深度學習訓練營-使用 Python、Pytorch 的神經(jīng)網(wǎng)絡
本課程通過提供全面的學習路徑脫穎而出，該路徑融合了三個領先框架的基本方面：Python、PyTorch 和 TensorFlow。通過強調動手實踐和實際應用，您將快速從基本概念發(fā)展到掌握深度學習技術，最終創(chuàng)建復雜的 AI 模型。主要亮點：Python 從基礎開始學習 Python，逐步學習對實施深度學習算法至關重要的高級編程。
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仿真資料吧 ??? 1年前
【基于openfoam&fluent深度學習算法驅動的流體力學設計與應用】專題 
深度學習模型求解可壓縮流體力學方程Python編程實現(xiàn)反向追蹤算法前沿技術深度聚焦理論與實踐結合，新興技術探討【openfoam深度學習驅動的流體力學計算與應用】專題基于OpenFOAM的矩形柱體LES模擬案例基于python語言的CFD數(shù)據(jù)后處理運用Python處理實驗數(shù)據(jù)基于人工智能技術的流場預測與重構方法運用UNet算法進行壓力時序預測
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用戶_43283 ??? 1年前
基于Python深度學習的鯊魚識別分類系統(tǒng) 
圖5 基于深度學習的鯊魚識別分類系統(tǒng)演示界面最后，有相關需求歡迎通過公眾號“320科技工作室”與我們聯(lián)絡。
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320科技工作室 ??? 1年前
深度學習|基于MobileNet的多目標跟蹤深度學習算法 
由于深度學習的發(fā)展, 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型逐漸替代了傳統(tǒng)手工設計的特征, 提供了一種端到端的處理方法, 精度也大幅提高. 但CNN模型在不斷提高精度的同時, 其網(wǎng)絡深度和尺寸也在成倍增長, 需要GPU來進行加速, 使得基于深度學習的跟蹤算法無法直接應用于移動設備, 導致難以符合實時性要求. 因此降低算法復雜度、提高實時性、簡化和加速模型便成為亟待解決的問題.
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龍騰AI技術 ??? 3年前
深度學習驅動的流體力學計算 
2、 了解機器學習技術在實驗流體力學中的應用。 3、 掌握Python語言進行實驗數(shù)據(jù)的后處理，增強數(shù)據(jù)處理能力。
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hdpky ??? 2年前
深度學習|會開發(fā)AI的AI：超網(wǎng)絡有望讓深度學習大眾化 
超越 GHN-2盡管取得了這些成功，但Knyazev 認為剛開始的時候機器學習社區(qū)會抵制使用圖超網(wǎng)絡。他把這種阻力拿來跟 2012 年之前深度神經(jīng)網(wǎng)絡的遭遇相比擬。當時，機器學習從業(yè)者更喜歡人工設計的算法，而不是神秘的深度網(wǎng)絡。但是，當用大量數(shù)據(jù)訓練出來的大型深度網(wǎng)絡開始超越傳統(tǒng)算法時，情況開始逆轉。Knyazev ：“超網(wǎng)絡也可能會走上同樣的道路?！?/div>
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龍騰AI技術 ??? 3年前
深度學習驅動的流體力學計算與應用 
2、 了解機器學習技術在實驗流體力學中的應用。 3、 掌握Python語言進行實驗數(shù)據(jù)的后處理，增強數(shù)據(jù)處理能力。
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hdpky ??? 2年前
基于深度學習的電阻抗、電磁與電容層析成像方法研究 
逆問題仿真：Eidors&Matlab求解，Python神經(jīng)網(wǎng)絡3. 電極數(shù)量：8, 16, 32 或更多4. 模型求解：邊界電壓、靈敏度矩陣、電導率分布5. 傳統(tǒng)算法：Tikhonov, Noser, Landweber, CG, Laplace, TV 等6. 支持深度學習：RBF, CNN, ResNet, U-Net，GAN, VAE等7.
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320科技工作室 ??? 7月前
【深度學習驅動的流體力學計算與應用】專題 
【深度學習驅動的流體力學計算與應用】專題基于OpenFOAM的矩形柱體LES模擬案例基于python語言的CFD數(shù)據(jù)后處理運用Python處理實驗數(shù)據(jù)基于人工智能技術的流場預測與重構方法運用UNet算法進行壓力時序預測掌握基于多層感知機(MLP)的氣動性能預測方法基于多層感知機(MLP)的民航超臨界機翼氣動性能預測基于LES/DNS湍流模擬的時空超分辨率研究
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用戶_43283 ??? 2年前
深度學習與流體力學結合 
3、深入理解深度學習與湍流超分辨率的耦合機制。實操環(huán)節(jié)：1、基于深度學習的流場時序超分辨率處理（數(shù)據(jù)與代碼提供給學員）實驗流體力學與人工智能四、實驗流體力學核心知識點：1、掌握實驗流體力學的基礎知識，了解相關實驗設備。2、了解機器學習技術在實驗流體力學中的應用。3、掌握Python語言進行實驗數(shù)據(jù)的后處理，增強數(shù)據(jù)處理能力。4、風洞試驗
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力學AI有限元 ??? 1年前
零基礎學習Abaqus Python二次開發(fā)（全套案例）
完成全部課程學習后，學員將全面掌握Abaqus Python二次開發(fā)相關技術，為仿真相關工作提供有力助力。需要注意的是，開始本課程學習前，學員需具備有限元理論的基礎認知，且完全熟悉Abaqus的具體操作方法，這能幫助掃清學習過程中的相關障礙，更好地融入課程的學習思維模式。最后，衷心祝愿學員的學習和工作項目一切順利。課程適用人群1.
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仿真資料吧 ??? 3月前
用Python控制Comsol自動運行方法（三）：構建并訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡代理模型 
為了提高效率，可以使用Python控制COMSOL，結合深度神經(jīng)網(wǎng)絡（DNN）構建代理模型。具體而言，Python腳本可以自動化COMSOL的仿真流程，生成訓練數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)包括輸入?yún)?shù)（如幾何尺寸、材料屬性）和輸出結果（如場分布、響應值）。隨后，DNN模型通過這些數(shù)據(jù)進行訓練，學習輸入與輸出之間的復雜非線性關系。訓練好的代理模型能夠在毫秒級時間內預測結果，顯著提升計算效率。
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鋰電芯動 ??? 11月前
一份適合初學者的Python人工智能與機器學習入門指南-0
本課程《Python與機器學習：今日開啟AI模型構建之旅》旨在幫助你從零開始構建AI模型，即使你是編程或機器學習領域的新手。你將學習如何使用Python以及scikit-learn、pandas和NumPy等強大的庫來創(chuàng)建真實世界的機器學習模型。課程采用實踐導向、項目驅動的教學方法，因此你不僅能理解理論知識，還能通過構建實用的AI應用程序來應用這些知識。
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仿真資料吧 ??? 4月前
人工智能 大數(shù)據(jù) 深度強化學習 
十一、Python Spark 貝葉斯模型 十二、Python Spark邏輯回歸 十三、Python Spark回歸分析 十四、Spark ML Pipeline 機器學習流程分類 十五、Python Spark 創(chuàng)建推薦引擎 十六、項目實踐 培訓目標 1.掌握大數(shù)據(jù)建模分析與使用方法。
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DSJ123 ??? 3年前
基于深度學習的老照片修復系統(tǒng) 
核心實現(xiàn)方式包括：3.1 編程語言與框架Python：作為主要開發(fā)語言，Python具有豐富的深度學習與圖像處理庫，支持高效開發(fā)。TensorFlow/PyTorch：PyTorch提供靈活的動態(tài)計算圖，適用于復雜模型的訓練和實驗性優(yōu)化。TensorFlow適用于大規(guī)模部署，支持加速推理。
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320科技工作室 ??? 9月前
流體力學深度學習建模技術進展 
近年來火熱的深度學習技術由于以數(shù)據(jù)驅動為主、可以解決高維復雜問題，目前已在流體力學領域得到了一定應用。文章結合課題組近期研究探討了流體力學深度學習建模技術的最新進展。當前學術界關于流體力學與深度學習技術的交叉研究可以概括為以下三個方面：1. 對流體力學控制方程的學習通過從偏微分方程的數(shù)學求解出發(fā)，應用神經(jīng)網(wǎng)絡進行輔助求解。
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CFD流體分析 ??? 4年前
深度學習逼近死胡同，拐點已至 
從本質上講，深度學習是一種用于識別模式的技術。如果我們需要的只是“大概齊”的結果，那深度學習確實表現(xiàn)不錯；但再往上就不行了。 沒錯，現(xiàn)有深度學習系統(tǒng)經(jīng)常會犯這樣愚蠢的錯誤。它們有時候會被圖像上的污跡迷惑，但人類放射科醫(yī)師卻能輕松意識到這跟圖像內容無關。
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木火柴 ??? 4年前
深度學習與大模型Transformer 
當前，ChatGPT的火熱發(fā)展，其基礎技術就是來源于深度學習。ChatGPT是一種基于深度學習的人工智能模型，其核心技術是神經(jīng)網(wǎng)絡。ChatGPT使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡來學習和預測自然語言序列的概率分布，以實現(xiàn)對話生成和自然語言處理等任務。深度學習是一種多層神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習方法，可以通過大量數(shù)據(jù)的訓練來學習復雜的特征和模式，并實現(xiàn)高效的分類和預測。
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龍騰AI技術 ??? 2年前
深度學習在人工智能領域的前世今生 
7.深度學習的強勢崛起：深度學習是機器學習的第二次浪潮。2013年4月，《麻省理工學院技術評論》將深度學習列為2013年十大突破性技術之首。其實，深度學習并非新事物，它是傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡（Neural Network）的發(fā)展，兩者采用了相似的分層結構，不同之處在于深度學習采用了不同的訓練機制，具備強大的表達能力。
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龍騰AI技術 ??? 3年前
基于深度學習的多目標跟蹤算法原理 
如果考慮已有軌跡與檢測之間的匹配，采用深度學習方法可以用于設計并計算軌跡之間的匹配相似度，這種方法可以認為是基于深度學習的高階特征匹配方法。使用深度學習計算高階特征匹配算法，可以學習多幀表現(xiàn)特征的高階匹配相似度，也可以學習運動特征的匹配相關度。下面將通過對基于孿生網(wǎng)絡的深度學習多目標跟蹤算法的詳細介紹，來說明基于深度學習的多目標跟蹤算法的詳細步驟。
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駕駛哥 ??? 4年前
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