深度学习与神经网络薪资_深度学习与神经网络视频
超音速申请光伏产品缺陷检测AI深度学习算法专利,对缺陷的分类以及...本发明公开一种光伏产品缺陷检测AI深度学习算法，涉及AI算法领域。该光伏产品缺陷检测AI深度学习算法，采用深度卷积神经网络作为预训练模型，使用特征金字塔网络结构FPN对预训练模型得到的不同尺度的特征图进行融合，采用区域提议网络RPN在特征图上生成候选框，该光伏产品缺陷后面会介绍。
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科瑞技术:自研基于深度学习神经网络技术的AOI缺陷检测算法,主要应用...金融界4月29日消息，有投资者在互动平台向科瑞技术提问：能否介绍一下公司的神经网络技术具体应用？公司回答表示：公司在图像处理中应用了神经网络技术，自研了基于深度学习神经网络技术的AOI缺陷检测算法，主要应用于AOI检测相关项目中。本文源自金融界AI电报
创意信息:公司一直开展深度学习、神经网络、大语言模型等前沿技术...金融界3月22日消息，有投资者在互动平台向创意信息提问：贵公司有神经网络吗？公司回答表示：公司一直有对前沿技术开展研究和探索，包括但不限于深度学习、神经网络、大语言模型等技术。本文源自金融界AI电报
...系列处理器芯片“玉龙”具有深度学习、神经网络算法的平台加速能力金融界3月15日消息，有投资者在互动平台向航宇微提问：尊敬的吴董秘您好，请问贵公司的AI芯片“玉龙”，具有深度学习\神经网络算法的平台加速能力吗？请您多介绍一下。感谢回答！公司回答表示：玉龙(YULONG)是公司推出的新一代嵌入式人工智能系列处理器芯片，芯片聚焦于前端图像处是什么。
我国科学家构建深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”框架的典型应用。中国科学院自动化研究所供图) 记者从中国科学院自动化研究所获悉，该所研究员李国齐与北京大学教授田永鸿团队合作构建并开源了深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”，可提供全栈式的脉冲深度学习解决方案，将有力促进脉冲深度学习领域的研究和应用。相后面会介绍。
我国科学家合作开源深度脉冲神经网络学习框架“惊蛰”中国科学院自动化研究所李国齐研究员与北京大学计算机学院田永鸿教授团队合作，构建并开源了深度脉冲神经网络学习框架SpikingJelly(中文名：惊蜇)。SpikingJelly(惊蜇)提供了全栈式的脉冲深度学习解决方案，支持神经形态数据处理、深度SNN的构建、替代梯度训练、ANN转换SNN、..
中国科学家成功构建并开源深度脉冲神经网络学习框架“惊蜇”成功构建并开源了深度脉冲神经网络学习框架(SpikingJelly),其英文名直译中文为“尖峰海蜇”，科研团队遂以与中国传统二十四节气之一“惊蛰”同音、近义、形似的“惊蜇”命名中文名称。“惊蜇”框架可提供全栈式的脉冲深度学习解决方案，支持神经形态数据处理、深度脉冲神经网小发猫。
中国科学院自动化所与北京大学合作开源深度脉冲神经网络学习框架中国网/中国发展门户网讯脉冲神经网络(Spiking Neural Network, SNN)被誉为第三代神经网络，随着深度学习方法的引入，SNN的性能得到大幅度提升，脉冲深度学习(Spiking Deep Learning)成为新兴的研究热点。中国科学院自动化研究所李国齐研究员与北京大学计算机学院田永鸿教授团后面会介绍。
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国投智能:人工智能产品使用的算法运用了深度学习中的神经网络技术金融界3月19日消息，有投资者在互动平台向国投智能提问：公司是否有神经网络相关技术储备呢？公司回答表示：目前公司的人工智能产品所使用的算法，运用了深度学习中的不同类型的神经网络技术。本文源自金融界AI电报
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亚联发展:神经网络深度学习算法研发项目应用较少,对公司以前年度及...金融界3月18日消息，有投资者在互动平台向亚联发展提问：你好，公司2021年年报中提及，使用神经网络深度学习算法提高电力工地施工和物流仓库管理提高安全生产效率的研发项目进度已经完成，目前是否为公司在电力、物流运营方面提升竞争力？公司回答表示：该研发项目应用较少，对公后面会介绍。
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