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標(biāo)簽 > 算法
算法(Algorithm)是指解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述,是一系列解決問題的清晰指令,算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問題的策略機(jī)制。也就是說,能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入,在有限時(shí)間內(nèi)獲得所要求的輸出。
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人工智能系統(tǒng)已經(jīng)顯示出檢測皮膚癌的潛力
Ho說,Al算法將皮膚癌評分分配給可疑部位,盡管皮膚科醫(yī)生可能不知道如何解釋這些評分。而且,用于訓(xùn)練皮膚癌識別AI算法的圖像通常是在“最佳條件”下拍攝的...
2020-04-23 標(biāo)簽:算法AI機(jī)器學(xué)習(xí) 3.8k 0
我們也應(yīng)該非常謹(jǐn)慎于我們賦予算法的能力。人們正變得越來越擔(dān)心算法帶來的透明度問題,算法做出的決策和流程背后的倫理意味,以及影響人們工作生活的社會后果。
與通過對監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集(SCADA)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)攻擊而對電網(wǎng)造成的其他威脅不同,操縱需求攻擊不需要對手對電網(wǎng)結(jié)構(gòu)有具體的了解。
2020-04-22 標(biāo)簽:物聯(lián)網(wǎng)算法 679 0
介紹機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的三種優(yōu)化算法
在機(jī)器學(xué)習(xí)的世界中,通常我們會發(fā)現(xiàn)有很多問題并沒有最優(yōu)的解,或是要計(jì)算出最優(yōu)的解要花費(fèi)很大的計(jì)算量,面對這類問題一般的做法是利用迭代的思想盡可能的逼近問...
2020-05-04 標(biāo)簽:算法機(jī)器學(xué)習(xí) 3.8k 0
利用SHAP實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸出預(yù)測
我最喜歡的庫之一是SHAP,它是解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型生成的輸出不可或缺的工具。 SHAP是幾種不同的當(dāng)前解釋模型的頂點(diǎn),并且通過為每個(gè)特征分配重要性值來表示...
2020-05-04 標(biāo)簽:算法機(jī)器學(xué)習(xí) 8.3k 0
百度牽頭京東海爾等20余單位共同制定《人工智能知識產(chǎn)權(quán)合作倡議》
這些抗疫舉措的背后,專利起到了關(guān)鍵作用。以AI測溫項(xiàng)目為例,早在2016年,百度就已經(jīng)在相關(guān)領(lǐng)域布局專利,圍繞技術(shù)創(chuàng)新累計(jì)申請百余件,本次推出的AI體溫...
與我的朋友交談時(shí),我經(jīng)常聽到:“哦,卡爾曼(Kalman)濾波器……我經(jīng)常學(xué)它,然后我什么都忘了”。好吧,考慮到卡爾曼濾波器(KF)是世界上應(yīng)用最廣泛的...
時(shí)間片輪轉(zhuǎn)調(diào)度算法: 每個(gè)進(jìn)程被分配一個(gè)時(shí)間片,允許該進(jìn)程在該時(shí)間段運(yùn)行,如果在時(shí)間片結(jié)束時(shí)該進(jìn)程還在運(yùn)行,則剝奪CPU并分配給另一個(gè)進(jìn)程,如果該進(jìn)程在...
雖然TensorFlow和Py Torch等已建立的框架涵蓋了大多數(shù)常見機(jī)器學(xué)習(xí)方法的分布式培訓(xùn)設(shè)置,但這些框架不太適合基于RL和基于人口的方法,這往往...
2020-04-19 標(biāo)簽:光纖算法機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8k 0
人工智能技術(shù)支持的面部分析幫助研究人員評估心理健康
“我們?yōu)椴煌男睦斫】嫡系K建立了這些行為標(biāo)志的字典,”莫朗西對《華爾街日報(bào)》說。“該技術(shù)為您提供了這些行為標(biāo)記的摘要,我們可以將其用作治療的一部分,以查...
人工智能算法在數(shù)據(jù)中規(guī)律學(xué)習(xí)
??智能算法包括?個(gè)部分: x是模型的輸?,y是模型的輸出,模型就是對輸?轉(zhuǎn)化為輸出的計(jì)算。?如輸?x可以是?張圖?(如 貓的照?),模型對圖?進(jìn)?計(jì)算...
由于機(jī)器由相互磨削的運(yùn)動部件組成,從而導(dǎo)致摩擦和噪音,因此可以通過聲學(xué)方法檢測到許多機(jī)器故障。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 物體檢測 YOLOv2
Convolution with Anchor Boxer - 加Anchor機(jī)制:YOLO是通過最后的全連接層直接預(yù)估絕對坐標(biāo),而FasterRCNN...
2020-04-17 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)集voc 3.6k 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已卷土重來,并且作為一種新方法
在斯坦福大學(xué),我設(shè)計(jì)并教授分布式算法和優(yōu)化,此外我還教授一門離散數(shù)學(xué)和算法的課程。在離散數(shù)學(xué)課程里,我是完全從理論角度來教算法的,這意味著我所教授的算法...
2020-04-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法機(jī)器學(xué)習(xí) 2.5k 0
深度學(xué)習(xí)算法和經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間有什么區(qū)別呢?最明顯的區(qū)別是:深度學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更多隱藏層。這些層位于神經(jīng)元的第一層(即輸入層)和最后一層(即輸...
2020-04-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深度學(xué)習(xí) 3.2萬 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)調(diào)優(yōu)
瀏覽有關(guān)功能優(yōu)化測試的維基詞條,就會發(fā)現(xiàn)有些功能很難對付。很多功能因找出優(yōu)化算法的問題而被廣泛使用。但本文將討論一項(xiàng)看似微不足道的功能——Beale功能。
2020-04-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深度學(xué)習(xí) 4.3k 0
寒武紀(jì)歷代深度學(xué)習(xí)處理器的各種參數(shù)信息
DianNao要解決的核心問題是如何使有限的內(nèi)存帶寬滿足運(yùn)算功能部件的需求,使運(yùn)算和訪存之間達(dá)到平衡,從而實(shí)現(xiàn)高效能比。其難點(diǎn)在于選取運(yùn)算功能部件的數(shù)量...
2020-04-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法寒武紀(jì) 5.6k 0
無監(jiān)督學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集變換和聚類
降維:接受數(shù)據(jù)的高維表示,找到新的表示方法,以用較少的特征概括重要特性。
2020-05-04 標(biāo)簽:算法無監(jiān)督學(xué)習(xí) 2.5k 0
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