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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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AIoT 是智能時代到來的催化劑,邊緣計算設備是該領域實時處理和分析的核心。Cincoze GOLD 系列是一系列從頭開始設計的 GPU 計算機,可...
邊緣 AI 在硬件上本地處理和實現機器學習算法。這種形式的本地計算減少了數據傳輸的網絡延遲,并解決了一切都發生在設備本身上的安全挑戰。
非易失性快速存儲器 (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取得了突破,有...
SimInsights 和 Photomath 展示了初創企業如何使用 NVIDIA AI 提升教育質量。
德承DI-1000利用機器學習來降低交通擁堵-減少60%的等待時間
人們都希望通過十字路口時是綠燈,沒有人會喜歡塞車。然而,除了無休止的等待帶來的沮喪之外,交通效率低下也會嚴重損害一個城市或國家的經濟和環境。根據INRI...
“我們展示了基于Xylo的超低功耗實時音頻信號處理。Xylo突破了使用場景中的能耗限制,我們的成果旨在推動類腦處理器以及脈沖神經網絡成為商用超低功耗應用...
為了滿足數據呈指數級增長的需求,每天部署越來越多的智能連接傳感器和資產,機器對機器(M2M)和物聯網網絡的創新是必要的,以緩解集中在云中數據處理的代...
一文詳解百度、谷歌、京東、騰訊在分布式網絡訓練下的聯邦學習解決方案
隨著機器學習、隱私計算、高性能計算、深度學習訓練、差分隱私的快速發展,如今的人工智能仍然面臨兩大挑戰。一是在大多數行業中,數據以孤島的形式存在;另一個是...
為了說明簡單機器學習算法的強大功能,這里有一個在線視頻,描述了來自活動跟蹤器中加速度計的數據如何預測佩戴者的各種運動狀態或其余狀態。我們可以將這種方法擴...
核酸分子具有豐富的遺傳信息,對疾病診斷具有關鍵價值。傳統核酸檢測技術受限于耗時長、需大型儀器設備等局限,嚴重制約了其在大規模、突發性疾病檢測中的應用。紙...
2022-10-12 標簽:機器學習 2555 0
使領域專家能夠執行數據科學對業務有明顯的好處。但是,這不是一夜之間發生的事情。隨著組織開始將數據分析工具交到其領域專家手中,挑戰可能會出現,包括向持...
機器學習和深度學習中都有“學習”兩字,我們首先要理解什么是“學習”。著名的赫伯特·西蒙教授(Herbert Simon)是1975年圖靈獎獲得者、197...
機器學習可能需要很重的硬件,所以像手機這樣的“邊緣”設備通常會向中央服務器發送原始數據,然后返回經過訓練的算法。然而,有些人希望訓練能夠在本地進行。一種...
數據倉庫創建于 20 世紀 80 年代,旨在幫助企業組織高數據量,以便做出更好的業務決策。數據倉庫與企業資源規劃( ERP )、客戶關系管理( CR...
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