模型文章進(jìn)入模型技術(shù)社區(qū)

TFLite模型的開(kāi)盲盒體驗(yàn)

TFLite模型的開(kāi)盲盒體驗(yàn)之flatbuffer格式介紹相信在嵌入式平臺(tái)上部署過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的伙伴，都不會(huì)對(duì)TFLite格式陌生。TFLite是谷歌推出的一個(gè)輕量級(jí)推理庫(kù)，它的主要目標(biāo)是在移動(dòng)端和嵌入式設(shè)備上部署深度學(xué)習(xí)模型。為了在這些設(shè)備上運(yùn)行，需要將訓(xùn)練好的TensorFlow模型轉(zhuǎn)換成一種特殊的格式，這就是TensorFlow Lite模型。轉(zhuǎn)換過(guò)程包括模型轉(zhuǎn)化、部署和優(yōu)化三個(gè)步驟，旨在提升運(yùn)算速度并減少內(nèi)存、顯存占用。具體來(lái)說(shuō)，這其中最終要的就是以.TFLite為格式的模型文件，其主結(jié)構(gòu)為一個(gè)M
關(guān)鍵字： TFLite 模型推理庫(kù) 深度學(xué)習(xí)

氧化鋯氧傳感器特性及偏移研究

根據(jù)以氧化鋯型陶瓷為基礎(chǔ)的車用氧傳感器工作原理，利用能斯特方程，分別對(duì)電壓型和電流型輸出的兩種氧傳感器信號(hào)進(jìn)行推導(dǎo)，將其轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型，為性能仿真研究與其關(guān)聯(lián)因素提供理論基礎(chǔ)。闡述導(dǎo)致兩種氧傳感器輸出偏移的幾種因素，并給出偏移量的參考評(píng)價(jià)，為氧傳感器信號(hào)分析測(cè)定提供理論依據(jù)。
關(guān)鍵字： 202305 氧傳感器氧化鋯模型偏移

AI的“安卓時(shí)刻”：開(kāi)源大模型正在追上谷歌和ChatGPT

一位計(jì)算機(jī)科學(xué)教授表示，免費(fèi)的AI模型現(xiàn)在在性能上“相當(dāng)接近”谷歌和ChatGPT開(kāi)發(fā)商O(píng)penAI的專有模型，大多數(shù)軟件開(kāi)發(fā)人員最終將選擇使用免費(fèi)的模型。
關(guān)鍵字： AI 開(kāi)源模型谷歌 ChatGPT

數(shù)據(jù)挖掘在用戶竊電行為識(shí)別中的應(yīng)用

隨著電力事業(yè)的發(fā)展和智能電表的普及，電力體系趨于完善，方便了電力行業(yè)的用電管理工作，然而竊電行為屢禁不止，竊電技術(shù)也日新月異。為了能夠準(zhǔn)確識(shí)別出存在的竊電用戶，引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，使用C4.5算法構(gòu)建用戶竊電識(shí)別模型，能夠更加準(zhǔn)確有效地對(duì)用戶的竊電行為進(jìn)行分析。
關(guān)鍵字：竊電數(shù)據(jù)挖掘 C4.5算法模型 202205

基于模型的電動(dòng)汽車PTC控制方法

為了改善電動(dòng)車PTC控制方法以及提高對(duì)PTC控制的保護(hù)，本文基于模型搭建了電動(dòng)汽車PTC控制用軟件，通過(guò)仿真測(cè)試，該模型可以實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車PTC的控制，判斷PTC的過(guò)溫、過(guò)流等故障，按相應(yīng)的故障等級(jí)進(jìn)行動(dòng)作，并能夠?qū)崿F(xiàn)電流、功率的閉環(huán)控制，提供了一種電動(dòng)汽車用簡(jiǎn)易、高效的PTC控制方法。
關(guān)鍵字：電動(dòng)汽車 PTC 模型控制 202109

華為又來(lái)一個(gè)“全球第一”：全球最大、千億參數(shù)的AI大模型

當(dāng)很多消費(fèi)者，還在被華為自動(dòng)駕駛技術(shù)“絕對(duì)第一”這則消息，震得不要不要的時(shí)候，華為又偷偷放了一個(gè)大招，又來(lái)了一個(gè)“全球第一”。在華為的開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，余承東發(fā)布了業(yè)界首個(gè)千億級(jí)生成與理解中文NLP大模型，這也是業(yè)界最大的CV（視覺(jué)預(yù)訓(xùn)練）大模型，華為將它命名為“華為云盤(pán)古大模型”。正如余承東在以前的手機(jī)發(fā)布會(huì)上一樣，余承東激動(dòng)的表示：“這是今天最重磅的產(chǎn)品”！然后現(xiàn)場(chǎng)“掌聲如雷”，久久不息……當(dāng)然，這次的“華為云盤(pán)古大模型”也值得大家給予掌聲，因?yàn)榍|級(jí)參數(shù)規(guī)模的AI大模型，這可是已經(jīng)逼近人類神經(jīng)元的數(shù)量了
關(guān)鍵字：華為 AI 模型

AI講座：ML空間對(duì)映公式：X*W+B=Y

1? ?記住相關(guān)性：使用X*W+B=Y公式在上一期里，曾經(jīng)說(shuō)明了人和ML( 機(jī)器學(xué)習(xí)) 一樣都很擅長(zhǎng)于將事物從原來(lái)的空間對(duì)映到另一個(gè)空間，例如繪畫(huà)、寫(xiě)作等。在對(duì)映過(guò)程中，會(huì)不斷強(qiáng)化其對(duì)共性的記憶強(qiáng)度，因而能從經(jīng)驗(yàn)中累積、沉淀其所觀察過(guò)事物的共同規(guī)律( 即共相)。在ML 領(lǐng)域里，這個(gè)X*W+B=Y 的對(duì)映公式，扮演核心角色?，F(xiàn)在就從最簡(jiǎn)單的例子，來(lái)仔細(xì)觀察，看看如何來(lái)找出W和B 的值。請(qǐng)從這個(gè)簡(jiǎn)單的范例出發(fā)：首先從空間對(duì)映的視角來(lái)看，如下圖所示：這X 空間里已知有2 個(gè)值，分別對(duì)映到Y(jié)
關(guān)鍵字： 202104 ML 模型

又被AI騙了！73%的人無(wú)法分辨“真假”音效

　　又一次，AI 欺騙了人類?！　≡谝淮卧囼?yàn)中，AI 讓 73% 的人相信 AI 合成音效是真實(shí)的。這一最新研究成果有望應(yīng)用于電影、電視劇等影視制作工作中?！　∠胂笠幌拢偃缒阏诳匆徊靠植榔号鲬?zhàn)戰(zhàn)兢兢地走在黑暗的地下室中，背景音樂(lè)十分恐怖，同時(shí)一些看不見(jiàn)的邪惡生物也在黑暗中蠕動(dòng)，然后突然一聲巨響，一個(gè)物體被撞倒了…… 如果沒(méi)有這種令人緊張又恰到好處的音效，只通過(guò)眼睛看到的場(chǎng)景很難讓人產(chǎn)生這種恐懼感。　　通常，這些音效是由錄音室中的
關(guān)鍵字： AI 合成音效模型

基于模型的建議：光刻友好設(shè)計(jì)成功的導(dǎo)航

如今對(duì)于一些技術(shù)節(jié)點(diǎn)，設(shè)計(jì)人員需要在晶圓代工廠流片和驗(yàn)收之前進(jìn)行光刻友好設(shè)計(jì)(Litho Friendly Design) 檢查。由于先進(jìn)節(jié)點(diǎn)的解析度增進(jìn)技術(shù)(RET) 限制，即使在符合設(shè)計(jì)規(guī)則檢查 (DRC) 的設(shè)計(jì)中，我們?nèi)钥吹搅烁嗟闹圃靻?wèn)題。
關(guān)鍵字：模型光刻 DRC MBH

電阻不再是電阻

電阻不再是電阻——高頻時(shí)確實(shí)如此許多設(shè)計(jì)師沒(méi)有意識(shí)到實(shí)際元件中的寄生因素會(huì)影響它們的值。當(dāng)頻率達(dá)到幾百兆赫茲時(shí)，諸如電阻、電感和電容等基本元件都會(huì)呈現(xiàn)出非理想的特性。這種變化在設(shè)計(jì)濾波器或試
關(guān)鍵字：電阻頻率阻抗模型

三相雙向PWM整流器模型與控制電路設(shè)計(jì)

為解決傳統(tǒng)多脈沖變壓整流器架構(gòu)復(fù)雜，功率因數(shù)隨著電壓頻率增加，輸入功率因素也相應(yīng)減少的問(wèn)題。文中采用高頻功率變換技術(shù)，對(duì)PWM整流器的模型與控制電路設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了分析，并在此基礎(chǔ)上介紹了主電路參數(shù)的設(shè)計(jì)。并通過(guò)仿真和試驗(yàn)結(jié)果表明，文中所述設(shè)計(jì)的PWM整流器，達(dá)到了抑制諧波電流的目的，并可滿足直流側(cè)電壓的抗干擾性和動(dòng)態(tài)穩(wěn)態(tài)性能，為PWM整流器參數(shù)的設(shè)計(jì)提供了參考。
關(guān)鍵字： PWM整流器模型控制電路參數(shù)設(shè)計(jì)

基于模型的設(shè)計(jì)簡(jiǎn)化嵌入式電機(jī)控制系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

本文描述了圍繞基于ARM的嵌入式電機(jī)控制處理器構(gòu)建的基于模型設(shè)計(jì)(MBD)平臺(tái)的詳細(xì)情況。隨后，本文提供最初部署的基本永磁同步電機(jī)(PMSM)控制算法示例，并介紹了方便的功能擴(kuò)展，以包含自動(dòng)化系統(tǒng)的多軸位置控制。
關(guān)鍵字：模型電機(jī)控制

眼圖的定義、原理及模型

從理論上講，一個(gè)基帶傳輸系統(tǒng)的傳遞函數(shù)只要滿足式( 4-27 )，就可消除碼間串?dāng)_。但在實(shí)際系統(tǒng)中要想做到這一點(diǎn)非常困難，甚至是不可能的。這是
關(guān)鍵字：眼圖定義原理模型

基于PARAFAC模型的新型DS-CDMA盲接收機(jī)

根據(jù)平行因子(PARAFAC)模型，研究DS-CDMA盲多用戶檢測(cè)算法。將直接三線性分解算法(DTLD)與三線性交替最小二乘(TALS)算法結(jié)合，提出一種新的DTALS-PARAFAC盲接收機(jī)，解決了三線性交替最小二乘(TALS)算法中因?yàn)槌跏贾倒烙?jì)不當(dāng)引起的收斂速度差的問(wèn)題。仿真結(jié)果表明，與TALS-PARAFAC接收機(jī)相比，DTALS-PARAFAC接收機(jī)改善了誤碼率性能，并且具有更快的收斂速度。
關(guān)鍵字： PARAFAC DS-CDMA 模型接收機(jī)

高速互連SPICE仿真模型介紹

SPICE(Simulation Program for Integrated Circuits Emphasis)是由美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校的電子研究實(shí)驗(yàn)室于1975年開(kāi)發(fā)出來(lái)的一種功能非常強(qiáng)大的通用模擬電路仿真器。正如同SPICE的名字所表示的，它最初主要被用來(lái)驗(yàn)
關(guān)鍵字：介紹模型仿真 SPICE 高速