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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門(mén)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(mén)學(xué)科。
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GNN與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的強(qiáng)強(qiáng)組合又會(huì)擦出怎樣的火花?
聯(lián)邦學(xué)習(xí)和 GNN 都是當(dāng)前 AI 領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)的多個(gè)參與方可以在不泄露原始數(shù)據(jù)的情況下,安全合規(guī)地聯(lián)合訓(xùn)練業(yè)務(wù)模型,目前已在諸多領(lǐng)域取得了...
2023-02-17 標(biāo)簽:CSR機(jī)器學(xué)習(xí)CSC 1.5k 0
ChatGPT本質(zhì)屬于生成式人工智能,屬于無(wú)監(jiān)督或半監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)。與之相關(guān)的還有Discriminative modeling區(qū)分式模型,區(qū)分式模型大...
2023-02-16 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)ChatGPT 16.6萬(wàn) 0
與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相比,深度學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),而大模型則是通過(guò)使用大量的模型來(lái)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)可以處理任何類型的數(shù)據(jù),例如圖片、文本等等;但是這些數(shù)據(jù)很...
2023-02-16 標(biāo)簽:人工智能模型機(jī)器學(xué)習(xí) 2.7k 0
算法是指解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述,是一系列解決問(wèn)題、高度符合邏輯性、可執(zhí)行性的指令集合,代表運(yùn)用系統(tǒng)方法描述解決問(wèn)題的策略機(jī)制。
2023-02-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 1.5萬(wàn) 0
什么是邊緣服務(wù)器?邊緣服務(wù)器的優(yōu)勢(shì)分析
減少向外部位置傳輸數(shù)據(jù)也意味著開(kāi)放連接的減少和網(wǎng)絡(luò)攻擊的機(jī)會(huì)減少。這使本地設(shè)備安全運(yùn)行,遠(yuǎn)離潛在的攔截或數(shù)據(jù)泄露。
2023-02-14 標(biāo)簽:嵌入式系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)邊緣計(jì)算 1.1萬(wàn) 0
詳細(xì)分析14種可用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)的損失函數(shù)
在處理時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)任務(wù)時(shí),損失函數(shù)的選擇非常重要,因?yàn)樗鼤?huì)驅(qū)動(dòng)算法的學(xué)習(xí)過(guò)程。以往的工作提出了不同的損失函數(shù),以解決數(shù)據(jù)存在偏差、需要長(zhǎng)期預(yù)測(cè)、存在多...
2023-02-14 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 3.6k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)如何提高半導(dǎo)體良率?
“目前,人工智能也逐漸廣泛應(yīng)用至各個(gè)領(lǐng)域,幫助客戶識(shí)別最相關(guān)的測(cè)量結(jié)果,”CyberOptics總裁兼首席執(zhí)行官Subodh Kulkarni表示?!巴?..
2023-02-11 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.1k 0
與傳統(tǒng)的鑰匙及密碼鎖鍵盤(pán)相比,人臉識(shí)別是一種更有效的家庭安全解決方案。原因在于,實(shí)物鑰匙可以被復(fù)制、被人偷竊、丟失或遺失,而密鑰代碼則可能被人猜中、被遺...
2023-02-10 標(biāo)簽:人臉識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí) 852 0
深度學(xué)習(xí)是如何工作的?如何使用圖像處理來(lái)檢測(cè)圖像中的缺陷
制造業(yè)中任何公司的主要目標(biāo)都是為客戶生產(chǎn)無(wú)缺陷產(chǎn)品。如果在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中出現(xiàn)任何內(nèi)部孔、凹坑、磨損或劃痕(由于多種原因,從生產(chǎn)設(shè)備故障到惡劣的工作條件)...
2023-02-10 標(biāo)簽:編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GaN 2.1k 0
能讓比爾·蓋茨如此看重,一方面是因?yàn)槲④浥cOpenAI的合作關(guān)系,據(jù)悉,OpenAI的機(jī)器學(xué)習(xí)和運(yùn)算部署在微軟Azure云上,另一方面也是因?yàn)镃hat...
2023-02-09 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)OpenAIChatGPT 3.2萬(wàn) 0
計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別是如何工作的?
計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別是一種人工智能技術(shù),旨在使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)從數(shù)字圖像、視頻等視覺(jué)信息中識(shí)別和提取有意義信息的能力。
2023-02-09 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí)Raspberry Pi 5.6k 0
歐洲專利局報(bào)告:崛起中的量子計(jì)算技術(shù)
在量子計(jì)算領(lǐng)域,大約十分之一的歐洲專利申請(qǐng)有幾個(gè)專利申請(qǐng)人,這表明他們之間的積極合作。專利申請(qǐng)人來(lái)自各大洲,明確關(guān)注同一地區(qū)或洲。在子行業(yè)“量子計(jì)算的物...
2023-02-09 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)量子計(jì)算 1.8k 0
關(guān)于python中非常實(shí)用的一個(gè)圖像處理庫(kù) 2
PIL:Python Imaging Library,是Python環(huán)境下最受歡迎的圖像處理庫(kù),木有之一。然而,在Python2.7之后不再支持。 ...
2023-02-08 標(biāo)簽:圖像處理機(jī)器學(xué)習(xí)python 1.6k 0
關(guān)于python中非常實(shí)用的一個(gè)圖像處理庫(kù) 1
PIL:Python Imaging Library,是Python環(huán)境下最受歡迎的圖像處理庫(kù),木有之一。然而,在Python2.7之后不再支持。 ...
2023-02-08 標(biāo)簽:圖像處理機(jī)器學(xué)習(xí)python 1.9k 0
大數(shù)據(jù)系統(tǒng)隱私保護(hù)關(guān)鍵技術(shù)是什么?
個(gè)人數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)化和透明化已經(jīng)成為不可阻擋的大趨勢(shì)。這些用戶數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)是珍貴的資源,因?yàn)樗麄兛梢酝ㄟ^(guò)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)從中獲得大量有價(jià)值的信息
2023-02-08 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 2.2k 0
介紹AV1編碼器的優(yōu)化以及其在流媒體和實(shí)時(shí)通訊中的應(yīng)用
AV1視頻壓縮格式是由開(kāi)放多媒體聯(lián)盟 (AOMedia)開(kāi)發(fā),并于2018年初最終確定。
2023-02-06 標(biāo)簽:編碼器VOD機(jī)器學(xué)習(xí) 2.2k 0
GPU面臨挑戰(zhàn)及應(yīng)用場(chǎng)景解析
1、TPU 主要思路:針對(duì)人工智能算法需求裁剪計(jì)算精度 在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上,TPU比傳統(tǒng)的加速方案(谷歌之前使用GPU加速方案)在能耗效率上提升一個(gè)數(shù)量級(jí)...
基于深度學(xué)習(xí)的透射式光學(xué)系統(tǒng)初始結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
近年來(lái),人工智能算法得到了快速發(fā)展,其在解決非線性問(wèn)題上相比傳統(tǒng)算法具有高效、準(zhǔn)確等優(yōu)勢(shì),有望解決光學(xué)系統(tǒng)的非線性優(yōu)化問(wèn)題,并提升光學(xué)系統(tǒng)初始結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)...
2023-02-03 標(biāo)簽:光學(xué)系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.7k 0
3 級(jí)自動(dòng)駕駛中人工智能的應(yīng)用分析
訓(xùn)練強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法需要大量經(jīng)過(guò)標(biāo)注的示例。為了生成經(jīng)過(guò)標(biāo)注的訓(xùn)練示例,奧地利團(tuán)隊(duì)使用了定制的駕駛模擬器。
2023-02-03 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 604 0
介紹圖機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)
我們首先學(xué)習(xí)什么是圖、為什么使用圖以及如何最佳地表示圖。然后,我們簡(jiǎn)要介紹大家如何在圖數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí),從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以前的方法 (同時(shí)我們會(huì)探索圖特征) 到現(xiàn)在...
2023-02-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)XMLUML 1.1k 0
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