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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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從食品到汽車再到復雜的制造機械,質量是制造商最關心的問題。安全性、效率和可靠性等因素會影響產品質量并最終影響客戶滿意度。
為了節省時間并加快流程,訓練有素的機器學習算法可用于預測和分類申請人的信譽。這可以簡化申請人的分類并改進貸款制裁的決策。
iWave i.MX8M Mini 板 與 NXP eIQ OpenCV 機器學習軟件集成, 可加快上市時間,同時降低開發復雜性。eIQ 軟件包括用...
人工智能和機器學習幫助企業管理數據并使用它來發現新的可能性。這會導致進一步的智能和創新業務戰略、更高的收益、高效的運營和滿意的客戶。其目的是以更可靠...
部署到嵌入式 GPU 也很受歡迎,因為它可以在部署的環境中提供快速的推理速度。GPU Coder 支持從 MATLAB 中的深度學習模型生成代碼,該...
人工智能和機器學習在安全中的應用是一個屢見不鮮的話題,同樣在RSAC2022大會中出現了圍繞AI/ML為重點的焦點議題。此次會議中重點探討了AI對抗和隱...
除了使用 AI 和 ML 技術為平臺提供動力以不斷提高其智能性和準確性之外,平臺車輛不可知,因此它支持人類駕駛車輛和自動駕駛車輛,這將越來越多地用于未來。
在使開發人員能夠在他們已經習慣的環境中運行的同時,SUSE Embedded Linux 操作系統提供了對工具和培訓的即時訪問、實時安全性以及整個產...
對于開發人員來說同樣重要的是,這意味著他們可以在用于其他基于微控制器的開發的同一工具鏈中訪問 ML。識別異常振動、意外噪音或警報圖像等集成功能將隱含...
應用機器學習算法的Dxcover傅里葉變換紅外光譜活檢技術有望用于胰腺癌診斷
據麥姆斯咨詢介紹,總部位于英國格拉斯哥的Dxcover是一家臨床階段診斷公司,致力于開發多種癌癥早期診斷應用的光譜液體活檢技術。該公司近期宣布了一項新的...
在其他屬性中,物聯網的人工智能可以讓制造商或其他設備用戶避免計劃外停機,提高運營效率,啟用新的和更復雜的終端產品,并加強風險管理。這來自人工智能和機...
這些挑戰中的每一個都是可以解決的。下面我們將討論三種常見的數據積累場景以及克服與每種情況相關的障礙的技術和策略。
隨著越來越多的組織投資于人工智能和機器學習,持續的技術進步有望進一步改善我們的生活,可能會達到我們想象的極限。
利用處理大數據和應用機器學習的工具,貝克休斯的工程師能夠很好地解決改善業務成果的問題。憑借對這些復雜系統的領域知識,工程師們將這些工具遠遠超出了網絡...
不過隨著時間的推移,MLPerf幾乎已經成了英偉達一家獨大的跑分基準,這家GPU廠商憑借自己的產品幾乎統治著整個AI硬件市場。這不,近日公布的MLPer...
采用機器學習(ML)和人工智能(AI)技術的機器視覺系統可以實現自動化的車輛檢測,為汽車制造商、經銷商和修理廠帶來了重大好處。這些好處包括自動化車輛檢查...
需要多少訓練數據的問題沒有很好的答案,但 Highwai 指出高度針對性的數據管理對于將其保持在合理范圍內至關重要。
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