学习算法种类繁多。深度学习算法主要是各种各样的人工神经网络...(more)
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    人工智能·2021-12-31
    训练和推理两种算力需求
    victorylee · 浪潮商用机器有限公司　擅长领域：人工智能, 机器学习, 服务器
    110 会员关注
    大力出奇迹。毋庸置疑，无数人工智能科学家设计的一连串的智慧机器学习模型，这些模型在很多业务中都行之有效，例如人脸识别，给用户推荐感兴趣的物品，以及使用搜索引擎搜索信息。这其中算法是功不可没的。在算法之外，算力也居功至伟。研究人员发当模型越来越大时，模型的准确率随着...(more)
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    人工智能·2021-12-31
    人工智能的三驾马车
    victorylee · 浪潮商用机器有限公司　擅长领域：人工智能, 机器学习, 服务器
    110 会员关注
    算力，算法，数据是人工智能的三驾马车。我们通常将数据送入人工智能算法，算法学习数据背后的规律，形成模型，如下图所示：该过程中包含算法，算力，以及数据，其中数据是燃料，算法是引擎，服务器(算力)则是动力来源，三者是人工智能的三驾马车。 算力算力的重要性自不待言。强化学习之父Rich...(more)
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    AI·2021-06-04
    智能运维之时间序列分析
    victorylee · 浪潮商用机器有限公司　擅长领域：人工智能, 机器学习, 服务器
    110 会员关注
    纳粹德国每月生成多少豹式坦克？如何获得这个重要的情报呢？除了腥风血雨的谍战外，也可以通过统计估计获得。盟军通过研究缴获和被摧毁的坦克，发现轮胎编号为1、2、3等数字，这些数字是车轮模具的上的编号，通过估计模具的数量，推算这些模具可以产生多少轮胎，从而估算出纳粹德国的坦...(more)
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    证券·2020-03-06
    运用深度学习技术处理投行项目富文档的探索与实践
    lxue · 某互联网公司　擅长领域：数据库, 人工智能, 大数据
    121 会员关注
    摘要：本文根据光大证券在金融文档智慧服务平台中的建设经验，阐述对于深度学习技术的研究认知及处理富格式文档的探索实践经验。该平台利用海量的数据信息，建立平台“数据标注-模型训练-模型评估”周期迭代方式，在模型自主学习改善复核效果的基础上，将人工审核与机器审核相结合...(more)
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    系统运维管理·2020-01-03
    券商转型与技术发展过程中，证券系统运维岗的变化与重要性思考
    xty9 · 南京证券　擅长领域：深度学习, 人工智能, 机器学习
    6 会员关注
    面对中国经济发展状况，结合自身行业发展，以及现在技术方面突破三方面因素考虑，我们对证券系统运维岗的发展进行一些推测。笔者目前已经在证券系统运维岗工作五年多，见证过很多技术上的发展，也参与了基本所有证券市场上的发展，从深圳新一代到科创，从熔断到IPO改革，目前将结合自己...(more)
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    深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。...(more)
    深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
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