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機(jī)器學(xué)習(xí)

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機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。

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機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)推進(jìn)人工智能應(yīng)用發(fā)展

幾年前，那些能夠感知環(huán)境、探測(cè)重要細(xì)節(jié)（忽視其它部分）且使用這些細(xì)節(jié)來(lái)完成任務(wù)的技術(shù)應(yīng)用似乎只存在于科幻小說(shuō)里。然而在2020年，我們看到不少技術(shù)的突飛...

2023-05-09 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)人駕駛 1.1k 0

語(yǔ)言進(jìn)步推動(dòng)人工智能發(fā)展

早期的AI主要用在運(yùn)行原始Lisp運(yùn)算的專用硬件上，由Lisp（LISt處理器）編程語(yǔ)言提供支持。Lisp是最早的語(yǔ)言之一，在處理項(xiàng)目列表方面非常高效。...

2023-05-09 標(biāo)簽：處理器 AI 機(jī)器學(xué)習(xí) 940 0

工業(yè)化+數(shù)據(jù)化：機(jī)器學(xué)習(xí)加持下的工業(yè)4.0

數(shù)據(jù)以及與數(shù)據(jù)緊密結(jié)合的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是工業(yè)4.0的核心。數(shù)據(jù)從傳感器中獲得，經(jīng)過(guò)互聯(lián)網(wǎng)傳遞到云計(jì)算服務(wù)器，再用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法進(jìn)行分析，結(jié)果返回給...

2023-05-09 標(biāo)簽：機(jī)器人人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1.2k 0

GPU引領(lǐng)的深度學(xué)習(xí)

早期的機(jī)器學(xué)習(xí)以搜索為基礎(chǔ)，主要依靠進(jìn)行過(guò)一定優(yōu)化的暴力方法。但是隨著機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成熟，它開(kāi)始專注于加速技術(shù)已經(jīng)很成熟的統(tǒng)計(jì)方法和優(yōu)化問(wèn)題。同時(shí)深度學(xué)習(xí)...

2023-05-09 標(biāo)簽：gpu 機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.2k 0

基于識(shí)別技術(shù)的智能安保系統(tǒng)

基于計(jì)算機(jī)的人臉識(shí)別技術(shù)研究發(fā)軔于20世紀(jì)中期，最早是模式識(shí)別 (Pattern Recognition) 的一個(gè)分支，后來(lái)逐漸發(fā)展完善了人臉檢測(cè)、人臉...

2023-05-09 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí) 2.3k 0

離網(wǎng)絡(luò)邊緣更近一步

實(shí)現(xiàn)成功的機(jī)器學(xué)習(xí)通常需要具有強(qiáng)大算力的基于云或服務(wù)器的資源。但是，隨著應(yīng)用的發(fā)展和新用例的出現(xiàn)，將機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)邊緣變得更加引人注目，尤其是在需要...

2023-05-09 標(biāo)簽：服務(wù)器機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)駕駛 773 0

深度學(xué)習(xí)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的昨天、今天和明天

人工智能似乎一直是一個(gè)遙遠(yuǎn)的科幻的概念，但事實(shí)上，當(dāng)今世界很多應(yīng)用已經(jīng)達(dá)到了“人工智能”的標(biāo)準(zhǔn)。除了前文提到的圍棋軟件，還有自動(dòng)駕駛系統(tǒng)、智能管家，甚至...

2023-05-09 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.2k 0

支持向量機(jī)尋找的最優(yōu)分類直線應(yīng)滿足哪些條件？

該直線處于間隔的中間，其與所有支持向量（任意一條可將訓(xùn)練樣本完全分類的直線分別向兩側(cè)被平行移動(dòng)時(shí)，最先穿過(guò)的一個(gè)或幾個(gè)訓(xùn)練樣本）的距離相等。

2023-05-08 標(biāo)簽：向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.7k 0

人工智能在照明系統(tǒng)中的運(yùn)用

事實(shí)上，隔空控制物件是一件完全合乎邏輯的事情。作為工程師，我們非常清楚近年來(lái)人工智能（AI）所取得的發(fā)展。人工智能是一種讓計(jì)算機(jī)和機(jī)器能夠模仿人類行為的...

2023-05-08 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 2.5k 0

AI芯片發(fā)展歷史及最新趨勢(shì)

想要玩邊緣智慧(Edge Artificial Intelligence, Edge AI)前我們首先要先認(rèn)識(shí)什么是類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Netwo...

2023-05-06 標(biāo)簽：處理器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 3.2k 0

多模態(tài)植物可穿戴傳感器貼片原理分析

利用這種多模態(tài)傳感器貼片，研究人員在實(shí)驗(yàn)室和溫室條件下展示了其監(jiān)測(cè)各種植物脅迫的能力，包括干旱、過(guò)度澆水、鹽度、光照不足、機(jī)械損傷和致病性感染（病毒和真菌）。

2023-05-06 標(biāo)簽：傳感器機(jī)器學(xué)習(xí)可穿戴傳感器 1.3k 0

如何解釋人工智能的定義及其工作原理？

梯度測(cè)量的是，當(dāng)你對(duì)策略稍做改變時(shí)錯(cuò)誤分?jǐn)?shù)的變化幅度；在你能對(duì)策略做出的所有小改變中，選出可使錯(cuò)誤分?jǐn)?shù)下降幅度最大的那個(gè)。

2023-05-06 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.9k 0

高效理解機(jī)器學(xué)習(xí)

為了更好地理解各種技術(shù)，根據(jù)其目標(biāo)和復(fù)雜度級(jí)別進(jìn)行分類是有幫助的。通過(guò)將這些算法組織成不同類別和復(fù)雜度，可以簡(jiǎn)化概念，使其更容易理解。這種方法可以極大增...

2023-05-06 標(biāo)簽：算法可視化機(jī)器學(xué)習(xí) 973 0

TinyML，無(wú)需重新合成或重新啟動(dòng)FPGA即可更新

第二個(gè)解決了機(jī)器學(xué)習(xí) （ML）固有的問(wèn)題：ML 解決方案在一段時(shí)間后會(huì)過(guò)時(shí)，需要定期恢復(fù)活力。我們提出了一種 DNN-ON-FPGA 設(shè)計(jì)，可確保 D...

2023-05-06 標(biāo)簽：fpga 機(jī)器人機(jī)器學(xué)習(xí) 1.4k 0

工業(yè)4.0的預(yù)測(cè)性維護(hù)

工業(yè) 4.0 通常是指我們向由人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí) （ML）、超大規(guī)模云計(jì)算、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) （IIoT）和智能機(jī)器人等先進(jìn)技術(shù)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化流程的演變。

2023-05-05 標(biāo)簽：物聯(lián)網(wǎng)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1.4k 0

使用支持機(jī)器學(xué)習(xí)的Xcelium能夠?qū)崿F(xiàn)高達(dá)5倍的驗(yàn)證效率

人工智能（AI）無(wú)處不在。機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）及其推理能力有望徹底改變從駕駛到做早餐等生活中的一切。驗(yàn)證是永恒的，時(shí)間不息，驗(yàn)證不止。

2023-05-05 標(biāo)簽：AI 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1.6k 0

EDA企業(yè)如何推進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)部署

芯片設(shè)計(jì)中使用的數(shù)據(jù)量相對(duì)較小，問(wèn)題非常復(fù)雜，并且通常是特定于設(shè)計(jì)的。因此，雖然EDA供應(yīng)商繼續(xù)試驗(yàn)AI用于各種用途，但最初的實(shí)現(xiàn)集中在一個(gè)稱為強(qiáng)化學(xué)習(xí)...

2023-05-04 標(biāo)簽：eda 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 501 0

基于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像處理

計(jì)算機(jī)視覺(jué)的普及正以前所未有的方式增長(zhǎng)，其應(yīng)用跨越了從消費(fèi)電子和零售到制造業(yè)的各行各業(yè)。通過(guò)可視化、模式識(shí)別、分割、圖像信息提取和分類等各種用例，可以通...

2023-05-04 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1.7k 0

通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)規(guī)則

希望機(jī)器學(xué)習(xí)將取代基于規(guī)則的系統(tǒng)是沒(méi)有根據(jù)的。后者通常比復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型更高效、更便宜。由于企業(yè)總是對(duì)效率視而不見(jiàn)，基于規(guī)則的系統(tǒng)將繼續(xù)存在。

2023-05-04 標(biāo)簽：電路板人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 914 0

選擇FPGA和GPU用于基于AI的應(yīng)用的好處

人工智能（AI）是指能夠以與人類相同的方式做出決策的非人類機(jī)器智能。這包括沉思、適應(yīng)性、意圖能力和判斷力。機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器人自動(dòng)化、認(rèn)知計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)...

2023-05-04 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1.9k 0

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加速度傳感器

加速度傳感器

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加速度傳感器是一種能夠測(cè)量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
OBD

OBD

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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫(xiě)，中文翻譯為“車載診斷系統(tǒng)”。這個(gè)系統(tǒng)隨時(shí)監(jiān)控發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標(biāo)的情況，會(huì)馬上發(fā)出警示。
傅里葉變換

傅里葉變換

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盡管最初傅里葉分析是作為熱過(guò)程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特征?！叭我狻钡暮瘮?shù)通過(guò)一定的分解，都能夠表示為正弦函數(shù)的線性組合的形式，而正弦函數(shù)在物理上是被充分研究而相對(duì)簡(jiǎn)單的函數(shù)類，這一想法跟化學(xué)上的原子論想法何其相似！
TOF

TOF

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角度傳感器

角度傳感器

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角度傳感器，顧名思義，是用來(lái)檢測(cè)角度的。它的身體中有一個(gè)孔，可以配合樂(lè)高的軸。當(dāng)連結(jié)到RCX上時(shí)，軸每轉(zhuǎn)過(guò)1/16圈，角度傳感器就會(huì)計(jì)數(shù)一次。
L298

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DMD

DMD

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DMD是一種整合的微機(jī)電上層結(jié)構(gòu)電路單元，利用COMS SRAM記憶晶胞所制成。DMD上層結(jié)構(gòu)的制造是從完整CMOS內(nèi)存電路開(kāi)始，再透過(guò)光罩層的使用，制造出鋁金屬層和硬化光阻層交替的上層結(jié)構(gòu)
OV7620

OV7620

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ov7620是一款CMOS攝像頭器件，是彩色CMOS型圖像采集集成芯片，提供高性能的單一小體積封裝，該器件分辨率可以達(dá)到640X480，傳輸速率可以達(dá)到30幀。
MC9S12XS128

MC9S12XS128

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HCS12X系列單片機(jī)簡(jiǎn)介 Freescale 公司的16位單片機(jī)主要分為HC12 、HCS12、HCS12X三個(gè)系列。HC12核心是16位高速CPU12核，總線速度8MHZ；HCS12系列單片機(jī)以速度更快的CPU12內(nèi)核為核心，簡(jiǎn)稱S12系列，典型的S12總線速度可以達(dá)到25MHZ。
TDC-GP2

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干擾器

干擾器

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干擾器有多種類型，如GPS干擾器是適用于長(zhǎng)途客車司機(jī)以及一些不想被GPS信號(hào)追蹤到的人群的一個(gè)機(jī)器，手機(jī)信號(hào)干擾器主要針對(duì)各類考場(chǎng)、學(xué)校、加油站、教堂、法庭、圖書(shū)館、會(huì)議中心（室）、影劇院、醫(yī)院、政府、金融、監(jiān)獄、公安、軍事重地等禁止使用手機(jī)的場(chǎng)所。
重力傳感器

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采用彈性敏感元件制成懸臂式位移器，與采用彈性敏感元件制成的儲(chǔ)能彈簧來(lái)驅(qū)動(dòng)電觸點(diǎn)，完成從重力變化到電信號(hào)的轉(zhuǎn)換，廣泛應(yīng)用在中高端智能手機(jī)和平板電腦內(nèi)。
線束

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半導(dǎo)體工藝

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機(jī)械臂

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MPSoC

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直流無(wú)刷電機(jī)

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無(wú)刷直流電機(jī)由電動(dòng)機(jī)主體和驅(qū)動(dòng)器組成，是一種典型的機(jī)電一體化產(chǎn)品。無(wú)刷電機(jī)是指無(wú)電刷和換向器（或集電環(huán)）的電機(jī)，又稱無(wú)換向器電機(jī)。早在十九紀(jì)誕生電機(jī)的時(shí)候，產(chǎn)生的實(shí)用性電機(jī)就是無(wú)刷形式，即交流鼠籠式異步電動(dòng)機(jī)，這種電動(dòng)機(jī)得到了廣泛的應(yīng)用。
Genesys

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半導(dǎo)體制冷片

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聲紋識(shí)別

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聲紋識(shí)別，生物識(shí)別技術(shù)的一種，也稱為說(shuō)話人識(shí)別，包括說(shuō)話人辨認(rèn)和說(shuō)話人確認(rèn)。聲紋識(shí)別就是把聲信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，再用計(jì)算機(jī)進(jìn)行識(shí)別。不同的任務(wù)和應(yīng)用會(huì)使用不同的聲紋識(shí)別技術(shù)，如縮小刑偵范圍時(shí)可能需要辨認(rèn)技術(shù)，而銀行交易時(shí)則需要確認(rèn)技術(shù)。
直流電壓

直流電壓

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凡是電流方向不隨時(shí)間變化的電流稱為直流電壓。電流值可以全為正值，也可以全為負(fù)值。在直流電流中又可分為兩種：穩(wěn)恒直流和脈動(dòng)直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡(jiǎn)單的端對(duì)端工程朝著大規(guī)模多端輸電的方向發(fā)展，這些工程將是未來(lái)直流電網(wǎng)的組成部分，將相同電壓等級(jí)的直流工程連接成網(wǎng)遠(yuǎn)比不同電壓等級(jí)下的獨(dú)立工程更經(jīng)濟(jì)、便捷。
零序

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ATmega16單片機(jī)

ATmega16單片機(jī)

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緩沖電路

緩沖電路

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Buck-Boost

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buck是降壓型電路，boost是升壓型電路，可以分開(kāi)單獨(dú)使用，buck-boost電路就是把2種電路合在一起，可升可降。buck-boost拓?fù)潆娐房梢詫?shí)現(xiàn)升降壓功能，常見(jiàn)的buck-boost電路有兩種，第一種是輸入與輸出電壓極性相反，只需采用一個(gè)開(kāi)關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個(gè)開(kāi)關(guān)管和兩個(gè)二極管，可實(shí)現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
LPC2368

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識(shí)別技術(shù)

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所謂識(shí)別技術(shù)，也稱為自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，通過(guò)被識(shí)別物體與識(shí)別裝置之間的交互自動(dòng)獲取被識(shí)別物體的相關(guān)信息，并提供給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)供進(jìn)一步處理。
電磁繼電器

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電磁繼電器是一種電子控制器件，它具有控制系統(tǒng)（又稱輸入回路）和被控制系統(tǒng)（又稱輸出回路），通常應(yīng)用于自動(dòng)控制電路中，它實(shí)際上是用較小的電流、較低的電壓去控制較大電流、較高的電壓的一種“自動(dòng)開(kāi)關(guān)”。故在電路中起著自動(dòng)調(diào)節(jié)、安全保護(hù)、轉(zhuǎn)換電路等作用。
制冷片

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VCM

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