所谓频域分析，就是在频率的坐标下分析信号。完整的频域分析应该得到被测信号包含的频率成分，还有每个频率成分的幅度和相位关系。即信号与功率参数。•信号功率，信号带宽，带外杂散，ACPR。whaosoft aiot http://143ai.com
因此，我们提出：相比于直接丢弃负样本，更好的方式是从中提取和利用有价值的知识，以增强小模型的专业化。然而，这
只发PCB电路相关58 随时更新~~ 一、开关电源常用控制模式（峰值电流、平均电流、电流滞环）开关变换器控制器(芯片)是DC-DC变换器的核心，可分为PWM控制芯片和PFM控制芯片两大类。其中PWM控制芯片的主要功能是产生频率固定、脉冲宽度随变换器输入及输出电压变化的脉冲信号来控制变换器内开关管的导通时间，从而使DC-DC变换器输出电压保持稳定；而PFM控制芯
在本文中，我们提出了一种统一的深度修剪方法，适用于高效的CNN和视觉Transformer模型，采用渐进式训练策略、新颖的块修剪方法和重新
而特征堆叠的过程其实就是讲目标的细节特征和全局特征融合的过程，这里的细节特征指的是浅层特征，也就是浅层网络所提取到的特征，
第二，受到卷积无限权重范围启发，作者发现空间聚合中的softmax归一化在密集注意力中是标准操作，但在DCNv3中是不必要
尽管去噪的过程能够引入一些随机性，但由于训练目标是将各种不同的概念与同一个固定的嵌入建立联系，这将导致1）提示嵌入欠
只发PCB电路相关62 随时更新~~ 一、0Ω电阻可以过多大电流 0Ω电阻到底能过多大电流？这个问题想必每位硬件工程师都查过。而与之相关的还有一个问题，那就是0Ω电阻的阻值到底有多大？ 这两个问题本来是很简单的，答案应该也是很明确的，但网上网友却给出了不尽相同的答案。有的人说0Ω电阻是50mΩ，还有的人说其实只有20m
这次是C++基础2哦 给自己的学习总结帖~~ 不过这次都是c++汇总：class、封装、继承、多态、STL、指针和智能指针、static和const、其他零碎知识class：面向对象struct和class有什么区别？在C++中，struct和class的唯一区别是默认的访问控制。struct默认的成员是public的，而class的默认成员是priv
此外，为了释放大量高质量数字资产的潜力，ChatSim采用了一种新颖的多相机光照估计方法，以实现场景一致的资产渲染。为了
图像BEV特征的部分是根据候选对象在密集热图中的坐标提取的，而图像特征的部分是根据预测的对象中心提取的。例
一般希望在训练初期学习率大一些，使得网络收敛迅速，在训练后期学习率小一些，使得网络更好的收敛到最优解。由于
值得注意的是，统一的「大模型」超越了各个实验室的最佳方法，使机器人完成任务的平均成功率提高了约 50%。
虽然这些举措还处于发展的初期阶段，但它们展示了不错的潜力，不仅能测试AI规划算法，还能显著提高数据生成的质
云端车端MapNeXt全搞定！面向下一代在线高精地图构建在协作、互联和自动化移动（CCAM）中，智能驾驶车辆对周围环
ADMap是一种有效且高效的矢量化高精地图重建框架，其通过多尺度感知Neck、实例交互注意力和矢量方向差损失这三个模
他们比较了几种不同的方法，包括卷积变分自编码器（conv. VAE）、基于块的变分自编码器（patch-wise VAE）、基于
opencv实现Halcon中的一个瓶口缺陷检测实例（C++实现），Halcon中对应的例子为inspect_bottle_mouth.hdev，用于检测
一般来讲，使用 2D 生成模型在 3D 场景中插入生成对象是一项特别具有挑战性的任务，因为它需要在不同视点中实现 3D
在Class-Agnostic Distillation Module，每个3D box会映射到2D图像上的2D box，再取出对应的2D物体区域，继而输
对于 MEDUSA，(1) 是通过 MEDUSA 头（head）实现的，(2) 是通过树注意力（tree attention）实现的，并且由于 MEDUSA 头
中量级的InternLM2-Math-20B 则在没有借助任何外部工具的条件下，取得了目前开源模型的最佳成绩，达到与GPT-4
研究发现，故障的主要原因是操作故障，然而，仔细观察后注意到失败的原因是长尾造成的，如图 4 所示，失败的三大原因包括未能从语义记忆中
AI 初创公司 Nomic AI 宣布推出 Nomic Embed，这是首个开源、开放数据、开放权重、开放训练代码、完全可复现和可审
输入 token 和 Expert 之间的匹配 (token-to-expert match) 是 MoE 中要考虑的很重要的问题之一，之前也有各种各样的方法尝试解决此问题，比如基于线性规划的[4]，比如基于 RL 算法的[5]，比如基于固定规则的[6]，比如基于最优传输理论的[7]，和基于贪婪匹配的[8][9]。Sparse MoE 是稀疏的这件事的根本原因是每个 Expert 的输入特征仅仅是
首先，与在完整LVIS数据集上训练的oracle YOLOv8s相比，YOLO-World取得了显著的提升，尤其是对于较大模型，例如，YO
PyTorch 2.2将FlashAttention内核更新到了v2版本，不过需要注意的是，之前的Flash Attention内核具有Windows实现，Win
现在，科技领域的大模型军备竞赛形势已经有了改变，竞争不再是单纯的模型技术，而变成了拼体系 —— 除了模型技术的升级改
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