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ニューラルネットワークは現在、ハッカーの数、学生、研究者、そして企業の数が増えています。最後の復活は、World Wide WebやNo Leural Network Toolsがほとんどまたはまったくなかった場合、80年代、90秒にありました。現在の復活は2006年頃に始まりました。ハッカーの観点から、他のリソースと他のリソースと同様に提供されたのは、今すぐ申し出されていますか。私自身のために、ラズベリーPIのGPUはいいでしょう。 80年代と90年代 ニューラルネットワーク80S / 90年代の本だけでなく、MAGS ヤングズのために、米国が世界的な幅広いウェブの前に何もすることができたのだろうか、ハードコピー雑誌は私たちが新しいことを意識させるのに巨大な部分を演じました。それほどそれは科学系誌の1992年9月の特別な問題であり、神経学的ネットワークに紹介された脳、生物学的および人工的な種類の両方を紹介しました。 それからあなたは自分のニューラルネットワークをスクラッチから書くか、または他の誰かからのソースコードを順序付けることができます。私はその科学的アメリカの問題のアマチュア科学者列からフロッピーを秩序だった。あなたはあなたのためにすべての低レベル、複雑な数学をするニューラルネットワークライブラリを同様に購入するかもしれません。トロント大学からのXERIONと呼ばれる無料シミュレータも同様でした。 本屋の科学のセクションに目を向けておくことは、被験者の時折の本を上げました。伝統的なものは、Rumelhart、McClelland et al。鉱山の好ましいものは、神経計算であり、自己組織化マップ:ロボットアームを制御するニューラルネットワークに興味を持っていた場合に有用である。 あなたが参加するかもしれない会議と同様に短いコースと同様に短いコースがありました。 1994年に参加したセミナーは、その後、Geoffrey Hinton、Toronto大学、そして今でも現場のリーダーです。当時の最善の年次セミナーは、今日はまだ強くなっている神経情報処理システム会議でした。 そして最後に、私は公開された論文のためにライブラリを命じることを思い出します。私のセミナー論文のスタック、プログラム配布資料、コピー記事、およびその期間からの手書きノートは約3インチの厚さです。 それから物事は比較的静かになった。ニューラルネットワークはいくつかのアプリケーションで使用を発見したが、彼らは限られた研究界の外で、世界の視点と同様に彼らの誇大宣伝に住んでいなかった、彼らは問題を止めた。いくつかのブレークスルーとともに、そしてそれから最後に2006年頃には、再び世界中で展開されたので、物事は静かに残った。 現在が届きます 私たちはここでのツールに焦点を当てていますが、これは主に行われました。 3層以上の深さを超えるネットワークのための新しいテクニック、今や深いニューラルネットワークと呼ばれる トレーニングをスピードアップするためのGPU(グラフィック処理単位)の使用 多数のサンプルを含むトレーニングデータの可用性 ニューラルネットワークフレームワーク 現在、さまざまなライセンスで無料のライセンスを無料で使用するためのダウンロードのために提供されているフレームワークと呼ばれる数多くのニューラルネットワークライブラリがあり、それらの多くはオープンソースフレームワークです。より人気のあるもののほとんどは、GPU上のニューラルネットワークを実行することができます。また、ほとんどの種類のネットワークをサポートするのに十分な柔軟性があります。 これがより人気のあるもののほとんどがあります。彼らはすべてFNNを除いてGPUサポートを受けています。 テンソルフロー 言語:Python、C

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のみを使用するだけで、Teslaは自動車に超音波センサーの配置を停止することを明らかにしました。この動きは、テスラが昨年テスラビジョンカメラを使用することを確認した後に起こります。 オートパイロットを機能させるために購入する際、テスラ車とトラックは、すべてを機能させるためにカメラと超音波センサーの組み合わせを歴史的に出荷してきました。 エレクトレックは、「8台のカメラ、前面のレーダー、および車両の周りにいくつかの超音波センサーがあった」と述べています。 しかし、それは今ではすべて変化しようとしています。テスラは、人々が車やトラックを運転する方法を模倣する最良の方法は、自動操縦に彼らが見ているものを見せてもらうことであり、それ以上のものを見ることであるという意見のようです。 あなたはより多くのデータがより良いと思うでしょうが、テスラの考えは、視覚ベースのシステムを使用してそれらをナビゲートする人間のために道路が設計されているということです。自動車メーカーは、それを純粋にカメラと人工のニューラルネットで複製し、レーダーデータにシステムを汚染させないようにすることが最善であると考えています。 Teslaは、モデル3とモデルYから超音波センサーを排除し、モデルSとモデルXが2023年に同じ動きをしていると言います。 ただし、これは最初はいくつかの機能が利用できないことを意味します。ただし、テスラは、最終的にはウルトリュニックセンシング車やトラックにもそれらをもたらすと述べています。これらには、パークアシスト、オートパーク、召喚、スマートサマンが含まれます。 あなたもチェックアウトしたいかもしれません: ダウンロード:IOS 16.1 Beta 4が公開されたときにリリースされたときにリリース 悪いiOS 16バッテリー寿命の修正方法[ガイド] Jailbreak iOS 16.0.2 iPhoneおよびiPadステータスの更新で iOS 16互換性とサポートされているiPhone、iPad、iPod Touchデバイス iOS 16隠された機能:100以上の変更Appleが教えてくれなかった ダウンロード:iOS 16.0.2 OTAプロファイルファイル、IPSWリンクリリース iOS 16の最終的なIPSWリンクをダウンロードして、iPhone 13、Pro、12、Pro、11、Pro、XS Max、X、Xr、8、および[チュートリアル]にインストールします

電気化学的剥離によるグラファイトからのグラフェン電気化学的剥離によるグラファイトからのグラフェン

グラフェンは興味深い材料であるが、有用なものを十分にすることは少し厳しいことであり得る。それが、この電気化学的プロセスのように、バルクでグラフェンを製造するためのこの電気化学的プロセスのように、私たちは常に新しい方法を探している理由です。 グラフェンが六方晶アレイに結合した炭素原子の分子単層であることがおそらく知っている。その単層に着くことは困難な命題ですが、グラフェンの有用なビットは、一般的なグラファイトのさまざまな機械的および化学的処理によって作成することができます。グラファイトからのグラフェンの採取へのアプローチへのアプローチは、電気化学的剥離から始まる2段階のプロセスである。薄いグラファイトホイルのストリップを硫酸第一鉄の浴中で電解し、その結果、グラファイトが剥離し、電解質中に剥離する。濾過および洗浄後、ほぼグラフェンは超音波洗浄剤中でさらに剥離される。その結果、作業がほとんどなく、低コストでグラム量の収量が得られます。 ほとんど管理されていない爆発や過熱大豆油であろうと、最近グラフェンを作成する新しい方法がたくさんの努力があります。しかし、グラフェンは次の大きなことになりますか?陪審員はまだ出ています。