动态运动基元（DMP）的详细介绍及其Python实现 - Chaobin Zou
网页2021年5月1日 · 动态运动基元（DMP）的详细介绍及其Python实现. Dynamic Movement Primitives （DMP），中文译名为动态运动基元、动态运动原语等，最初是由南加州大学的Stefan Schaal教授团队在2002年提出来的，是一种用于轨迹模仿学习的方法，以其高度的非线性特性和高实时性，被应用 ...
基元库构建模型及其应用研究 - xml-data.org
网页本文首先对建模的基本原则进行梳理，然后提出基元库构建模型，结合分享式教学案例对基元库建模的4个步骤进行研究. 1 基元库构建模型的建模原则
基元库构建模型及其应用研究 - 百度学术
网页摘要：. 针对基元库构建中不同人所建立的基元模型存在的差异和不一致,提出一种基元库构建模型.该模型包括事元建模、物元建模、关系元建模以及基元建模修正4个步骤.通过基元关系建模对基元模型进行基元及其特征的增加、删减、修改等操作,达到对系统基元 ...
基元库构建模型及其应用研究 - Guangdong University of ...
网页摘要： 针对基元库构建中不同人所建立的基元模型存在的差异和不一致，提出一种基元库构建模型.该模型包括事元建模、物元建模、关系元建模以及基元建模修正4个步骤.通过基元关系建模对基元模型进行基元及其特征的增加、删减、修改等操作，达到对系统基 ...
基元库构建模型及其应用研究 - 豆丁网
网页2015年10月25日 · 传统基元建模过程中，主要是根据建模者的经验 对一个系统的物元进行罗列． 本文的基元建模是先 建立事元模型，明确系统实现的功能，然后再根据事 元所需调用的物元进行系统的分析和列举．
CUDA 深度神经网络库 (cuDNN) | NVIDIA 开发者
网页NVIDIA CUDA® 深度神经网络库 (cuDNN) 是一个 GPU 加速的 深度神经网络 基元库，能够以高度优化的方式实现标准例程（如前向和反向卷积、池化层、归一化和激活层）。. 全球的深度学习研究人员和框架开发者都依赖 cuDNN 来实现高性能 GPU 加速。. 借助 cuDNN，研 …
深度神经网络加速：cuDNN 与 TensorRT - 深蓝学院 - 专注人工智 …
网页学习NVIDIA官方提供的GPU加速深度神经网络基元库（cuDNN），感受官方实现的高度优化的标准网络组件（如前向和反向卷积、池化层、归一化层和激活层）；学习了解NVIDIA官方提供的矩阵运算库cuBLAS。 第5章：TensorRT介绍. 学习NVIDIA官方提供的深度学习推理SDK-TensorRT。
“2020年可拓学云论坛”专家报告视频8:大数据环境下基元素材库与基元库 …
网页中国人工智能学会可拓学专业委员会副主任兼秘书长、广东工业大学可拓学与创新方法研究所副所长李兴森教授作了“大数据环境下基元素材库与基元库智能构建”的报告。. 【关闭窗口】. 2020年7月26日，“2020年可拓学云论坛”在“腾讯会议”线上网络平台成功 ...
NVIDIA cuDNN - 知乎 - 知乎专栏
网页nvidia cuda 深度神经网络库 (cudnn) 是一个 gpu 加速的深度神经网络基元库，能够以高度优化的方式实现标准例程（如前向和反向卷积、池化层、归一化和激活层），借助 cudnn，研究人员和开发者可以专注于训练神经网…
离子层状基元数据库的构建和应用取得进展 - 中国科学院物理研究所
网页2023年6月5日 · 离子层状基元数据库的建立有助于多功能材料的构建，例如堆垛多种功能基元形成多层材料，其功能基元之间的协同效应产生的涌现现象值得进一步研究。