STM32探索者V3开发板在探索者V2的基础上进行了全面的升级，包括硬件、例程和视频等。硬件进行了多方面的改进，更加合理。常用的外设扩展多个功能试验（TIMADCDAC低功耗等），例程个数达78个，工程结构更加合理、编程风格更加规范化。
2023-05-11 11:50
本周论文包括尤洋团队FastFold上线，训练时间从11天压缩至67小时;微软亚洲研究院直接把 Transformer 深度提升到 1000 层等研究。
2022-03-24 14:22
我们将网络的核心命名为”CP模块“，其结构如下，大致分为两个部分。输入和输出都是一个THW x C的视频表征张量，我们将这两者都视为一个THW个点的带C维特征向量的点云。
2019-05-25 09:41
美国国家标准技术研究院把非接触式光学测量仪器连接在一个基于互联网的MEMS计算器上。利用简单有效的光学干涉仪。这个方法使得工程师在光学干涉仪中插入测量值，从而确定其标准的机械性能。
2019-04-04 13:44
资源利用率，节省硬件投入成本，奇虎360系统部大数据团队与人工智能研究院联合开发了深度学习调度平台——XLearning。
2018-01-02 15:24
在2017年机智云和正点原子联袂发布正点原子接入机智云教程，提供了一整套基于STM32开发板的接入教程和实例源码，从平台配置到程序配置，为开发人员提供一种便捷的接入云平台方案。 所有正点原子STM32开发板（除mini外）均具有ATK-Module接口，只需要把ATK-ESP8266模块直接连接到该接口即可。mini开发板需要通过杜邦线链接。 换句话说，所有正点原子的开发板都可以轻松连云了，几小时搞定远程控制。 但是由于时间过长，手册内容中的
2022-06-20 12:09
为了弥补空间精度的损失，研究者们在分类卷积神经网络结构的基础上，通过引入上采样操作和/或组合空洞卷积减少降采样次数来提升表征的分辨率，典型的结构包括Hourglass、U-Net等（如图2）。
2019-05-25 10:43
该模型翻译精度更加接近 AT 模型，在 WMT16 En-Ro 数据集上，相比 AT 模型（Transformer）仅有 1 个 BLEU 分的差距。在翻译速度方面，相比 AT 模型（Transformer）最高有 25 倍的翻译速度提升；相比 NAT 模型（LT、NART、IR-NAT）也有速度上的提升。
2019-01-28 09:08
它是基于另一个基于注意力的卷积TTS模型——Deep Voice 3创建的。Deep Voice 3能够将文本特征（例如字符、音素、强调等）转换成波谱特征（例如log-mel声谱和log-linear声谱）。这些波普特征可以输入到训练波形合成的模型中，例如WaveNet。相反，我们直接将从注意力机制中学习到的隐藏表示输入到神经语音编码器中，用端到端的方式从零训练整个模型。
2018-07-26 09:12
麦肯锡全球研究院（MGI）最近的一项研究显示，到2030年，自动化的应用将导致近8亿人失业。尽管这只是最糟糕的情况，但毫无疑问，技术的确会在很多方面取代人类。
2019-08-05 16:06
