【AI HUB專欄01】新冠肺炎升溫如何應用人工智慧技術超前部署
【AI HUB專欄02】如何應用人工智慧技術精準預測疫情發展
【AI HUB專欄03】後疫情時代人工智慧如何助攻疫情控制
【AI HUB專欄04】導入AI異常偵測技術讓傳產也能邁向智慧製造
【AI HUB專欄05】如何利用時序型資料異常偵測提昇智慧製造成效
【AI HUB專欄06】導入AI表面瑕疵異常偵測提升智慧製造品質
【AI HUB專欄07】生成對抗網路不只能變臉也能成為異常偵測好幫手
【AI HUB專欄08】人工智慧下一個兵家必爭之地【AI市集】
【AI HUB專欄09】如何應用高維資料可視化一眼看穿你的資料集
【AI HUB專欄10】如何利用可視化工具揭開神經網路背後的祕密(上)
【AI HUB專欄11】如何利用可視化工具揭開神經網路背後的祕密(下)
【AI HUB專欄12】誰說鼻子長的就是大象?從類別活化映射與積分梯度來看特徵提取與顯著性差異
【AI HUB專欄13】如何建立精準標註的電腦視覺資料集
【AI HUB專欄14】看電腦視覺如何助力智能裂縫偵測技術發展
【AI HUB專欄15】利用深度學習技術讓裂縫無所遁形
【AI HUB專欄16】介於有和沒有之間的深度度量學習應用於異常偵測
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2021年1月18日 星期一
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【頂置】簡報、源碼、系列文快速連結區
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作者:Jack OmniXRI, 2024/10/15 留言 相信有在玩AI影像「物件偵測」的朋友對於YOLO(Yolo Only Look Once)一定不會陌生。從2015年第一版(v1)問世至今,在各路大神的努力之下,現在已發展到第十一版(v11),而其中 v4, v7...
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作者: Jack OmniXRI 2024/10/31 今天剛好看了一個有趣的新聞[1]提到「 面試官問 3, 4, 5 組成最大數字是多少? 博士神回答妙錄取 」,結果答案是「5的43次方 5 43 = 1.136 ∗ 10 30 」,當然這是不用計算機的情況下最快的反...
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