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標簽 > 機器學習
機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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ML工作流中最困難的部分之一是為模型找到最好的超參數(shù)。ML模型的性能與超參數(shù)直接相關。
機器學習是一個快速發(fā)展的領域，常用的包更新非常頻繁。盡管開發(fā)人員做出了努力，但較新的版本通常與舊版本不兼容，這樣給研究者帶來很多麻煩。幸運的是，有工具可...
2023-09-26 標簽：操作系統(tǒng)容器計算機視覺 637 0
CXL技術(shù)：通過多級交換實現(xiàn)類似結(jié)構(gòu)的實現(xiàn)
對于人工智能和機器學習，SmartNIC、數(shù)據(jù)處理單元、服務器附加設備專注于智能處理服務器中的數(shù)據(jù)，而不是主機 CPU。
結(jié)構(gòu)光原理的深度攝像機通常具有激光投射器、光學衍射元件（DOE）、紅外攝像頭三大核心器件。
近三分之二的普通人一生中至少會受到一次頸部疼痛的影響。頸部疼痛已經(jīng)成為日益嚴重的健康問題。引起這種疾病的常見原因可能包括頸部扭傷、頭部重擊或在工作時頸部...
2025-02-13 標簽：matlab機器學習數(shù)據(jù)科學 624 0
檢波器是一種設備，可根據(jù)聲波/壓縮波中的粒子速度產(chǎn)生電信號。簡單來說，檢波器是用于地面的超低頻麥克風。檢波器在全球范圍內(nèi)用于測量地震和震顫，在地震反射測...
利用人工智能和機器學習：使用人工智能 （AI） 和機器學習 （ML） 算法可實現(xiàn)持續(xù)監(jiān)控和異常檢測。這些技術(shù)可以比人類更快地識別異常模式和活動，從而觸...
2023-11-23 標簽：傳感器嵌入式物聯(lián)網(wǎng) 622 0
搜索微信公眾號:'AI-ming3526'或者'計算機視覺這件小事' 獲取更多算法、機器學習干貨 csdn：[鏈...
機器之間通信的增加和指揮控制過程的自主化，可能會帶來作戰(zhàn)中心硬件和人員配置的變化，這使人類作戰(zhàn)人員能夠聚焦認知任務，如評估和完善潛在的行動方案。
2023-01-12 標簽：嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能 611 0
所有的經(jīng)典算法，例如多項式逼近、小波逼近，都飽受維度災難之害。很明顯，機器學習的成功告訴我們，在高維問題中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡的表現(xiàn)比經(jīng)典算法好很多。
然而，當我們賦予傳感器智能時，在算法的加持下，它可以主動地在器件上基于所采集的數(shù)據(jù)進行融合、分類和預測，從而更加智能地應對各種情況，協(xié)助決策，優(yōu)化產(chǎn)品。
更多帶寬 – 隨著需要移動大量數(shù)據(jù)，我們目睹了所有 DRAM 類型繼續(xù)競相提高數(shù)據(jù)速率以提供更多內(nèi)存帶寬。
新一代機器人的態(tài)勢感知將成為研究的熱點和難點。通過解決環(huán)境感知、自身狀態(tài)感知和多傳感器融合等問題，可以提高機器人的自主性、可靠性和適應性，從而推動機器人...
訓練強大的機器學習分類算法需要大量經(jīng)過標注的示例。為了生成經(jīng)過標注的訓練示例，奧地利團隊使用了定制的駕駛模擬器。
RISC-V在低端市場“互卷”的現(xiàn)狀正迎來轉(zhuǎn)機
綜合來看，無論是X86還是ARM架構(gòu)，都是在新興市場和新興應用中成長起來的。RISC-V也要找到突破口，形成規(guī)?；瘧玫氖痉缎?，再逐漸向更多的領域擴展...
機器學習是否能應用于微控制器，取決于具體應用。例如，如果想要將自適應 ML 算法部署到微控制器，則超出了其處理能力。
人工智能正在許多新應用程序中部署，從提高性能、降低各種終端設備的功耗到發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)移動中的異常情況。 雖然大多數(shù)人都熟悉使用機器學習和深度學習來區(qū)分貓和狗，...
作為一家國際知名半導體公司的人工智能技術(shù)專家，我在向客戶介紹瑞薩的AI硬件和AI工具時，總會收到我關于機器學習算法的詢問，例如：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、K均值算法...
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