Find den rigtige software og tjenester.
Forvandl websteder til skrivebordsapps ved hjælp af WebCatalog Desktop, og få adgang til et væld af eksklusive apps til Mac, Windows. Brug rum til at organisere apps, nemt skifte mellem flere konti og øge din produktivitet som aldrig før.
Kunstige neurale netværk (ANN'er) er beregningsmodeller inspireret af strukturen og funktionen af den menneskelige hjernes neurale netværk. Disse modeller er designet til at behandle og lære af enorme mængder data, hvilket gør dem i stand til at træffe beslutninger, genkende mønstre og løse komplekse problemer. ANN'er består af indbyrdes forbundne noder, eller neuroner, organiseret i lag. Information strømmer gennem netværket, hvor hver neuron behandler inputdata og sender dem videre til det næste lag. Dybe neurale netværk (DNN'er) er en specifik type ANN, der inkluderer flere skjulte lag mellem input- og outputlagene. Disse skjulte lag gør det muligt for DNN'er at lære indviklede repræsentationer af inputdataene, hvilket fører til mere sofistikeret beslutningstagning og problemløsningsmuligheder. Udviklere bruger ofte DNN'er, når de bygger intelligente applikationer, der kræver avancerede indlærings- og behandlingsmuligheder. Kunstige neurale netværk tjener som grundlaget for forskellige dybe læringsalgoritmer, herunder billedgenkendelse, naturlig sprogbehandling og talegenkendelse. Ved at træne på store datasæt kan ANN'er udtrække meningsfulde funktioner og mønstre fra komplekse data, hvilket muliggør opgaver som billedklassificering, sprogoversættelse og stemmesyntese. For at komme i betragtning til optagelse i kategorien Artificial Neurale Networks skal et produkt opfylde følgende kriterier: * Giv en netværksstruktur sammensat af indbyrdes forbundne neurale enheder for at lette indlæringsmuligheder. * Tjen som en grundlæggende ramme for implementering af dybere læringsalgoritmer, såsom DNN'er. * Understøtte integration med datakilder for at forsyne det neurale netværk med relevant information til lærings- og beslutningsprocesser. Overordnet set spiller kunstige neurale netværk en afgørende rolle i at fremme området for maskinlæring og kunstig intelligens, der driver en bred vifte af applikationer på tværs af forskellige industrier.
Indsend ny app
AWS Console
amazon.com
Amazon Web Services (AWS) er et datterselskab af Amazon, der leverer on-demand cloud computing-platforme og API'er til enkeltpersoner, virksomheder og regeringer på et målt pay-as-you-go-basis. Disse cloud computing-webtjenester leverer en række grundlæggende abstrakte tekniske infrastrukturer og distribuerede computerbyggeklodser og værktøjer. En af disse tjenester er Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), som giver brugerne mulighed for at have en virtuel klynge af computere til rådighed, hele tiden, via internettet. AWS's version af virtuelle computere emulerer de fleste af egenskaberne ved en rigtig computer, herunder hardware central processing units (CPU'er) og grafikprocessorenheder (GPU'er) til behandling; lokal/RAM-hukommelse; harddisk/SSD-lagring; et udvalg af operativsystemer; netværk; og forudindlæst applikationssoftware såsom webservere, databaser og kundeforholdsstyring (CRM). AWS-teknologien er implementeret på serverfarme over hele verden og vedligeholdes af Amazon-datterselskabet. Gebyrer er baseret på en kombination af brug (kendt som en "Pay-as-you-go"-model), hardware, operativsystem, software eller netværksfunktioner valgt af abonnenten påkrævet tilgængelighed, redundans, sikkerhed og servicemuligheder. Abonnenter kan betale for en enkelt virtuel AWS-computer, en dedikeret fysisk computer eller klynger af begge. Som en del af abonnementsaftalen sørger Amazon for sikkerhed for abonnenternes systemer. AWS opererer fra mange globale geografiske regioner, herunder 6 i Nordamerika. Amazon markedsfører AWS til abonnenter som en måde at opnå storskala computerkapacitet hurtigere og billigere end at bygge en egentlig fysisk serverfarm. Alle tjenester faktureres baseret på brug, men hver service måler brug på forskellige måder. Fra 2017 ejer AWS en dominerende 34% af al cloud (IaaS, PaaS), mens de næste tre konkurrenter Microsoft, Google og IBM har henholdsvis 11%, 8%, 6% ifølge Synergy Group.
Google Cloud Platform
google.com
Google Cloud Platform (GCP), der tilbydes af Google, er en pakke med cloud computing-tjenester, der kører på den samme infrastruktur, som Google bruger internt til sine slutbrugerprodukter, såsom Google Search, Gmail, File Storage og YouTube. Ved siden af et sæt styringsværktøjer leverer det en række modulære skytjenester, herunder computing, datalagring, dataanalyse og maskinlæring. Registrering kræver et kreditkort- eller bankkontodetaljer.Google Cloud Platform leverer infrastruktur som en service, platform som en service og serverløse computermiljøer. I april 2008 annoncerede Google App Engine, en platform til udvikling og vært for webapplikationer i Google-styrede datacentre, som var den første cloud computing-service fra virksomheden. Tjenesten blev generelt tilgængelig i november 2011. Siden meddelelsen af App Engine tilføjede Google flere skytjenester til platformen. Google Cloud Platform er en del af Google Cloud, der inkluderer Google Cloud -platform Public Cloud Infrastructure, samt G Suite, Enterprise -versioner af Android og Chrome OS og applikationsprogrammeringsgrænseflader (API'er) til maskinlæring og virksomhedskortlægningstjenester.
npm
npmjs.com
npm er en pakkehåndtering for JavaScript-programmeringssproget, der vedligeholdes af npm, Inc. npm er standardpakkehåndteringen for JavaScript-runtime-miljøet Node.js. Den består af en kommandolinjeklient, også kaldet npm, og en online database med offentlige og betalte private pakker, kaldet npm-registret.
NVIDIA Developer
developer.nvidia.com
Byg applikationer med generativ AI. Oplev, prototyp og implementer AI med produktionsklare API'er, der kører hvor som helst.
Tune AI
tunehq.ai
Tune AI driver GenAI-adoption hos Enterprises. Vi er bakket op af Accel, Flipkart Ventures, Together Fund, Speciale Invest, Techstars og andre bemærkelsesværdige investorer TuneChat: Vores chat-app drevet af open source-modeller TuneStudio: Vores legeplads for udviklere til at finjustere og implementere LLM'er ChainFury: Vores open source prompt-motor tilgængelig på GitHub
Neuton.AI
neuton.ai
Neuton.AI – en no-code Tiny ML platform. Neuton.AI blev designet til at hjælpe brugere med automatisk at bygge ekstremt Tiny ML-modeller af optimal størrelse og nøjagtighed, og indlejr dem i enhver mikrocontroller, selv med 8-bit præcision. Neutons modeller er ekstremt kompakte. Op til 1.000 gange: • mindre • have færre koefficienter • demonstrere hurtigere inferens i sammenligning med TensorFlow og andre rammer. Vores team af dataforskere har skabt en unik neural netværksramme Neuton, som er "hjernen" på vores platform. Rammen er baseret på princippet om oprettelse af neuron-for-neuron-modeller, som giver brugerne mulighed for * Opret automatisk modeller af optimal størrelse og nøjagtighed * undgå enhver manuel søgning efter neurale netværksparametre * udelukker behovet for modelkomprimering, kvantisering og beskæring efter dens oprettelse * Byg utroligt kompakte modeller, klar til indlejring i mikrocontrollere Neuton-modeller bevarer alle originale egenskaber uden nogen reduktion af nøjagtigheden. Neuton reducerer ikke modelstørrelsen efter dens oprettelse. Brug vores service helt gratis Byg din første ekstremt lille ML-model med Neuton for at gøre din edge-enhed intelligent.
© 2025 WebCatalog, Inc.