AI 助理
备案控制台

资源调度

首页 标签 资源调度
# 资源调度 #
关注
7189内容
最新 热门 文章 问答 视频 课程
aliyun5346531989-29970
|
7月前
|
博文
半监督学习
半监督学习（SSL）结合少量标注数据和大量未标注数据，提升模型性能。经典方法包括自训练、协同训练和生成式方法；深度学习时代则涌现了一致性正则化、对比学习增强和基于图的SSL等技术。前沿突破涵盖扩散模型和大语言模型驱动的SSL。当前面临理论与工程挑战，未来探索方向包括量子SSL和神经符号融合。最新性能评估显示，在多个数据集上SSL方法显著优于传统全监督学习。
# 机器学习/深度学习 # 资源调度 # 算法 # 搜索推荐 # 网络安全
Limiiiing
|
7月前
|
博文
RT-DETR改进策略【Neck】| 使用CARAFE轻量级通用上采样算子
RT-DETR改进策略【Neck】| 使用CARAFE轻量级通用上采样算子
# 资源调度 # 自然语言处理 # 网络架构
Limiiiing
|
7月前
|
博文
RT-DETR改进策略【损失函数篇】| 将激活函数替换为带有注意力机制的激活函数 ARelu
RT-DETR改进策略【损失函数篇】| 将激活函数替换为带有注意力机制的激活函数 ARelu
# 机器学习/深度学习 # 资源调度 # 数据可视化 # 数据建模
Limiiiing
|
7月前
|
博文
RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 引入Shuffle Attention注意力模块，增强特征图的语义表示
RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 引入Shuffle Attention注意力模块，增强特征图的语义表示
# 机器学习/深度学习 # 资源调度 # 数据可视化 # 计算机视觉
Limiiiing
|
7月前
|
博文
RT-DETR改进入门篇 | 手把手讲解改进模块如何实现高效涨点，以SimAM注意力模块为例
RT-DETR改进入门篇 | 手把手讲解改进模块如何实现高效涨点，以SimAM注意力模块为例
# 机器学习/深度学习 # 资源调度 # 计算机视觉 # 索引
Limiiiing
|
7月前
|
博文
RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCI TOP FCAttention 即插即用注意力模块，增强局部和全局特征信息交互
RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCI TOP FCAttention 即插即用注意力模块，增强局部和全局特征信息交互
# 机器学习/深度学习 # 资源调度 # Java # BI # 计算机视觉
Limiiiing
|
7月前
|
博文
RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| NAM 即插即用模块，重新优化通道和空间注意力（含HGBlock二次创新）
RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| NAM 即插即用模块，重新优化通道和空间注意力（含HGBlock二次创新）
# 机器学习/深度学习 # 资源调度 # 计算机视觉
蚝油菜花
|
7月前
|
博文
|
来自： ModelScope模型即服务
AnythingLLM：34K Star！一键上传文件轻松打造个人知识库，构建只属于你的AI助手，附详细部署教程
AnythingLLM 是一个全栈应用程序，能够将文档、资源转换为上下文，支持多种大语言模型和向量数据库，提供智能聊天功能。
# 云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL版 # 图像识别 # 人工智能 # 资源调度 # API # Docker # 容器
Limiiiing
|
7月前
|
博文
RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2022 Deformable Attention Transformer 可变形注意力 动态关注目标区域
RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2022 Deformable Attention Transformer 可变形注意力 动态关注目标区域
# 机器学习/深度学习 # 资源调度 # 计算机视觉
Limiiiing
|
7月前
|
博文
RT-DETR改进策略【卷积层】| CVPR-2020 Strip Pooling 空间池化模块 处理不规则形状的对象 含二次创新
RT-DETR改进策略【卷积层】| CVPR-2020 Strip Pooling 空间池化模块 处理不规则形状的对象 含二次创新
# 机器学习/深度学习 # 资源调度 # 计算机视觉
免费试用