这些优秀的组织正在使用:

超参搜索(黑盒优化)框架

Updated 5 days ago Python

存放商品识别模型及训练日志,并对开发者开放,方便开发者基于此进行调参优化。

Updated 1 month ago Text

Cascade R-CNN算法是CVPR2018的文章,通过级联几个检测网络达到不断优化预测结果的目的,与普通级联不同的是,cascade R-CNN的几个检测网络是基于不同IOU阈值确定的正负样本上训练得到的,这是该算法的一大亮点。cascade R-CNN的实验大部分是在COCO数据集做的,而且效果非常出彩。

Updated 11 months ago Python

Transformer最近已进行了大规模图像分类,获得了很高的分数,这动摇了卷积神经网络的长期霸主地位。但是,到目前为止,对图像Transformer的优化还很少进行研究。在这项工作中,作者为图像分类建立和优化了更深的Transformer网络。 特别是,作者研究了这种专用Transformer的架构和优化之间的相互作用。 作者进行了两次Transformer体系结构更改,从而显著提高了深度Transformer的精度。

Updated 11 months ago Python

宏基因组分析就是对特定环境样本内所有微生物(包括病毒,古菌,致病菌等)DNA进行提取、测序并分析其微生物组成和功能等的方法。为了提高微生物profile的准确度,主办方将提供模拟数据,希望参赛者可以开发或优化获得更精准的profile算法,同时能兼顾内存占用、运算速度。

Updated 3 months ago Text

本产品通过使用不同产品的历史销售数据和采购数据,基于稳健优化准则的最小后悔值方法,构建了一个企业库存管理策略的决策系统。该系统基于缺货信息的不完备性,动态调整企业采购决策,利用稳健优化最小后悔值准则建立动态决策模型,求解企业损失值最小的库存管理决策。基于此模型决策企业采购策略,可以减少缺货引起的损失,从而帮助企业更好地实现产品采购与需求之间的一致性。

Updated 7 months ago R

我们推出了 dabnn,一个用 ARM 汇编重写了卷积,高度优化的二值网络 inference 框架。实验显示 dabnn 相对于现有的二值网络和浮点网络 inference 框架均能带来极大的加速。在运行单个二值卷积时,我们的速度是 BMXNet (除 dabnn 外唯一一个二值网络 inference 框架) 的 800%~2400%,在运行二值化的 ResNet-18 时,我们的速度是 BMXNet 的约 700%。

Updated 3 years ago C++

为从企业微观层面探讨高质量发展内涵,引导企业实践高质量发展,为经济高质量发展提供可复制、可推广的深圳经验,主办单位连续两年发起深圳企业高质量发展问卷调查和线下调研。 现将制造业、信软业、科技服务业等七大行业参评企业2018-2021年约4.5万条数据,通过鹏城AI靶场平台安全开放给参数选手,以期为《深圳企业高质量发展评价指标体系(2022)》数据建模提供优化解决方案,为《指标体系》完善成为深圳企业高质量发展的“指示灯”提供技术支撑。

Updated 4 days ago CSV

该项目开源了一种可解释的、高效的多文档阅读理解算法SAE(Select, Answer and Explain)。该算法通过选择、回答和解释来对多个信息源进行推理,并通过提供支持证据来解释答案预测。具体地,SAE算法首先过滤掉与答案无关的文件, 从而减少干扰信息的数量。然后将选定与答案相关的文档输入到一个模型中, 预测答案和提供支持的句子。 该模型在答案预测的单词级别和支持句子预测的句子级别同时优化了多任务学习目标, 并通过注意力机制实现了这两个任务的交互。

Updated 2 years ago Python

本代码从全局角度实现了一个维修网络和库存控制的维修供应链联合优化决策问题,并将其建模编码为一个带有机会约束的混合整数非线性规划问题。

Updated 11 months ago C++

本产品考虑到在网购电商平台上,消费者在决策是否购买某一商品时,会将该商品的价格与参考价格进行比较形成参考效应,消费者的购买决策同时受到商品属性与参考效应的影响。本产品在考虑参考效应对消费者效用影响的基础上来刻画消费者的需求函数,进而优化企业产品线设计。本产品提出的考虑到参考效应的产品线设计策略能够帮助企业制定最优的商品数量决策以及为每个商品制定最优的质量和价格决策,实现企业利润最大化的目标。

Updated 7 months ago R

该算法利用一种半监督知识蒸馏的方法来解决行人重识别的泛化问题,提出有标注数据和无标注数据的协同优化方法,提升模型整体的泛化能力。目前在多个数据库上接近于监督学习的性能。

Updated 11 months ago C

参考照片优化图像为FLAME三维模型和纹理图像

Updated 28 minutes ago Wavefront Object

2030项目-优化冷链库存周转的调度算法

Updated 11 months ago CSV

2022昇腾AI创新大赛昇思赛道 第一批 第 13 题:在MindQuantum框架下用元学习解决组合优化问题 完成队伍:自由的量子

Updated 5 days ago Jupyter Notebook

本产品通过使用不同产品的历史销售数据和采购数据,基于稳健优化准则的最小后悔值方法,构建了一个企业库存管理策略的决策系统。该系统基于缺货信息的不完备性,动态调整企业采购决策,利用稳健优化最小后悔值准则建立动态决策模型,求解企业损失值最小的库存管理决策。基于此模型决策企业采购策略,可以减少缺货引起的损失,从而帮助企业更好地实现产品采购与需求之间的一致性。

Updated 7 months ago MATLAB

该项目使用了多种优化,在Ultra96v2这样一块极小的开发板上实现了深度可分离卷积,可以对640*360的图像做目标检测,检测种类可达十四种,在图像复杂,干扰性极大的大疆52500检测图像组之中,正确率可达70%以上,同时功耗不超过5W,可以适用于无人机拍摄、高速路边监控、人员设备搜索等等一系列场景之中,同时,由于设备使用资源极少,板子占地面积极小,可以被广泛应用于需要图像识别的各种物联网设备之中。 相比于其他的图像识别模型,我们对整个模型做了从软件到硬件全方位的优化,相同情况下各性能指标均极佳

Updated 4 months ago VHDL

本项目通过HLS开发在Vitis平台完成了FPGA设计,并通过端口设计提高计算单元数量、Kernel结构调整、读写策略优化、流水线设计等手段,实现了比一开始的设计方案性能提升6倍的FPGA加速器,且该加速器性能在OGB Products和OGB Proteins数据集上达到了和CPU(Xeon(R)Silver 4214)48线程相比×1.22到×1.99倍的加速

Updated 4 months ago C++

子课题3-5 https://git.openi.org.cn/PCL_AutoML/bbobenchmark 黑盒优化工具包

Updated 11 months ago Python

支持PaddleInference、PPQI的飞桨模型加密库,可对目前所有飞桨静态图模型进行内存级加密/解密,同时内置Golang服务端鉴权工具,进一步优化模型保密的能力。

Updated 1 year ago Python