隔离型485电路可有效将系统中高压区域与安全区域隔离，以保证设备及人身安全；并断开长距离传输信号的地回路，以避免地环路和共模信号的影响，因而越来越多的应用于485系统中。whaosoft aiot http://143ai.comPNP晶体管可以定义为：一个N型材料掺杂有两个P型材料，例如类型的晶体管被称为PNP晶体管。它是一种电流控制设备。少量的基极电流同时控制了发射极和集电极电流。PNP晶体管

1. 我们将使用 Mediapipe 的 Face Mesh 解决方案来检测和检索眼睛区域中的相关地标（下图中的点P 1 - P 6）。如果有任何地标检测可用，我们将检索相关的 ( Pi )眼睛地标。疲劳驾驶的危害不堪设想，据了解，21%的交通事故都因此而生，尤其是高速路上，大多数车辆都是长途驾驶，加之速度快，危害更加严重。思路：疲劳驾驶的司机大部分都有打瞌睡的情形，所以我们根据驾驶员眼睛闭合的频

PLC的品牌多达200多种，几乎每个品牌都有不同编程软件，而且都在不断完善自己的编程软件，使之能够越来越简单的服务于电气工程师，而各种程序块也是越来越方便人性化的任意去调用，比如PID模块、运动控制模块等，大大减轻了工程师的开发压力也缩短了开发周期。那单片机要如何实现？没有现成的模块使用，那就只能开发，那么做过非标自动化设备的工程师都会遇到一个问题——工期不足。PLC这种高度集成化模块化的产品在达

本文在回顾分布式深度强化学习 DDRL 基本框架的基础上，重点介绍了 IMPALA 框架系列方法。AlphaGo 是一个在人机博弈中赢得众多职业围棋手的 agent 机器人。随着 AlphaGo 的突破，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）成为一种公认的解决连续决策问题的有效技术。人们开发了大量算法来解决介于 DRL 与现实世界应用之间的挑战性问题，如探索

表 1 总结了 BitNet b1.58 和 LLaMA LLM 的困惑度和成本：在困惑度方面，当模型大小为 3B 时，BitNet b1.58 开始与全精度 LLaMA LLM 匹配，同时速度提高了 2.71 倍，使用的 GPU 内存减少了 3.55 倍。特别是，当模型大小为 3.9B 时，BitNet b1.58 的速度是 LLaMA LLM 3B 的 2.4 倍，消耗的内存减少了 3.32

近日，谷歌发表的一篇论文中《 Speed Is All You Need: On-Device Acceleration of Large Diffusion Models via GPU-Aware Optimizations 》，他们实现了在 GPU 驱动的设备上运行 Stable Diffusion 1.4 ，达到 SOTA 推理延迟性能（在三星 S23 Ultra 上，通过 20 次迭代生

这里介绍在使用 PyTorch 训练深度模型时最省力、最有效的 17 种方法。该文所提方法，都是假设你在 GPU 环境下训练模型。whaosoft aiot http://143ai.comwhaosoft aiot http://143ai.com具体来说，在 forward pass 中，function 会以 torch.no_grad() 方式运行，不存储中间激活。相反的是， forwar

为了训练最好的语言模型，管理大型、高质量的训练数据集至关重要。Meta 表示，Llama 3 是在两个定制的 24K GPU 集群上、基于超过 15T token 的数据上进行了训练 —— 相当于 Llama 2 数据集的 7 倍还多，代码数据相当于 Llama 2 的 4 倍。最新发布的 8B 和 70B 参数的 Llama 3 模型可以说是 Llama 2 的重大飞跃，由于预训练和后训练（Po

因此，与 2D 视觉领域不同，在 3D 领域，大多数方法都直接在特定数据集上进行训练和评估，以解决特定的 3D 视觉任务（例如，使用合成的物体或者 ShapeNet 进行新视角合成，使用 ModelNet 和 ScanObjectNN 进行物体分类，使用 KITTI 和 ScanNet 进行场景理解）。对 MVImgNet 中的稠密重建结果，研究团队进行了进一步的数据清洗（例如移除掉噪音过大、过于

随着化合物库规模的不断增大，对超大型 VS 更快方法的需求引起了学界对一系列加速方法的开发，例如 QuickVina 2 和 AutoDock GPU，以及用于预测结合亲和力和生成结合位姿的深度学习 (DL) 技术。相反，基于 EGNN 的模型表现出卓越的速度，但在生成具有化学上合理的键长和键角的构象方面面临挑战。尽管对接算法可以产生可接受的对接构象，但结合亲和力预测（也称为化合物-蛋白质相互作用