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標簽 > 機器學習
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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Grovety基于Arm技術打造創新解決方案,助力解決野生動物保護難題
當前,全球各野生動物官方機構都在借助強大的數字技術來保護瀕危物種、對抗偷獵者帶來的威脅,而由電池供電的攝相機則成為了支持這一創新舉措的核心工具。
機器學習不應將公司的網絡安全作為單一防御層來支撐,而應將人員、流程和技術結合在一起,成為多層和全面安全框架的一部分。
作者:CHARLESQ.CHOI來源:IEEE電氣電子工程師當量子計算機執行可能導致下一代電池或新藥的復雜物理和化學模擬時,它可能比任何傳統超級計算機強...
2022-10-19 標簽:機器學習 735 0
AI是機器學習算法和相關技術的總稱,這些技術可以擴展威脅分析和分類、更好地了解異常情況、自動響應,并且最重要的是,可以制定積極的應對措施。
預測性維護需要具有處理大量數據和運行復雜算法的能力,這在SCADA中是無法實現的。另一方面,基于物聯網的解決方案允許在多臺計算機上并行存儲TB級數據并運...
傳統上,藥物和化學的發現依賴于試驗錯誤和研究者積累的知識。使用模擬工具,特別是機器學習,研究者可以更快地發現候選分子,并大幅減少尋找新藥化合物的費用。如...
到2024年,支持IoT事物/對象的嵌入式AI的全球價值將達到$ 4.6BIoT DaaS的增長速度幾乎是非IoT DaaS的三倍,其中大部分流式傳輸數據。
近日,亞馬遜云科技與SAP攜手宣布了一項重要合作——在亞馬遜云科技平臺上提供GROW with SAP解決方案。這一舉措旨在幫助各種規模的企業利用全球最...
當車輛中的最新數據可用時,反饋回路關閉。汽車可以利用從之前的駕駛或其他車輛收集的所有數據。這實際上是整個反饋循環中的關鍵點。
YF-8801-VOC:一款實時動態監測VOC濃度的智能解決方案
voc指在常溫下能夠揮發進入大氣環境的有機化合物,主要來源于石化、涂料、制藥、印刷等行業的生產過程。
布爾數據團隊主要成員來自國內外人工智能算法領域的資深專家,曾服務于阿里、螞蟻金服、銀行等大型金融機構和互聯網集團。
陸軍應用SBIR計劃創造了這個小型企業創新研究合同機會,不僅可以吸引不熟悉該計劃的非傳統企業,還可以擴大國防工業基礎。這激起了一些利益相關者的興趣,同時...
AIStorm首席執行官David Schie表示:“此輪融資將幫助我們加快工程開發和市場推廣,將創新的機器學習技術推向物聯網邊緣。AIStorm的革命...
北京時間10月26日消息,據國外媒體報道,IBM“沃森”項目的愿景就是向普通大眾賦予數據科學的力量。今天,IBM推出了“沃森數據平臺”(Watson D...
為了開發公平和負責任的人工智能,技術人員需要社會學家,心理學家,人類學家和其他專家的幫助,他們能夠洞察偏見對人類生活的影響,并告訴人們如何避免讓偏見影響...
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