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機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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所有的經典算法，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，深度神經網絡的表現比經典算法好很多。
訓練強大的機器學習分類算法需要大量經過標注的示例。為了生成經過標注的訓練示例，奧地利團隊使用了定制的駕駛模擬器。
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據進行融合、分類和預測，從而更加智能地應對各種情況，協助決策，優化產品。
有監督學習通常是利用帶有專家標注的標簽的訓練數據，學習一個從輸入變量X到輸入變量Y的函數映射。Y = f (X)，訓練數據通常是(n×x,y)的形式，其...
PreVAIL系統采用“傳感器不可知”算法，通過商業設備和軍事設備對目標進行監視。即使出現設備監視覆蓋中斷的情況，也能保持對目標的監視，從而提高全球綜合...
機器之間通信的增加和指揮控制過程的自主化，可能會帶來作戰中心硬件和人員配置的變化，這使人類作戰人員能夠聚焦認知任務，如評估和完善潛在的行動方案。
新一代機器人的態勢感知將成為研究的熱點和難點。通過解決環境感知、自身狀態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...
FPGA 被封裝在更大的封裝中，從而提供了更多的 I/O。"然而，I/O 的增加并不像邏輯資源那樣引人注目。
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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。
線性代數是人工智能的數學基礎之一，它涉及向量、矩陣、線性變換等概念。在機器學習和深度學習中，線性代數被廣泛應用于數據處理、特征提取和模型訓練等方面。
性能重大提升的背后往往是模型設計的改變。不過有些時候對模型進行微調也可以提升機器學習的性能。最終的判斷可能會取決于你對相應任務的基準測試結果。
機器學習是一個快速發展的領域，常用的包更新非常頻繁。盡管開發人員做出了努力，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...
利用人工智能和機器學習：使用人工智能 （AI） 和機器學習 （ML） 算法可實現持續監控和異常檢測。這些技術可以比人類更快地識別異常模式和活動，從而觸...
基于靜態時序分析（STA）的現代設計流程非常依賴標準單元、IO、存儲器和定制模塊的特征化Liberty模型。高效、準確的庫特征提取是全芯片或模塊級設計流...
更多帶寬 – 隨著需要移動大量數據，我們目睹了所有 DRAM 類型繼續競相提高數據速率以提供更多內存帶寬。
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先重溫一下迭代（Iteration）、迭代器對象（iterable）、迭代器（iterator ）的概念：
機器學習需要組織處理大量數據，而且數據量越大，模型的準確性相對也越高，這意味著企業每天必須收集和存儲越來越多的數據。而當存儲無法擴展時，數據密集型工作負...
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