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面向内存计算平台的神经网络代码转换方法研究
【出 处】
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西安电子科技大学
【发表日期】
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2021年01期
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近年来,深度学习为计算机视觉算法的飞速发展奠定了稳固的基础,基于深度神经网络的目标检测算法渐渐被应用在人们生产生活的方方面面。然而,随着技术的发展,目标检测算法的研究也从充足数据、强监督的场景逐渐转移到了类别长尾分布的小样本场景。因此,如何利用极少量的数据实现高精度的目标检测,成为了近年来国内外的研究热点。然而,在没有足够数据的情况下,深度神经网络容易出现难收敛、过拟合以及泛化性能差等问题;并且由
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我国海域面积宽广,拥有极为丰富的海洋资源。作为渔船在海上通信的主要方式之一,渔用通信系统的发展和改良关系着渔民在海上的生活状态和安全形势。同时,随着物联网技术和流媒体技术的不断发展,人们开始在改良当前的渔用通信系统中,研究具有更多功能的新型渔用综合通信系统,从而提高海上的通信能力。本文首先阐述了物联网技术的概念和特点,以及物联网技术在渔业通信中的研究现状,着重对物联网中的关键技术——集群和负载均衡
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