To solve this problem, we propose a deep learning maneuvering target-tracking (DeepMTT) algorithm based on a DeepMTT network, which can quickly track maneuvering targets once it has been well trained by abundant off-line trajectory data from existent maneuvering targets. To this end, we first ...
DeepMTT 网络由3个双向LSTM层、1个滤波层、1个最大池化层和1个线性输出层组成。输入 \hat{\bf{x}}_{1:K}^N ,输出为预测的残差值 {\bf{r}}_{1:K} 。网络结构图如下所示。 DeepMTT 网络结构图 LSTM网络的输出为 {\bf{h}}^L_{1:K} ,保留了残差值{\bf{r}}_{1:K}内部的相互关系信息。
第一步：环境准备 系统：Ubuntu 22.04工具：MUSA SDK RC3.1.1（文末下载）框架：Ollama（开源免费，小白友好）第二步：模型下载 打开Ollama，直接拉取DeepSeek R1系列模型，1.5B/7B/8B/14B轻量版任选；在Q4_K_M量化格式下，MTT S80的16GB显存可最高支持DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B模型的高效推理，充分...
快科技11月24日消息，国产操作系统deepin（深度）近日宣布，在社区爱好者以及研发团队的推动下，成功完成国产显卡摩尔线程MTT S80显卡适配工作。deepin表示，面向MTT S80的deepin V23 Beta2体验版镜像已经推出，MTT S80显卡驱动在该版本上运行稳定，能够达到主流Linux平台显卡的水平。目前该驱动程序支持Opengl 4.0、Ope...
近期,在AI芯片与模型适配验证项目中,摩尔线程MTT S4000和杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司研发的 DeepSeek-R1 671B 大模型,在推理场景下的适配结果引发行业关注。经中国信通院检测,二者的适配结果符合“AI芯片和大模型通过性适配要求”,成功通过《AI芯片和大模型适配能力通过性评测软硬件环境及测试细则》推理...
We introduce our first-generation reasoning models, DeepSeek-R1-Zero and DeepSeek-R1. DeepSeek-R1-Zero, a model trained via large-scale reinforcement learning (RL) without supervised fine-tuning (SFT) as a preliminary step, demonstrated remarkable performance on reasoning. With RL, DeepSeek-R1...
DeepSeek Coder: Let the Code Write Itself. Contribute to Maple-Tyne-Technologies/DeepSeek-Coder-MTT development by creating an account on GitHub.
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摩尔线程成功部署了DeepSeek开源模型,展示了国产GPU在AI领域的创新能力。DeepSeek模型在多语言理解和复杂推理任务中表现出色,其开源策略支持了社区发展。摩尔线程快速部署了DeepSeek蒸馏模型,提供了一键体验链接(链接),并支持在MTT S80和S4000上运行。 通过自研全功能GPU,摩尔线程实现了高效的模型推理服务。利用Ollama框架...
Second, the DeepMTT algorithm is developed to track the maneuvering targets using a DeepMTT network, which consists of three bidirectional long short-term memory layers, a filtering layer, a maxout layer and a linear output layer. The simulation results verify that our DeepMTT algorithm outperform...