深度学习
深度学习
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。

问题

汽车HPC·2024-02-26
强哥之神 · 上汽云计算中心(上海帆一尚行科技有限公司) 擅长领域:云计算, 容器, 服务器
13 会员关注
我们应用在是在电池材料设计与模拟 、电池性能模拟与优化 、电池系统建模与优化这三个方面。模型精度、安全与可靠性方面,我觉得是挑战,因此,需要通过模拟和测试等手段,对电池系统的安全性和可靠性进行全面评估和验证。...
汽车HPC·2024-02-26
匿名用户
高性能计算(HPC)在汽车行业中的应用极为广泛,尤其在促进能源效率和减少排放方面具有显著影响。以下是几个主要方式,通过这些方式HPC能够帮助汽车行业实现这些目标:仿真与建模:HPC允许汽车工程师进行复杂的仿真和建模,包括动力总成系统的模拟、新型能源系统(如电动和氢能汽车)的开...
汽车HPC·2024-02-26
lrx00056015 · 福田汽车 擅长领域:机器学习, 人工智能, 深度学习
3 会员关注
基于前期业务的规划设计,目前我们还是两套平台,但是由于HPC和AI仿真对算力的共同需求,因此后续考虑进行资源的整合,并计划通过一套调度平台PBS实现任务的统一调度。
证券大语言模型·2024-01-03
peima课题专家组 · 某金融公司 擅长领域:人工智能, 云计算, 灾备
30 会员关注
在智能客服场景,大语言模型与知识图谱融合应用智能检索能力,通过对用户输入的查询进行分析和匹配,从海量的数据中快速返回相关信息,
证券大语言模型·2024-01-03
xuyy联盟成员 · 秦皇岛银行 擅长领域:人工智能, 大数据, 数据库
9 会员关注
大模型技术所构建的智能客服可以改变传统的人机交互过程,自动生成对话流程让运营智能客服更简单,在复杂缠绕问题解决率、人机交互感知程度,以及意图理解、流程构建、知识生成等运营内容的效率不断提升,同时也面临数据安全性和合规性的挑战。在金融行业智能客户场景,需要大量数...
银行大语言模型·2024-01-02
先生_许 · 金融 擅长领域:人工智能, 数据库, 大数据
大模型在金融服务中的应用日益广泛,其强大的数据处理和解析能力为银行等金融机构带来了显著的效率提升和成本节约。最新的算法和技术进展使得大模型能够在更广泛的领域发挥作用,同时,业界也在不断探索新的应用案例,以实现金融服务智能化升级。在算法层面 ,大模型通过自然语言...
机械装备HPC·2023-09-27
waring_id · 某公司 擅长领域:服务器, 数据库, 存储
10 会员关注
如果应用都是基于计算的任务,采用这种架构是可行的。但是需要自行考虑解决以下问题:1、任务调度(切合自己应用的)2、数据管理(采集、处理、存储、输出)
机械装备HPC·2023-09-27
匿名用户
高性能计算 (HPC) 平台的资源监控和分析是确保其高效运行的关键组成部分。对 HPC 平台进行有效监控可以帮助您评估工作负载与硬件的匹配情况,优化资源分配,并确保应用程序高效运行。以下是一些建议和策略:基本硬件监控:CPU 利用率:检查 CPU 核心的使用情况,确保它们没有过载。...
IT咨询服务HPC·2023-09-27
zftang · 小白一枚 擅长领域:数据库, 云计算, 服务器
64 会员关注
并行计算:HPC的仿真测试通常需要进行大规模的并行计算,因此需要考虑如何优化并行计算的效率和稳定性。这包括如何划分任务、如何调度任务、如何管理并行进程等问题。数据传输:在仿真测试中,数据传输也是一个非常重要的问题。由于数据量非常大,因此需要考虑如何优化数据传输的...
能源采矿HPC·2023-09-27
zftang · 小白一枚 擅长领域:数据库, 云计算, 服务器
64 会员关注
可以使用基于遗传算法的测试用例优化方法,或者使用多核计算机上并行生成类测试用例的方法。

描述

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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