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深度学习应用

只用了几行推荐十大靠谱网赌平台^® code, 无论你是在设计算法，你都可以将深度学习融入到你的应用程序中, 准备和标记数据, 或者生成代码并部署到嵌入式系统.

信号处理

获取和分析信号和时间序列数据

计算机视觉

获取、处理和分析图像和视频

深度强化学习

定义、训练和部署强化学习策略

Radar

将人工智能技术应用于雷达应用

Lidar

将人工智能技术应用于激光雷达

Wireless

将人工智能技术应用于无线通信应用

为什么用推荐十大靠谱网赌平台进行深度学习?

推荐十大靠谱网赌平台使得从深度学习模型到现实世界人工智能(AI)驱动的系统变得很容易.

面向工程师的AI:构建AI系统 (3:40)

数据进行预处理

使用交互式应用程序来标记, crop, 识别重要的特征, 以及内置的算法来帮助自动标记过程.

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训练和评估模型

从一套完整的算法和预先构建的模型开始, 然后使用深度网络设计器应用程序创建和修改深度学习模型.

探索模型

模拟数据

通过将深度学习模型包含到系统级Simulink仿真中来测试它们. 测试在硬件上难以测试的边缘用例场景. 了解您的深度学习模型如何影响整个系统的性能.

将AI集成到系统级设计中

部署训练有素的网络

将训练过的模型部署在嵌入式系统、企业系统、FPGA设备或云上. 从Intel生成代码^®, NVIDIA^®, and ARM^® 库来创建具有高性能推理速度的可部署模型.

探索边缘AI选项

与基于python的框架集成

推荐十大靠谱网赌平台允许您通过导入Tensorflow模型和使用ONNX功能从任何地方访问最新的研究. 您可以使用预构建模型的库, 包括NASNet, SqueezeNet, Inception-v3, 和ResNet-101来开始. 从推荐十大靠谱网赌平台调用Python，反之亦然，使您能够与使用开源的同事协作.

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