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TECHNOLOGY

Bayesian Deep Learning

ZhuSuan : 베이지안 방법론과 딥러닝의 장점을 결합한 Bayesian Deep Learning을 위한 Python 기반 확률 프로그래밍

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TensorFlow Agent

이 프로젝트는 강화학습을위한 최적화된 인프라를 제공합니다. OpenAI gym 인터페이스를 병렬 환경으로 확장하여 에이전트를 TensorFlow에 구현하고

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실시간 토마토 질병, 해충 딥러닝 기반 탐지기Deep Learning Meta-Architecture 국내 국립농업과학원과 국립대학이 함께 연구한 논문입니다. 식물 질병과 해충은 농업 분야에서 주요한 도전 과제입니다. 식물의 질병과 해충을 정확하고 신속하게 탐지하면 경제적 손실을 크게 줄이면서 조기 치료 기술을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. Deep Neural Network의 최근 발전으로 인해 연구자는 물체 감지와 인식 시스템의 정확성을 대폭 향상시킬 수 있었습니다. 이 논문에서는 다양한 해상도의 카메라 장치로 촬영된 이미지를 사용하여 토마토 식물의 질병과 해충을 탐지하는 딥러닝 기반 접근 방식을 제시합니다. 우리의 목표는 우리 업무에 보다 적합한 아키텍처를 찾는 것입니다. 따라서 우리는 보다 빠른 Faster R-CNN, R-FCN, SSD의 세가지 주요 탐지기를 고려합니다.

Deep Learning Meta-Architecture 국내 국립농업과학원과 국립대학이 함께 연구한 논문입니다. 식물 질병과 해충은 농업 분야에서 주요한

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상용 GPU 데이터베이스 – Kinetica

GPU 가속화는 고성능 컴퓨팅에 혁명을 가져 왔습니다. 특히 재무 , 소매 , 물류 , 헬스케어/제약,  공공기관과 같은 업종에서 처리 집약적인 작업 부하에 대한 GPU 활용이

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