深度学习 - 主题 - twt企业IT交流平台

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1、引言在自然语言处理领域中，预训练模型通常指代的是预训练语言模型。广义上的预训练语言模型可以泛指提前经过大规模数据训练的语言模型，包括早期的以Word2vec、GloVe为代表的静态词向量模型，以及基于上下文建模的CoVe、ELMo等动态词向量模型。在2018年，以GPT和BERT为代...(more)

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AI·6天前

自然语言处理——NLP之预训练语言模型BERT（下）

仙守 · 苏宁易购　擅长领域：人工智能, 大语言模型, 机器学习

上篇：自然语言处理——NLP之预训练语言模型BERT（上）5.2 BertModel实现创建一个文件名称为Bert.pyimporttorchfromtorch.nn.initimportnormal_from.BertEmbeddingimportBertEmbeddingsfrom.MyTransformerimportMyMultiheadAttentionimporttorch.nnasnnimportosimportlogging...(more)

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制造·2024-04-24

制造行业如何进行仿真场景HPC平台的需求与资源配置规划（同业交流共识总结）

· 红宇精密　擅长领域：HPC, 人工智能, 机器学习

4 会员关注

一、导语随着半导体行业的高速发展，芯片工艺及制程越来越精密，模拟仿真也已经成为制造企业在进行目标系统设计时，为满足功能、性能、功耗和其他指标要求所需要的一项重要业务流程。由于实际系统的复杂度、精细度的快速提升，要进行模拟仿真的需求的不断增长，以及效率要求的提升...(more)

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制造·2024-04-23

制造行业HPC平台性能调优方案（同业交流共识总结）

· 红宇精密　擅长领域：HPC, 人工智能, 机器学习

4 会员关注

一、导语随着半导体行业的高速发展，芯片工艺及制程越来越精密，模拟仿真已经成为半导体企业在进行目标系统设计时，为满足功能、性能、功耗和其他指标要求所需要的一项重要业务流程。由于实际系统的复杂度、精细度的快速提升，要进行模拟仿真的需求的不断增长，以及效率要求的提升...(more)

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汽车HPC·2024-03-05

针对仿真HPC平台，在操作系统侧有没有什么提升计算性能的调优方式？

lrx00056015 · 福田汽车　擅长领域：HPC, 深度学习, 人工智能

3 会员关注

操作系统侧的性能优化是一个综合性的工作，需要综合考虑硬件、软件、数据结果以及系统配置等多因素。操作系统默认配置可能不适合特定的应用程序。通过调整系统参数和优化系统设置，可以提高计算速度。比如调整文件系统的缓存大小、调整进程调度算法和优化中断处理等，可以提...

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汽车HPC·2024-03-05

制造行业对于HPC平台多队列资源利用率统计专家有什么推荐的产品或者方案？

lrx00056015 · 福田汽车　擅长领域：HPC, 深度学习, 人工智能

3 会员关注

我们用的是Altair PBS Works，基本满足我们以周度、月度和季度三种维度的多队列资源利用率统计。

汽车数据安全·2024-03-05

· 秦皇岛银行　擅长领域：人工智能, 大数据, 大语言模型

10 会员关注

通过多种技术和措施来保障数据安全性，包括加密技术、访问控制、备份和恢复、监控和日志记录以及安全审计和合规性等。这些措施有助于确保数据的安全性和完整性，并满足相关法规和标准的要求。保护数据安全需要采取以下措施：（1）加密数据使用加密技术对数据进行加密，以保护数据...

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汽车HPC·2024-03-05

HPC平台安全合规，数据保护，安全运营风险控制，在实践中有没有有效的的落地解决方案？

lrx00056015 · 福田汽车　擅长领域：HPC, 深度学习, 人工智能

3 会员关注

HPC平台的安全合规可以参考等保3的标准进行执行，具体的措施如下：HPC平台的自身健壮性、硬件、操作系统，平台、应用软件的漏洞监测和补丁修复机制，定期进行安全加固。HPC平台的整体安全防护，设定边界防护以及东西向隔离的有效措施，开启身份鉴别、访问控制 HPC平台数据的安全性，做...

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汽车HPC·2024-03-05

针对仿真hpc平台，centos操作系统迁移到别的操作系统平台上，需要做好哪些风险应对措施？

一一 · 制造业　擅长领域：HPC, 人工智能, 深度学习

若只是HPC平台完全切换操作系统，框架不变的话，那么等同于重新部署一套新的环境，需要在切换前做好大量的验证工作，实施部署步骤可以参考以前的部署过程。需要特别注意的是：1：所有CAE软件与新的OS的兼容性和运行稳定性，不同版本的CAE软件兼容性，以及未来CAE软件升级的拓展性，做好矩...

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汽车HPC·2024-03-05

关于供冷供热的规划+仿真的场景如何设计和规划初期的HPC建设？

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深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。...(more)

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