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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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這些模型針對特定數據集進行了訓練,并經過了準確性和處理速度的證明。開發人員需要評估 ML 模型,并確保它在部署之前滿足預期的特定閾值和功能。有很多實...
IC設計底層工具EDA發展加速 上海立芯發布兩款數字后端工具
IC設計底層工具EDA發展加速 上海立芯發布兩款數字后端工具 日前華鑫證券在一篇計算機行業的研究報告中指出,國產化及數據要素化驅動數字經濟長牛;比如國產...
與供應鏈管理、制造運營、移動服務、圖像和視頻分析等其他領域一起,音頻分析在自動駕駛汽車取得成功方面發揮著重要作用。隨著技術的進步和創新,汽車行業正在...
根據Enterprise Management Associates的數據,預計未來幾年將有超過600億臺智能設備在線。更令人興奮的是智能物聯網設備...
非易失性存儲器高速 (NVMe) 為邊緣計算系統提供數據中心性能,實現快速數據存儲和訪問。該技術在重工業環境中實現復雜的自動化功能方面是一項突破,有...
根據數據類型的不同,對一個問題的建模有不同的方式。在機器學習或者人工智能領域,人們首先會考慮算法的學習方式。在機器學習領域,有幾種主要的學習方式。將算法...
雖然攝像機不能完成所有任務 - 包括采集物理魚類樣本 - 但存在許多視頻監控的好處。例如,攝像機可以通過紅外成像技術進行24小時監控并在黑暗中看到。...
雖然模擬內存計算和模擬ML有時都被標記為“模擬計算”,但它們絕不是一回事。設計人員需要了解模擬內存計算和 analogML 內核之間的區別,以便創建...
也許人工智能技術的最大好處是它能夠隨著時間的推移不斷學習,這使得像智能視覺系統這樣的平臺能夠逐步提高推理的準確性。系統進行的推理越多,解決方案訓練模...
傳統的水果新鮮度預測和建模嚴重依賴各種理化指標(如失水率、pH值、VC含量,簡稱QCI)和經典動力學方法,面臨耗時、費力、破壞性大、預測精度低的困境。當...
現在,來自哈佛大學約翰 · 保爾森工程與應用科學學院(SEAS)的研究人員展示了一種更簡單的方法。他們從大自然汲取靈感,設計了一種新型柔軟的機械抓手,使...
機器學習被證明對幾乎每個行業都是有益的,包括網絡行業。機器學習可以幫助解決棘手的舊網絡障礙,并刺激新的網絡應用程序,使網絡非常方便。讓我們通過幾個用...
當計算系統根據經過訓練的機器學習算法進行預測時,就會發生推理。雖然推理的概念并不新鮮,但在邊緣執行這些高級操作的能力相對較新。
十年前,人工智能和機器學習被認為是神秘和學術性的,適用于現實世界的問題具有挑戰性。普通人會在媒體上讀到斯坦福大學或麻省理工學院正在開發的一些令人興奮...
工業4.0已經醞釀了十多年,但最終達到了臨界質量。隨著OT專業人員準備安全可靠地加強工業數字化計劃,他們必須熟悉一系列新的,可能不熟悉的技術才能取得成功。
物流自動化是指從原材料進入制造設施到成品離開的整個生產流程的處理。在許多情況下,它超越了這個時間,即使在現場部署貨物并處理維護問題和升級后,也可以跟...
盡管目前使用 NumPy 寫模型已經不是主流,但這種方式依然不失為是理解底層架構和深度學習原理的好方法。最近,來自普林斯頓的一位博士后將 NumPy 實...
工業 4.0 范式鼓勵制造業使用機器學習、人工智能、云計算和工業物聯網 (IIoT) 技術來改善工業流程、產品質量,并降低成本和上市時間。
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