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- 深度学习混合模型 内容精选 换一换
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而在标准物模型下,每个设备都对应一个统一的标准物模型,它对外提供一致的接口,可以直接对应应用。 标准物模型可以任意组合产生新的模型,比如可以将摄像头和灯组装在一起,组成一个带摄像头的灯,组合后的复杂物仍然继承了基础物的模型,既能够满足复杂场景的需要,也能够保持其标准模型与应用进行对接。来自:百科低时延场景 深度学习 机器学习中多层神经网络需要大量计算资源,其中训练过程需要处理海量的数据,推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中,FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗和低时延等优势,可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路,满足机器学习中海量计算和低来自:百科
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