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OpenRAN技術(shù)路線(xiàn)理論上可行,產(chǎn)品能夠正常運行,但實(shí)際表現仍然不如華為產(chǎn)品,成本也更高。華為通過(guò)有機的系統設計路線(xiàn),將設備前后級融為一體,實(shí)現了效能的最大化,同時(shí)降低了成本。...
基于多尺度變換(MST)的偏振圖像融合方法研究開(kāi)始較早且應用廣泛。2016年,中北大學(xué)提出一種紅外偏振與強度圖像融合算法,融合結果能夠保留紅外強度圖像的全部特征和大部分偏振圖像的特征。...
研究者們提出了一個(gè)框架來(lái)描述LLMs在處理多語(yǔ)言輸入時(shí)的內部處理過(guò)程,并探討了模型中是否存在特定于語(yǔ)言的神經(jīng)元。...
Al算力對高效電源提出新需求,背面供電技術(shù)蓄勢待發(fā):越來(lái)越高度化的集成會(huì )造成針對加速芯片的電源解決方案越來(lái)越復雜,方案需要不同電壓、不同路的多路輸入,這種情況下電壓軌會(huì )越來(lái)越多。...
本質(zhì)是讓設計人員聚焦于修復BUG,而不是花時(shí)間發(fā)現BUG。將需要大量人力的工作交給AI,極大的推動(dòng)了覆蓋率收斂的速度。...
傳統的雷達目標檢測方法,主要圍繞雷達回波信號的統計特性進(jìn)行建模,進(jìn)而在噪聲和雜波的背景下對目標存在與否進(jìn)行判決,常用的典型算法如似然比檢測(LRT)、檢測前跟蹤(TBD)以及恒虛警(CFAR)等。...
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) (RNN) 是一種深度學(xué)習結構,它使用過(guò)去的信息來(lái)提高網(wǎng)絡(luò )處理當前和將來(lái)輸入的性能。RNN 的獨特之處在于該網(wǎng)絡(luò )包含隱藏狀態(tài)和循環(huán)。...
ASR 是自然語(yǔ)言中一項頗具挑戰性的任務(wù),它由語(yǔ)音分割、聲學(xué)建模和語(yǔ)言建模等一系列子任務(wù)組成,根據噪聲和未分割的輸入數據形成預測(標簽序列)。...
人工智能是由約翰·麥卡錫(John McCarthy)于1956年提出來(lái)的,當時(shí)的定義是“制造智能機器的科學(xué)與工程”。 現在的人工智能是指“研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)”。...
有監督學(xué)習通常是利用帶有專(zhuān)家標注的標簽的訓練數據,學(xué)習一個(gè)從輸入變量X到輸入變量Y的函數映射。Y = f (X),訓練數據通常是(n×x,y)的形式,其中n代表訓練樣本的大小,x和y分別是變量X和Y的樣本值。...
在人工智能領(lǐng)域,谷歌可以算是開(kāi)源的鼻祖。今天幾乎所有的大語(yǔ)言模型,都基于谷歌在 2017 年發(fā)布的 Transformer 論文;谷歌的發(fā)布的 BERT、T5,都是最早的一批開(kāi)源 AI 模型。...
那關(guān)于LLM的長(cháng)文本能力,目前業(yè)界通常都是怎么做的?有哪些技術(shù)點(diǎn)或者方向?今天我們就來(lái)總結一波,供大家快速全面了解。...
門(mén)控網(wǎng)絡(luò )或路由: 這個(gè)部分用于決定哪些令牌 (token) 被發(fā)送到哪個(gè)專(zhuān)家。例如,在下圖中,“More”這個(gè)令牌可能被發(fā)送到第二個(gè)專(zhuān)家,而“Parameters”這個(gè)令牌被發(fā)送到第一個(gè)專(zhuān)家。...
大模型:即基礎模型,在海量數據和計算資源的基礎上通過(guò)預先訓練出來(lái)的,具有大參數規模的深度學(xué)習模型 >狹義多指大語(yǔ)言模型,廣義還包括CV、多模態(tài)等各種模型類(lèi)型...
大模型的核心技術(shù)是自然語(yǔ)言處理(NLP)和深度學(xué)習。具體而言,它基于Transformer架構,使用了大規模無(wú)監督學(xué)習方法,例如自回歸語(yǔ)言建模和掩碼語(yǔ)言建模,來(lái)訓練一個(gè)龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型。...
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )直接應用于圖數據集,您可以訓練它們以預測節點(diǎn)、邊緣和與圖相關(guān)的任務(wù)。它用于圖和節點(diǎn)分類(lèi)、鏈路預測、圖聚類(lèi)和生成,以及圖像和文本分類(lèi)。...
LDM 就是 Stable Diffusion 使用的模型架構。擴散模型的一大問(wèn)題是計算需求大,難以擬合高分辨率圖像。為了解決這一問(wèn)題,實(shí)現 LDM時(shí),會(huì )先訓練一個(gè)幾乎能無(wú)損壓縮圖像的自編碼器,能把 512x512 的真實(shí)圖像壓縮成 64x64 的壓縮圖像并還原。...
自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域存在著(zhù)一個(gè)非常有趣的現象:在多語(yǔ)言模型中,不同的語(yǔ)言之間似乎存在著(zhù)一種隱含的對齊關(guān)系。...
Transformer模型在強化學(xué)習領(lǐng)域的應用主要是應用于策略學(xué)習和值函數近似。強化學(xué)習是指讓機器在與環(huán)境互動(dòng)的過(guò)程中,通過(guò)試錯來(lái)學(xué)習最優(yōu)的行為策略。...