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機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)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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來源：機器學習研習院回歸分析為許多機器學習算法提供了堅實的基礎(chǔ)。在這篇文章中，我們將總結(jié)10個重要的回歸問題和5個重要的回歸問題的評價指標。1、線性回歸...
2022-11-10 標簽：機器學習 1155 0
雖然攝像機不能完成所有任務(wù) - 包括采集物理魚類樣本 - 但存在許多視頻監(jiān)控的好處。例如，攝像機可以通過紅外成像技術(shù)進行24小時監(jiān)控并在黑暗中看到。...
2022-11-21 標簽：視頻監(jiān)控計算機機器學習 1155 0
VST4 將四個 128 位寄存器交錯排列，共存儲 512 位數(shù)據(jù)。Neon 架構(gòu)有多種交織/去交織運算，可支持不同的格式。例如，提供的 VST2 可用...
盡管基于模式的啟發(fā)式算法可提供良好的結(jié)果，但問題在于，它需要手動對所有模式進行編程。
一種基于偽標簽半監(jiān)督學習的小樣本調(diào)制識別算法
一種基于偽標簽半監(jiān)督學習的小樣本調(diào)制識別算法 來源：《西北工業(yè)大學學報》，作者史蘊豪等 摘 要：針對有標簽樣本較少條件下的通信信號調(diào)制識別問題，提出了一...
2022-02-10 標簽：機器學習大數(shù)據(jù)深度學習 1154 0
國內(nèi)首個！本源發(fā)布“量超協(xié)同學習”量子算法開發(fā)工具
通過積累客戶的語音資料不斷自動改進機器語音識別能力、積累客戶的駕駛數(shù)據(jù)不斷改進機器自動駕駛能力……當今，人類生活許多方面都不斷被“機器學習”技術(shù)所影響。...
機器學習/深度學習/人工智能（ML/DL/AI） 需要篩選越來越多的數(shù)據(jù)，通過自動化來識別復雜模式、異常情況以及找到適當?shù)奈恢谩?/p>
2019-09-18 標簽：芯片數(shù)據(jù)機器學習 1154 0
電子設(shè)計自動化（EDA）是電子系統(tǒng)設(shè)計和制造過程中不可或缺的一部分。隨著技術(shù)的不斷進步和市場需求的日益增長，EDA行業(yè)也在不斷發(fā)展和演變。 1. 集成化...
人工智能和機器學習助力下 辦公室實現(xiàn)了無紙化作業(yè)和文檔自動化
紙張是辦公室運營必不可少的商品。大多數(shù)常規(guī)辦公室都依靠紙來完成最簡單的任務(wù)。即使在數(shù)字化之后，建立一個完全無紙化辦公室的夢想仍未實現(xiàn)。人們習慣于標準形式...
最近，一篇名為《Using Deep Learning and Google Street View to Estimate the Demograph...
目前，在特定的應用場景下，比如智能客服應用場景，智能客服能夠基于終端側(cè)已有的用戶對話記錄分析出用戶的特征，比如用戶的興趣、習慣以及語言模式等。
在計算機科學中的新興領(lǐng)域，機器學習研究者們已經(jīng)開始探索在AI中誘發(fā)“選擇性失憶”的方法，是為了在不影響模型性能的前提下，從機器學習中刪除特定人員或點的敏...
CMSIS 5.8.0優(yōu)化了機器學習應用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和信號處理
CMSIS 中屬于軟件打包和構(gòu)建過程的其他組成部分正在轉(zhuǎn)向 Open-CMSIS-Pack 項目，該項目可以增加開發(fā)和應用方面的更多可能性。因此，這...
2022-07-10 標簽：嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習 1152 0
NVIDIA Merlin可使用開源規(guī)范構(gòu)建塊開發(fā)和優(yōu)化推薦系統(tǒng)
NVIDIA Merlin 旨在簡化推薦人工作流程。最新的更新包括 Transformers4Rec ，這是一個新的庫，它包裝了 HuggingFa...
世界名校杜克大學的研究人員提出了一種AI算法，稱之為PULSE（PhotoUpsamplingviaLatentSpaceExploration，通過潛...
但是，正如許多IT主管說的那樣，采用新技術(shù)可能會導致一些不切實際的期望。為此，一些機器學習和數(shù)據(jù)科學專家分享了企業(yè)和團隊在采用機器學習技術(shù)時需要吸取的經(jīng)...
意法半導體STM32Cube.AI生態(tài)系統(tǒng)加強對高效機器學習的支持
意法半導體STM32Cube.AI開發(fā)環(huán)境為用戶提供各種機器學習技術(shù)，為他們盡可能高效地解決分類、聚類和新穎性檢測三種算法挑戰(zhàn)提供更多靈活性。
人工智能領(lǐng)域目前已經(jīng)逐漸形成了一個龐大的產(chǎn)業(yè)體系，整個產(chǎn)業(yè)體系結(jié)構(gòu)中也涉及到大量的工作崗位。
2020-01-16 標簽：互聯(lián)網(wǎng)人工智能機器學習 1149 0
皮帶異物算法模型通過深度學習和機器學習技術(shù)，能夠高效準確地識別皮帶上的異物，從而保障礦山生產(chǎn)的安全和正常運行。未來，隨著智能化技術(shù)的不斷發(fā)展，皮帶異物算...
NVIDIA RTX已無處不在 可利用光線追蹤和AI加速產(chǎn)品設(shè)計
Adobe、Autodesk、Blender、Foundry、Luxion等公司在SIGGRAPH期間推出RTX賦能的全新應用。
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