Flow关键词检索结果

BitFlow 提供机器视觉行业最广泛的 CXP-12 图像采集卡

BitFlow Provides Broadest Range of CXP-12 Frame Grabbers in the Machine Vision Industry

Claxon CXP-12 Suite 提供单、双、四和光纤配置

Margarita Mukhmadeeva,CoinsFlow 产品 — 10 倍以上增长的关键策略、AI 在金融科技中的作用、科技女性面临的挑战以及 AI 驱动支付平台的未来趋势

Margarita Mukhmadeeva, Product at CoinsFlow — Key Strategies for 10x+ Growth, AI’s Role in FinTech, Challenges for Women in Tech, and Future Trends in AI-Driven Payment Platforms

在今天的采访中,我们采访了 Margarita Mukhmadeeva,她是一位经验丰富的产品领导者,目前担任 CoinsFlow 的产品负责人,CoinsFlow 是一家快速发展的 Web3 初创公司。Margarita 在金融科技领域拥有十多年的经验,专注于高性能支付平台和 B2B 解决方案。作为 Women in Tech 的导师,她还倡导性别多样性 [...]

改进 GFlowNets 以实现文本到图像扩散对齐

Improving GFlowNets for Text-to-Image Diffusion Alignment

这篇论文被 ICML 2024 的 Foundation Models in the Wild 研讨会接受。扩散模型已成为生成视觉数据的实际方法,这些模型经过训练以匹配训练数据集的分布。此外,我们还希望控制生成以满足所需的属性,例如与文本描述的对齐,这可以通过黑盒奖励函数来指定。先前的工作通过基于强化学习的算法对预训练的扩散模型进行了微调,以实现此目标。尽管如此,它们仍存在一些问题,包括信用分配缓慢……

使用 Prompt Management 和 Prompt Flows(预览版)简化 Amazon Bedrock 中的生成式 AI 开发

Streamline generative AI development in Amazon Bedrock with Prompt Management and Prompt Flows (preview)

今天,我们很高兴推出 Amazon Bedrock 的两个强大新功能:Prompt Management 和 Prompt Flows,公开预览版。这些功能旨在加速生成式人工智能 (AI) 应用程序的开发、测试和部署,使开发人员和业务用户能够创建更高效​​、更有效且更易于维护的解决方案。您 [...]

在 TensorFlow(和 PyTorch)中实现神经网络

Implementing Neural Networks in TensorFlow (and PyTorch)

构建神经网络的分步代码指南继续阅读 Towards Data Science »

在 TensorFlow(和 PyTorch)中实现神经网络 | 作者:Shreya Rao | 2024 年 7 月

Implementing Neural Networks in TensorFlow (and PyTorch) | by Shreya Rao | Jul, 2024

构建神经网络的分步代码指南欢迎阅读我们的深度学习图解系列的实用实施指南。在本系列中,我们将弥合理论与应用之间的差距,将之前文章中探讨的神经网络概念变为现实。深度学习,图解还记得我们讨论过的用于预测冰的简单神经网络吗?帖子在 TensorFlow(和 PyTorch)中实现神经网络 | 作者 Shreya Rao | 2024 年 7 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。

在 TensorFlow(和 PyTorch)中实现神经网络 | 作者:Shreya Rao | 2024 年 7 月

Implementing Neural Networks in TensorFlow (and PyTorch) | by Shreya Rao | Jul, 2024

构建神经网络的分步代码指南欢迎来到我们的深度学习图解系列的实用实施指南。在本系列中,我们将弥合理论与应用之间的差距,将之前文章中探讨的神经网络概念变为现实。深度学习,图解还记得我们讨论过的用于预测冰的简单神经网络吗?帖子在 TensorFlow(和 PyTorch)中实现神经网络 | 作者 Shreya Rao | 2024 年 7 月首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。

TensorFlow Transform:确保生产中的无缝数据准备

TensorFlow Transform: Ensuring Seamless Data Preparation in Production

利用 TensorFlow Transform 扩展用于生产环境的数据管道照片由 Suzanne D. Williams 在 Unsplash 上拍摄数据预处理是任何机器学习管道的主要步骤之一。Tensorflow Transform 可帮助我们在分布式环境中通过庞大的数据集实现它。在进一步介绍数据转换之前,数据验证是生产管道流程的第一步,这已在我的文章《在生产管道中验证数据:TFX 方式》中介绍过。请阅读本文以更好地理解本文。我已在此演示中使用 Colab,因为配置环境更容易(也更快)。如果您处于探索阶段,我也会推荐 Colab,因为它可以帮助您专注于更重要的事情。ML 管道操作从数据提取和

这项机器学习研究试图在 GFlowNets 的背景下形式化泛化并将泛化与稳定性联系起来

This Machine Learning Research Attempts to Formalize Generalization in the Context of GFlowNets and to Link Generalization with Stability

生成流网络 (GFlowNets) 解决了机器学习中从非正则化概率分布中采样的复杂挑战。通过在构造的图上学习策略,GFlowNets 通过一系列步骤促进有效采样,近似目标概率分布。这种创新方法通过提供强大的框架来处理帖子这项机器学习研究试图在 GFlowNets 的背景下形式化泛化并将泛化与稳定性联系起来,首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。

TensorFlow — 软件工程的范围

TensorFlow — The Scope of Software Engineering

如何像软件工程师一样构建 TensorFlow 图。

TensorFlow 文件系统 - 以不同方式访问张量

TensorFlow Filesystem - Access Tensors Differently

通过将 tensorflow 模型挂载到文件系统中来访问该模型的奇怪(但很酷)的方法。

使用 Keras 和 TensorFlow 在 R 中实现 LLaMA

LLaMA in R with Keras and TensorFlow

使用 TensorFlow 和 Keras 在 R 中实现和演示大型语言模型 LLaMA。

Neves, Flowers 被评为 2023 年 BJACH 顶级士兵、士官

Neves, Flowers named 2023 BJACH top Soldier, NCO

路易斯安那州波尔克堡 — 贝恩-琼斯陆军社区医院于 2 月 14 日至 16 日在联合医院举办了 2023 年年度士兵和士官竞赛。

MLFlow 与 Kubeflow:有什么区别?

MLFlow vs. Kubeflow: What is the Difference?

为什么重要:MLFlow 与 Kubeflow:让我们了解它们的相似之处、不同之处以及它们的使用时间。哪些用例最有效?

TensorFlow 和 Keras 2.9

TensorFlow and Keras 2.9

新的 TensorFlow 和 Keras 版本带来了大大小小的改进。

如何使用 TensorFlow Extended (TFX) 进行情绪分析?

How To Perform Sentiment Analysis Using TensorFlow Extended (TFX)?

情绪分析提供了显着的商业利益,这就是为什么越来越多的公司正在实施它。如果您想知道如何使用 TensorFlow Extended 运行情绪分析,我们可以为您提供一些帮助。我们创建了一个免费的分步演练,介绍如何使用 TFX 和 Vertex AI 管道将 BERT 应用于情绪分析。但在此之前 […]文章 如何使用 TensorFlow Extended (TFX) 执行情绪分析? DLabs.AI 服务的。

FlowBotics Studio 现在免费!

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FlowBotics Studio 是一个基于 Windows 的机器人软件开发平台,是创建机器人应用程序的完美工具,现在免费提供给所有人!它包括让您的机器人更智能所需的一切,并拥有强大的 FlowBotics 图形编程语言。提供完整的用户指南(英文),各种演示机器人项目可帮助您入门。它可用于控制几乎任何机器人平台、数据采集板、电机控制器、伺服板、声卡或网络摄像头。

使用计算机视觉技术的软件开发公司 TRIDIVI 已吸引 Kama Flow 基金的投资

Компания–разработчик ПО с использованием технологий компьютерного зрения ТРИДИВИ привлекла инвестиции от фонда Kama Flow

Kama Flow 管理的 NTI 风险基金向俄罗斯公司 TRIDIVI (3DiVi Inc) 投资了 1.4 亿卢布,该公司是物联网 (IoT)、智能视频监控、机器人和人工智能领域的身体和面部跟踪技术的国际领先开发商。数字身份(生物识别)。