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可自動分析大數據的分類、迴歸、及時間序列資料,並找出關鍵因子。Optimize X 參數優化功能,只要輸入目標 Y ,即可找出最佳化的多個參數 X 。
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可應用在製造業知識庫、機台維修保養、客服機器人、醫院門診分流、醫師輔助診斷、藥師輔助開藥、文件撰寫等多種不同領域。
使用 ChatGPT 指令大全提供精煉過的指令語句,充分發揮 ChatGPT 的強大功能。
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LoRA 模型是一種訓練好的模型,原理是利用餵給它相關風格的圖,就可以產出類似風格的影像,而且速度較快、檔案較小,在網路上已經有很多人分享他們自己訓練好的模型檔。 Stable Diffusion 只能有一個底層模型,但可以搭配不同數量的訓練模型。Chilloutmix-Ni 就是底層模型檔。這次從 https://civitai.com 裡面找到兩種不同風格的 LoRA 模型檔,利用這兩個模型檔,加上 VAE 這個影像優化的程式,產生融合台韓風格的超擬真美女。
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一鍵安裝 Python 開發環境,可以取代 Anaconda 。大部分功能免費,適合老師當作課程教材。
不需錨點,可進行影像分類、物件偵測、及物件分割,應用在瑕疵檢測、醫療影像分析、農業、自駕車等領域。YOLOv8 號稱最快最準,但是針對不同資料集,有時候因為新版演算法過度優化,測試起來反而是舊的演算法比較準。實務上建議 YOLOv4, YOLOR, YOLOv7 都測試看看。
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最新 NVIDIA RTX-4090-24G 顯示卡 AI 效能實測,AI 訓練速度大約是上一代 RTX-3090-24G 的 1.5 倍。
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如何做中文情感分析 sentiment analysis?如何在網路尋找及套用演算法?桌機與 AI 電腦之間,如何透過網路進行檔案的傳輸?
要怎麼做物件追蹤?切換MODEL?要如何一張一張的餵進程式,得到結果?顯卡除非不是計算圖像不然不會差很多?
JupyterLab 如何重置密碼?電腦硬體選擇及價格?U-Net 偵測刮傷?YOLOv4使用?
AI 訓練速度跟前一代 RTX-3090 差異不大,遊戲卡支援 ECC 錯誤校正增加穩定性是亮點。
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傳統自動光學檢測 (AOI) 的精確度已遭遇瓶頸,漏殺率 (Under Kill) 及過殺率 (Over Kill) 過高,導入 AI 技術可以大幅降低漏殺率及過殺率到十分之一以下。 遇到需要零漏殺率的應用,通常會使用兩個不同的 AI 演算法搭配分析,來確保零漏殺率。
2017年演算法為王! 2018 年資料為王! 2019 年 FDA 為王!
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CUDA, cuDNN, Terminal, Jupyter Lab, Spyder, labelImg, lableMe 等。
RTX-3090-24G 的 CUDA core 是 Titan RTX 的兩倍,訓練速度提升40%較為顯著,推論速度提昇10%不顯著。
顯示卡驅動程式, CUDA, cuDNN, PyTorch, TensorFlow 全部都必須升級到新版或開發版才能使用。
傳統演算法優先,影像分類,可解釋性,物件偵測,語意分割,物件分割,異常檢測,學好樣本,雙網路檢測。
馬變成斑馬,斑馬變成馬。夏天變冬天,冬天變夏天。照片變油畫,油畫變照片。整張照片風格變換效果較好,例如:照片變油畫,油畫變照片。部分照片風格變換效果較差,例如:馬變成斑馬,斑馬變成馬。將風格變換對象放大佔整張照片的50%以上甚至滿版,背景單純,效果才會好。
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DICOM 介紹,讀取 dcm 檔案的字串內容及影像內容。
可解釋性,導入領域專家概念,例如:線的概念。一般資料分析及時間序列資料分析。
YOLOv4 的前身,透過優化 CNN 架構,降低20%運算量,但是精度維持不變。
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