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    • DeepSeek带来的Deepshock，一次看懂DeepSeek

      DeepSeek 完全开源了模型权重，所遵循的 MIT License 开源协议极为宽松，允许其他开发者将模型用于商业用途并进行模型蒸馏，被Facebook首席人工智能科学家杨立昆誉为“开源模型对闭源模型的胜利”。

      开发者  >  博客
      作者： 华为云社区精选
      发表时间： 2025-02-08 17:38:02
      6
      0

    • 使用Python实现深度学习模型：智能城市噪音监测与控制

      # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) # 绘制训练损失和验证损失曲线 import matplotlib.pyplot

      开发者  >  博客
      作者： Echo_Wish
      发表时间： 2024-10-28 09:14:38
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    • 基于CNN卷积神经网络的目标识别算法matlab仿真,测试mnist数据库

      (XTrain, YTrain,layers,options); % 在训练集上预测结果并计算准确率 YPred = predict(net,XTrain); acc = mean_accuracy( YTrain, YPred ); fprintf( '训练集识别率: %g\

      开发者  >  博客
      作者： 简简单单做算法
      发表时间： 2023-07-22 00:00:35
      24
      0

    • cms接口咨询

       【问题来源】【必填】          亿迅【问题简要】【必填】                 cms接口咨询  【问题类别】【必填】           cms接口咨询    【AICC解决方案版本】【必填】         AICC 22.100     【期望解决时间】【

      开发者  >  其他
      作者： yd_244583679
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    • DDK环境 | pb转om模型时pre-compile failed

      软件版本:华为环境：DDK 2.0+intel cpu+vmware虚拟机+ubuntu18.04LTSres-net50训练环境：tf：1.13.0python:3.6【操作步骤&问题现象】1、在tf环境中ckpt\pb模型测试无误后，预备部署在华为atlas300环境上，需要先进行

      开发者  >  其他
      作者： 陈天
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    • 【声源定位】基于matlab不同信噪比下麦克风接收信号【含Matlab源码 546期】

      （第3版）[M].清华大学出版社，2019. [2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社，2019. [3]陶巍,刘建平,张一闻.基于麦克风阵列的声源定位系统[J].计算机应用. 2012,32(05)

      开发者  >  博客
      作者： 海神之光
      发表时间： 2022-05-28 20:17:42
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    • RK3399平台开发系列讲解（其他篇）1.1、RV1108芯片介绍

      最多支持8路MIC阵列，支持回声消除、噪声抑制等3A语音算法;5、高集成、高扩展：支持多Camera sensor输入，HDMI OUT/CVBS OUT/ CVBS IN /AudioCodec RV1108系列博客： MIPI 接口摄像头模组： OV4689 CIF 接口摄像头模组

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      作者： 内核笔记
      发表时间： 2021-06-08 16:37:15
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    • TensorFlow2迁移学习实战（九）：搭建残差网络ResNet-101，实现对花的精准分类

      我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与思考。

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      作者： AI 菌
      发表时间： 2021-08-04 15:46:20
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    • 卷积神经网络在CR中的频谱感知方面的相关应用

      CNN广泛应用于图像识别和语音识别，具有良好的分类性能。使用CNN解决频谱感知可以看作是一个双重假设检验问题。张等人。在进行波形识别时，使用二维时频图表征各种信号，然后进行信号识别。但是，成像的原始信号不可避免地会丢失一些信息，从而影响分类结果。

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      作者： 初学者7000
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    • 自主AI监控和物联网实施：更智能的城市

      “ 尽管在某些方面出现了Cloud Vs Edge辩论，但我们在实践中将看到的是Cloud和Edge的融合，由AI的命令所形成。斯蒂芬霍金教授谈到人工智能“我们生活的方方面面都会改变。简而言之，创造人工智能的成功可能是我们文明史上最大的事件。

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      作者： 万巨侠
      发表时间： 2018-12-17 13:12:11
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    • 查询呼叫队列信息扩展CELL调用失败

      问题来源： 亿迅问题类别：IVR(gsl / vxml1.0 / vxml2.0 / vxml2.1)AICC解决方案版本：   CTI版本：ICD V300R008C25问题简要：    我需要查询队列的排队信息和预计等待时长，去播放排队语音，但是调用查询呼叫队列信息扩展CELL

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      作者： zane-yang
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    • 现在需要支持视频 IVR，请问下需要的环境去哪下载

      公司以前一直只做语音 IVR，现在需要做视频 IVR，发现业务开发环境中没有选择视频的 Cell，所以这个视频 IVR 支撑的环境版本应该是多少的。如果换成了 AICC 的环境还能不能正常编辑以前的 IVR，现在很多线上的 IVR，怕有影响。

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      作者： yd_248397390
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    • pytorch实现LSTM自动AI作诗（藏头诗和首句续写）| 第6例

      正在更新中~ ✨🚨 我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.8.1💥 项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】一、LSTM自动AI作诗本项目使用了LSTM作为模型实现AI作诗，作诗模式分为两种，

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      作者： 福州司马懿
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    • 基于深度学习网络的烟雾检测算法matlab仿真

              4.部分核心程序 % 预处理训练数据 data = read(trainingData); In_layer_Size = [224 224 3]; % 估计锚框 pre_train_data = transform

      开发者  >  博客
      作者： 简简单单做算法
      发表时间： 2023-11-27 19:56:45
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      0

    • 探索Python中的集成方法：Stacking

      # 加载数据集 iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2

      开发者  >  博客
      作者： Echo_Wish
      发表时间： 2024-03-26 08:49:51
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    • 【CANN文档速递11期】带您了解昇腾模型压缩工具

      量化感知训练(Quantization-Aware Training，简称QAT) 在量化过程中，对模型进行训练的一种量化。

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      作者： 昇腾CANN
      发表时间： 2022-09-08 07:06:24
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    • ResNet实战：tensorflow2.X版本，ResNet50图像分类任务（大数据集）

      2、加载模型的预训练权重，训练时间更短。 3、数据增强选用albumentations。

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      作者： AI浩
      发表时间： 2022-01-22 08:46:00
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    • 多语言建模：跨语言的挑战与解决方案

      进行训练： trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=test_dataset, compute_metrics

      开发者  >  博客
      作者： Y-StarryDreamer
      发表时间： 2024-08-09 11:17:33
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    • 如何获得英语单词的发音？增加 IPA-SAMPA

      1.1 文字转语音   在 Python（九）- 音频文字转换 给出了几个语音模块： pyttsx3 ：软件包，是系统内置的语音引擎实现发音，不生成MP3；win32com：Windows 操作系统内置的语音引擎实现文字发音；   在 更新pip3与pyttsx3文字语音转换

      开发者  >  博客
      作者： tsinghuazhuoqing
      发表时间： 2022-02-19 14:08:08
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    • 人工智能、机器学习和数据工程 InfoQ 趋势报告 - 2021 年 8 月

      人工智能、机器学习和数据工程 InfoQ 趋势报告 - 2021 年 8 月 每年，InfoQ 的编辑们都会讨论 AI、ML 和数据工程的最新状态，以确定作为软件工程师、架构师或数据科学家应该关注的趋势。

      开发者  >  博客
      作者： Regan Yue
      发表时间： 2021-10-24 04:35:59
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