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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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MediaTek發布《6G愿景白皮書》,定義三大基本設計原則S.O.C.
MediaTek認為,伴隨全球范圍6G技術研究不斷深入,移動性能增強、網絡架構設計、頻譜資源使用效率、通信與計算融合、能效等方面將是未來的重要機會與挑戰...
羅克韋爾通過FactoryTalk Analytics LogixAI助力制造商優化生產
羅克韋爾自動化 FactoryTalk Analytics LogixAI 軟件可幫助 OT(運營技術)專業人員通過 Soft Sensor 應用程序的...
俄羅斯研究人員開發出機器學習系統,可助世界的空間機構選擇“正確”的植物
正如美國宇航局和俄羅斯航天署專家所說,在太空進行長時間的飛行,需要建立完全自主的生命支持系統。植物和單細胞藻類被認為是這種系統的關鍵,它們能夠快速制造大...
Silicon Labs攜手Eta Compute簡化邊緣ML開發
Silicon Labs(芯科科技)與 Eta Compute近期共同宣布建立合作伙伴關系,將支持產品開發人員將機器學習(ML)高級功能無縫集成到其邊緣...
由于我們的制造和加工設施的數字化,第四次工業革命正在改變我們創造產品的方式。幾十年來,我們已經看到了自動化的好處,現在正在通過增強的數據、機器學習和...
機器學習已經邁出了物聯網世界的第一步。自動駕駛汽車是最大的物聯網設備之一,即使只提供部分自動駕駛功能的汽車,如特斯拉,也非常依賴于機器學習。
數據導向型的“機器學習”已經逐漸取代了一些企業(比如亞馬遜、Netflix和優步)中的規則導向型系統。在Unity,我們探究了“機器學習”技術的使用,包...
人工智能(AI)和機器學習(ML)在物理安全市場上引起了轟動,將視頻分析提升到了新的準確性水平。實際上,這些術語已成為整個行業的通用流行語。但是,人工智...
2019年制造商的領先增長戰略是通過投資機器學習平臺來提高車間生產率,這些平臺提供了提高產品質量和產量所需的洞察力。
許多美國聯邦機構現在正處于了解機器學習以及如何將之應用到預測性分析中,把機器學習的一些要素應用到任務中,每個機構都能從中獲益。
2019-04-09 標簽:機器學習 621 0
隨著人工智能新技術,特別是機器學習的出現,我們的“智力信用額度”被提高了。機器學習系統在數據海洋中識別模式,并借助這些模式來解決一些模糊開放的問題。
不久以前,從算法到現場機器學習( ML )模型仍然需要經歷漫長而復雜的道路。對于一些企業而言,如果能夠接觸到具有神經網絡部署經驗的 ML 專家,則可能會...
在物聯網設計階段,制造商對其生產流程和資產進行建模,以創建物聯網模型——數據收集和傳輸傳感器、應用程序、云、網關和其他系統部件的連接系統藍圖。
貿澤發布最新一期的Methods技術電子雜志 對AI進行多方位探索
在《Understanding AI》中,業界知名的行業專家介紹了人工智能的重要技術方面和應用,包括設計人工智能解決方案時遇到的倫理和安全挑戰。
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