基于數(shù)據(jù)驅動的圖像分辨率提升理論和技術綜述
通過實踐輕松掌握Python
基于深度學習的自適應調制與編碼方案:從理論到實踐的突破
深度學習算法在FPGA中的硬件加速框架設計
通過深度學習技術提升立體深度估計
多光譜氣體傳感器的抗交叉干擾設計,深度學習驅動的工業(yè)廢氣成分實時辨識系統(tǒng)
低劑量CT的“深度學習重建”算法,殘差U-Net的噪聲抑制、微小結節(jié)(3mm)檢測靈敏度提升
紅外熱像儀非均勻性校正(NUC):黑體輻射源與深度學習融合方案
基于深度學習的數(shù)字IC布局優(yōu)化:DREAMPlace 4.0的GPU加速實踐
曦智科技時隔八年再登《Nature》,光電混合計算架構首次公開
基于fpga實現(xiàn)深度學習算法python語言圖像處理
預算:¥100000