HyperAI
HyperAI
الرئيسية
الصفحة الرئيسية
GPU
وحدة التحكم
التوثيق
التسعير
Pulse
الأخبار
الموارد
الأوراق البحثية
دفاتر تفاعلية
مجموعات بيانات
ويكي
الاختبارات القياسية
SOTA
نماذج اللغة الكبيرة (LLM)
لوحة صدارة وحدات معالجة الرسوميات GPU
المجتمع
الفعاليات
أدوات
بحث
حول
شروط الخدمة
سياسة الخصوصية
العربية
HyperAI
HyperAI
Toggle Sidebar
⌘
K
Command Palette
Search for a command to run...
تسجيل الدخول
HyperAI
الأوراق البحثية
PNI: الكشف عن الشذوذ الصناعي باستخدام المعلومات الموضعية والجوارية
منذ 6 أشهر
الرؤية الحاسوبية
شبكة عصبية تلافيفية
التعلم العميق
مجال البحث
النهج/المعمارية
الرؤية الحاسوبية
مهمة
ملخص
ورقة بحثية
المعايير المرجعية
الموارد
wogur110/PNI_anomaly_detection
رسمي
pytorch
HyperAI
HyperAI
الرئيسية
الصفحة الرئيسية
GPU
وحدة التحكم
التوثيق
التسعير
Pulse
الأخبار
الموارد
الأوراق البحثية
دفاتر تفاعلية
مجموعات بيانات
ويكي
الاختبارات القياسية
SOTA
نماذج اللغة الكبيرة (LLM)
لوحة صدارة وحدات معالجة الرسوميات GPU
المجتمع
الفعاليات
أدوات
بحث
حول
شروط الخدمة
سياسة الخصوصية
العربية
HyperAI
HyperAI
Toggle Sidebar
⌘
K
Command Palette
Search for a command to run...
تسجيل الدخول
HyperAI
الأوراق البحثية
PNI: الكشف عن الشذوذ الصناعي باستخدام المعلومات الموضعية والجوارية
منذ 6 أشهر
الرؤية الحاسوبية
شبكة عصبية تلافيفية
التعلم العميق
مجال البحث
النهج/المعمارية
الرؤية الحاسوبية
مهمة
ملخص
ورقة بحثية
المعايير المرجعية
الموارد
wogur110/PNI_anomaly_detection
رسمي
pytorch
الموارد - PNI: الكشف عن الشذوذ الصناعي باستخدام المعلومات الموضعية والجوارية | مستندات | HyperAI
59
59