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基于RoBERTa的中文Base预训练模型介绍(文档更新中) RoBERTa的中文Base预训练模型是使用广泛的中文数据和masked language model任务训练的中文自然语言理解预训练模型
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RANER介绍 模型描述 该模型是基于检索增强(RaNer)方法在土耳其语数据集MultiCoNER-TR-Turkish训练的模型。 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoB
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RANER介绍 模型描述 该模型是基于检索增强(RaNer)方法在荷兰语数据集MultiCoNER-NL-Dutch训练的模型。 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERT
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RANER介绍 模型描述 该模型是基于检索增强(RaNer)方法在韩语数据集MultiCoNER-KO-Korean训练的模型。 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERT
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RANER介绍 模型描述 该模型是基于检索增强(RaNer)方法在印地语数据集MultiCoNER-HI-Hindi训练的模型。 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERT
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RANER介绍 模型描述 该模型是基于检索增强(RaNer)方法在波斯语数据集MultiCoNER-FA-Farsi训练的模型。 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoBERT
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RANER介绍 模型描述 该模型是基于检索增强(RaNer)方法在西班牙语数据集MultiCoNER-ES-Spanish训练的模型。 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-RoB
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Segformer-B2语义分割模型介绍 其它相关模型体验Mask2Former-R50全景分割 模型描述 Neurips2021文章SegFormer: Simple and Efficient
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RANER介绍 模型描述 本方法采用Transformer-CRF模型,使用XLM-Roberta-Large作为预训练模型底座,结合使用外部工具召回的相关句子作为额外上下文,使用Multi-view
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RANER介绍 模型描述 本方法采用Transformer-CRF模型,使用xlm-roberta-large作为预训练模型底座,结合使用外部工具召回的相关句子作为额外上下文,使用Multi-view
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RANER介绍 模型描述 本方法采用Transformer-CRF模型,使用xlm-roberta-large作为预训练模型底座,结合使用外部工具召回的相关句子作为额外上下文,使用Multi-view
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1、概要:日常数据库、服务器维护 2、故障的排查, 解决, 并生成故障处理经验文档 3、各种linux软件/服务的安装测试使用(现有服务器环境分析) 4、运维脚本编写
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客户需要移动应用程序的UI设计,该应用程序用于控制特定区域中的网络设备。 我设计了以机器智能表示的机器人图形作为主题,并以简单的样式设计了用户界面。
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一个专门管理店铺的优惠和活动的小程序平台,可以直接参与活动和报名等,店员可以查看自己的业绩和绩效考核等,直接微信登录授权后,可以搜索或者查看自己感兴趣的门店,或者自己最近的门店,查看是否有什么活动正在进行,可以选择参与活动或者报名,个人中心可以管理所有的活动情况,店员可以在个人中心,查看有多少人是通过你的分享来参与的,以及有多少人实际在店铺进行了实体消费,店员还可以核销活动二维码
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尚云亿家APP源文件源码
标准化O2O互联网家装APP, 一个为装修业主所开发的一款APP。 用户可以收藏自己喜欢的案例,可以预约自己喜欢风格的设计,可以看到当前自己房子的装修进度。 1.后端系统,api接口开发 2.前端h5开发 3.Android 使用嵌套webview的方式来进行开发, 交互使用webviewJavaScriptBridge. Ios的话,在app store。Android 的话在应用宝或者360手机助手可以下载到。
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基于ERes2Net-Large和聚类的说话人日志系统 输入一段多人对话的音频,本模型可以自动的识别音频中的对话人数,并且对其进行区分,适合用于客服对话、会议讨论、采访等场景,该系统配合语音识别可进一
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Regularized DINO 自监督说话人识别模型 RDINO模型是基于时延神经网络构建的自监督说话人模型,可用于说话人确认、说话人日志等任务。 模型结构简述 Regularized DINO使用
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