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電子發(fā)燒友網(wǎng)>vr|ar|虛擬現(xiàn)實(shí)>沉浸式仿真訓(xùn)練既可提升訓(xùn)練效果 又能有效避免訓(xùn)練傷亡

沉浸式仿真訓(xùn)練既可提升訓(xùn)練效果 又能有效避免訓(xùn)練傷亡

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請(qǐng)教Vision做OCR識(shí)別數(shù)字,可以訓(xùn)練,但訓(xùn)練好的對(duì)訓(xùn)練樣本處理出現(xiàn)問(wèn)題,見(jiàn)圖片閾值無(wú)法調(diào)節(jié),求教_(:зゝ∠)_

OCR訓(xùn)練時(shí)閾值選擇Mode為Auto:Uniform,但訓(xùn)練好后對(duì)訓(xùn)練樣本做識(shí)別出現(xiàn)問(wèn)題,見(jiàn)圖片,求教
2017-02-20 11:26:18

請(qǐng)問(wèn),如何編寫紋理訓(xùn)練器?

請(qǐng)問(wèn),texture.clf這個(gè)文件應(yīng)該如何訓(xùn)練出來(lái)呢?我根據(jù)書中的粒子分類器編寫的在后續(xù)的使用中出現(xiàn)了下圖的問(wèn)題,請(qǐng)問(wèn)應(yīng)該如何解決呢?
2022-10-04 15:38:56

車牌識(shí)別前準(zhǔn)備--字符庫(kù)OCR訓(xùn)練

第一步,搜集到的車牌字符進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,保存生成一個(gè)abc文件。附件含車牌的單個(gè)字符圖片庫(kù),包括數(shù)字。字母和漢字。學(xué)習(xí)訓(xùn)練程序和檢測(cè)學(xué)習(xí)效果的程序。
2015-08-04 23:13:32

高級(jí)電子工程師加薪必備設(shè)計(jì)訓(xùn)練教程

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` 本帖最后由 李洋水蛟龍 于 2020-12-20 18:13 編輯 6.將主頁(yè)面選擇器中的值傳遞到訓(xùn)練頁(yè)面顯示效果:選中的值傳到下一個(gè)頁(yè)面代碼如下:添加如圖代碼到訓(xùn)練頁(yè)面中接收信息在訓(xùn)練頁(yè)面
2020-12-10 19:22:44

鴻蒙應(yīng)用-呼吸訓(xùn)練app部分練習(xí)展示(開(kāi)始)

: 30px; text-align: center;}.jltfbtn{ width: 200px; height: 50px; }2. 添加訓(xùn)練頁(yè)面并實(shí)現(xiàn)其與主頁(yè)面之間的相互跳轉(zhuǎn)效果顯示:點(diǎn)擊“點(diǎn)我
2020-12-10 17:56:04

allegro初級(jí)訓(xùn)練教程

allegro初級(jí)訓(xùn)練教程: 介紹本訓(xùn)練課程的結(jié)構(gòu) 基本操作,移動(dòng),復(fù)制等命令會(huì)圖基本能數(shù)設(shè)置常用用戶變量設(shè)置變化視圖的方法
2008-05-11 23:00:350

虛擬坦克模擬訓(xùn)練系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究

目前一些坦克訓(xùn)練基地已有一些模擬訓(xùn)練系統(tǒng),但一般是單項(xiàng)訓(xùn)練系統(tǒng),如坦克駕駛訓(xùn)練、炮手射擊訓(xùn)練等,沒(méi)有車長(zhǎng)、炮長(zhǎng)、駕駛員協(xié)同作戰(zhàn)訓(xùn)練的集成訓(xùn)練系統(tǒng),而且仿真性不
2009-09-01 17:02:1327

無(wú)人機(jī)動(dòng)態(tài)測(cè)試仿真訓(xùn)練系統(tǒng)設(shè)計(jì)

無(wú)人機(jī)動(dòng)態(tài)測(cè)試、仿真訓(xùn)練系統(tǒng)包括地勤檢測(cè)平臺(tái)、聯(lián)調(diào)仿真環(huán)境和虛擬訓(xùn)練環(huán)境,能夠?qū)o(wú)人機(jī)進(jìn)行動(dòng)態(tài)測(cè)試和控制,滿足日常操作訓(xùn)練要求。地勤檢測(cè)平臺(tái)使用了便捷式測(cè)
2009-12-16 13:45:2427

基于MDA的訓(xùn)練仿真建模研究

文中從模型驅(qū)動(dòng)體系(MDA)的特性出發(fā),根據(jù)某作戰(zhàn)仿真系統(tǒng)的研究成果,分別從MDA 基本模型、模型描述兩方面研究了基于MDA 體系的訓(xùn)練仿真系統(tǒng)模型的結(jié)構(gòu)。隨后從建模的過(guò)程
2009-12-25 16:54:1813

下肢外骨骼康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人

邁步機(jī)器人BEAR-H系列是用于輔助腦卒中患者步態(tài)康復(fù)訓(xùn)練的新型可穿戴下肢外骨骼機(jī)器人。機(jī)器人擁有主動(dòng)被動(dòng)訓(xùn)練模式,通過(guò)對(duì)患者髖、膝、踝關(guān)節(jié)提供助力完成行走訓(xùn)練,可以節(jié)省人力,并提高康復(fù)效果
2023-09-20 17:25:48

靈巧訓(xùn)練套圈器電路圖

靈巧訓(xùn)練套圈器電路圖
2009-04-10 18:39:24975

基于單片機(jī)電臺(tái)仿真訓(xùn)練系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

針對(duì)電臺(tái)訓(xùn)練中存在的問(wèn)題,提出了以單片機(jī)為硬件核心的電臺(tái)仿真訓(xùn)練系統(tǒng),仿真電臺(tái)的訓(xùn)練,更好地保障軍事任務(wù)。
2011-09-30 10:04:551213

某型航空偵察平臺(tái)模擬訓(xùn)練系統(tǒng)的研制

針對(duì)新型偵察設(shè)備的教學(xué)及訓(xùn)練效果提升,采用軟硬件結(jié)合的模擬仿真技術(shù),實(shí)現(xiàn)了偵察任務(wù)系統(tǒng)、配套偵察設(shè)備的信號(hào)模擬輸出、配套偵察設(shè)備的模擬通電檢查及拆裝維護(hù)模擬訓(xùn)練
2011-10-24 15:17:5840

Flash實(shí)現(xiàn)雷達(dá)模擬訓(xùn)練軟件

針對(duì)目前部隊(duì)在裝備訓(xùn)練中存在的困難和問(wèn)題,提出了一種基于Flash技術(shù)的雷達(dá)模擬訓(xùn)練軟件開(kāi)發(fā)方法。通過(guò)該雷達(dá)模擬訓(xùn)練軟件的使用,能夠提高裝備訓(xùn)練工作效果,幫助操作手盡快熟練
2012-02-08 15:50:1050

報(bào)務(wù)仿真訓(xùn)練系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

針對(duì)特殊工作崗位需求、復(fù)雜電磁環(huán)境下報(bào)務(wù)訓(xùn)練需求、裝備終端個(gè)人化趨勢(shì)需求,研制報(bào)務(wù)仿真訓(xùn)練系統(tǒng);圍繞報(bào)務(wù)仿真訓(xùn)練系統(tǒng)的功能,對(duì)系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)方案及軟件功能模塊進(jìn)行分析,并對(duì)系統(tǒng)界面、接口適配器、標(biāo)準(zhǔn)
2015-12-31 10:01:0621

proteus技能訓(xùn)練2

proteus技能訓(xùn)練2.掌握基本電路的繪制。
2016-05-06 15:29:5220

基于8051的Proteus仿真-射擊訓(xùn)練游戲

基于8051的Proteus仿真-射擊訓(xùn)練游戲
2016-09-01 23:36:3520

事半功倍 VR訓(xùn)練可讓運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練效果倍增

運(yùn)動(dòng)員利用VR來(lái)作為訓(xùn)練,并非是個(gè)新鮮事。比如來(lái)自堪薩斯的 EON Sports VR推出針對(duì)棒球訓(xùn)練的VR項(xiàng)目Project OPS,運(yùn)動(dòng)員帶上眼鏡后可在360度虛擬空間訓(xùn)練好球帶意識(shí)及投球動(dòng)作。
2016-11-23 11:40:111136

某型裝甲車駕駛員終端仿真訓(xùn)練系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)石志強(qiáng)

某型裝甲車駕駛員終端仿真訓(xùn)練系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)_石志強(qiáng)
2017-03-14 08:00:001

潛艇平臺(tái)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)聯(lián)邦設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)常廣暉

潛艇平臺(tái)訓(xùn)練仿真系統(tǒng)聯(lián)邦設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)_常廣暉
2017-03-14 08:00:000

基于一種航資系統(tǒng)綜合訓(xùn)練裝置設(shè)計(jì)

的維護(hù)保障水平和使用效果受到極大的制約。為了進(jìn)一步提高航空兵部隊(duì)的新裝備訓(xùn)練水平,滿足一線部隊(duì)崗前培訓(xùn)及新裝備訓(xùn)練急需,研制航姿系統(tǒng)綜合訓(xùn)練裝置具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。 文中設(shè)計(jì)了一種航姿系統(tǒng)綜合訓(xùn)練裝置,該裝
2017-11-01 10:39:522

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MapReduce訓(xùn)練

任務(wù)中通過(guò)種群進(jìn)化,選取適應(yīng)度最高的權(quán)陣作為Map任務(wù)下一輪訓(xùn)練的初始權(quán)陣,直至該權(quán)陣對(duì)所有輸入數(shù)據(jù)分片收斂。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與現(xiàn)有方法相比,該方法可有效避免MapReduce訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)容易陷入局部收斂的問(wèn)題,并大大減少訓(xùn)練時(shí)間。
2017-11-23 15:07:4012

分類器的訓(xùn)練過(guò)程

opencv中haar、lbp的訓(xùn)練原理及過(guò)程
2017-11-27 15:18:410

關(guān)于語(yǔ)言模型和對(duì)抗訓(xùn)練的工作

本文把對(duì)抗訓(xùn)練用到了預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)兩個(gè)階段,對(duì)抗訓(xùn)練的方法是針對(duì)embedding space,通過(guò)最大化對(duì)抗損失、最小化模型損失的方式進(jìn)行對(duì)抗,在下游任務(wù)上取得了一致的效果提升。 有趣的是,這種對(duì)抗
2020-11-02 15:26:491802

CompanionPro推用于訓(xùn)練狗的AI訓(xùn)練機(jī)

狗的訓(xùn)練通常情況下都需要人的參與,但如果沒(méi)有人的參與會(huì)帶來(lái)更好的結(jié)果嗎?在舊金山動(dòng)物保護(hù)組織 SPCA 的合作下, 名為 Companion Labs 的初創(chuàng)公司近日推出了首款用于訓(xùn)練狗的AI 訓(xùn)練機(jī)--CompanionPro。
2020-11-26 11:50:391242

小米在預(yù)訓(xùn)練模型的探索與優(yōu)化

導(dǎo)讀:預(yù)訓(xùn)練模型在NLP大放異彩,并開(kāi)啟了預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)的NLP范式時(shí)代。由于工業(yè)領(lǐng)域相關(guān)業(yè)務(wù)的復(fù)雜性,以及工業(yè)應(yīng)用對(duì)推理性能的要求,大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型往往不能簡(jiǎn)單直接地被應(yīng)用于NLP業(yè)務(wù)中。本文將為
2020-12-31 10:17:112217

模型訓(xùn)練擬合的分類和表現(xiàn)

如何判斷過(guò)擬合呢?我們?cè)?b class="flag-6" style="color: red">訓(xùn)練過(guò)程中會(huì)定義訓(xùn)練誤差,驗(yàn)證集誤差,測(cè)試集誤差(泛化誤差)。訓(xùn)練誤差總是減少的,而泛化誤差一開(kāi)始會(huì)減少,但到一定程序后不減反而增加,這時(shí)候便出現(xiàn)了過(guò)擬合的現(xiàn)象。
2022-02-12 15:49:364134

自然語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練的發(fā)展史

自從深度學(xué)習(xí)火起來(lái)后,預(yù)訓(xùn)練過(guò)程就是做圖像或者視頻領(lǐng)域的一種比較常規(guī)的做法,有比較長(zhǎng)的歷史了,而且這種做法很有效,能明顯促進(jìn)應(yīng)用的效果。
2021-04-15 14:48:331988

如何顯著提升Vision Transformer的訓(xùn)練效率

為了降低門檻,讓更多人能夠應(yīng)用ViT,我們開(kāi)發(fā)一系列方法來(lái)加速整個(gè)訓(xùn)練。我們基于MetaAI的圖像分類模型庫(kù)PyCls實(shí)現(xiàn)了一系列優(yōu)化,這些優(yōu)化極大的提升了模型訓(xùn)練過(guò)程的吞吐量:
2022-05-24 10:46:561118

微調(diào)前給預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)增加噪音提高效果的方法

為了減輕上述問(wèn)題,提出了NoisyTune方法,即,在finetune前加入給預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)增加少量噪音,給原始模型增加一些擾動(dòng),從而提高預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在下游任務(wù)的效果,如下圖所示,
2022-06-07 09:57:321972

三種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)訓(xùn)練

機(jī)器學(xué)習(xí)可能需要很重的硬件,所以像手機(jī)這樣的“邊緣”設(shè)備通常會(huì)向中央服務(wù)器發(fā)送原始數(shù)據(jù),然后返回經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的算法。然而,有些人希望訓(xùn)練能夠在本地進(jìn)行。一種新的人工智能訓(xùn)練方法擴(kuò)展了小型設(shè)備的訓(xùn)練能力,可能有助于保護(hù)隱私。
2022-10-11 11:57:35716

虛擬訓(xùn)練和模擬:趨勢(shì)和觀察

  模擬程序消除了與訓(xùn)練相關(guān)的旅行成本,因?yàn)閬?lái)自全國(guó)各地的部隊(duì)可以虛擬地互動(dòng)和一起訓(xùn)練。虛擬模擬提供了一個(gè)集體培訓(xùn)環(huán)境,參與者共同沉浸在虛擬場(chǎng)景中,挑戰(zhàn)他們作為個(gè)人移動(dòng)和行動(dòng),同時(shí)保持必要的溝通和協(xié)調(diào),以作為一個(gè)團(tuán)隊(duì)有效運(yùn)作。
2022-11-01 11:05:51336

簡(jiǎn)單總結(jié)幾種NLP常用的對(duì)抗訓(xùn)練方法

對(duì)抗訓(xùn)練本質(zhì)是為了提高模型的魯棒性,一般情況下在傳統(tǒng)訓(xùn)練的基礎(chǔ)上,添加了對(duì)抗訓(xùn)練是可以進(jìn)一步提升效果的,在比賽打榜、調(diào)參時(shí)是非常重要的一個(gè)trick。
2022-11-09 10:17:562053

mmdetection訓(xùn)練數(shù)據(jù)遇到的問(wèn)題

mmdetection訓(xùn)練數(shù)據(jù)遇到的問(wèn)題
2023-01-13 10:13:41440

什么是預(yù)訓(xùn)練 AI 模型?

預(yù)訓(xùn)練 AI 模型是為了完成特定任務(wù)而在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。這些模型既可以直接使用,也可以根據(jù)不同行業(yè)的應(yīng)用需求進(jìn)行自定義。 如果要教一個(gè)剛學(xué)會(huì)走路的孩子什么是獨(dú)角獸,那么我們首先應(yīng)
2023-04-04 01:45:021025

什么是預(yù)訓(xùn)練AI模型?

預(yù)訓(xùn)練 AI 模型是為了完成特定任務(wù)而在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。這些模型既可以直接使用,也可以根據(jù)不同行業(yè)的應(yīng)用需求進(jìn)行自定義。
2023-05-25 17:10:09595

NVIDIA AI 技術(shù)助力 vivo 文本預(yù)訓(xùn)練大模型性能提升

vivo AI 團(tuán)隊(duì)與 NVIDIA 團(tuán)隊(duì)合作,通過(guò)算子優(yōu)化,提升 vivo 文本預(yù)訓(xùn)練大模型的訓(xùn)練速度。在實(shí)際應(yīng)用中, 訓(xùn)練提速 60% ,滿足了下游業(yè)務(wù)應(yīng)用對(duì)模型訓(xùn)練速度的要求。通過(guò)
2023-05-26 07:15:03422

英海軍訓(xùn)練引入VR技術(shù)

據(jù)悉,通過(guò)這款“沉浸式3D漫游訓(xùn)練系統(tǒng)”,受訓(xùn)的英國(guó)皇家海軍人員可在潛艇和新型潛艇模型中進(jìn)行沉浸訓(xùn)練,并開(kāi)展各項(xiàng)應(yīng)急演練。隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)有望成為潛艇訓(xùn)練的重要組成部分,為英國(guó)皇家海軍的潛艇部隊(duì)帶來(lái)更大戰(zhàn)斗優(yōu)勢(shì)。
2023-06-14 17:05:58358

基于一個(gè)完整的 LLM 訓(xùn)練流程

進(jìn)群,作者答疑、不錯(cuò)過(guò)直播 1.預(yù)訓(xùn)練階段(Pretraining Stage) 工欲善其事,必先利其器。 當(dāng)前,不少工作選擇在一個(gè)較強(qiáng)的基座模型上進(jìn)行微調(diào),且通常效果不錯(cuò)(如:[alpaca
2023-06-29 10:08:591202

類GPT模型訓(xùn)練提速26.5%,清華朱軍等人用INT4算法加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

使用 INT4 算法實(shí)現(xiàn)所有矩陣乘法的 Transformer 訓(xùn)練方法。 模型訓(xùn)練得快不快,這與激活值、權(quán)重、梯度等因素的要求緊密相關(guān)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練需要一定計(jì)算量,使用低精度算法(全量化訓(xùn)練或 FQT 訓(xùn)練)有望提升計(jì)算和內(nèi)存的效率。FQT 在原始的全精度計(jì)算圖中增加
2023-07-02 20:35:01403

OpenHarmony競(jìng)賽訓(xùn)練營(yíng)正式啟動(dòng)

,一起探索OpenHarmony的創(chuàng)新與可能! OpenHarmony競(jìng)賽訓(xùn)練營(yíng)活動(dòng)旨在引導(dǎo)高校學(xué)生進(jìn)行OpenHarmony產(chǎn)學(xué)研用,培養(yǎng)更多應(yīng)用型人才和產(chǎn)業(yè)需求有效鏈接,吸引更多的高校師生參與
2023-10-07 21:10:01336

谷歌模型訓(xùn)練軟件有哪些?谷歌模型訓(xùn)練軟件哪個(gè)好?

谷歌在模型訓(xùn)練方面提供了一些強(qiáng)大的軟件工具和平臺(tái)。以下是幾個(gè)常用的谷歌模型訓(xùn)練軟件及其特點(diǎn)。
2024-03-01 16:24:01184

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