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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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AI 視頻分析應用最關鍵的類別當屬那些保護人類健康、拯救生命、保障財產安全的應用,以及一些需要確定性和低時延性能的復雜應用。不僅如此,AI 視頻分析應用...
Maxim三款新基礎模擬IC 可延長消費類、工業、醫療健康及IoT設計的有效電池壽命
MAX17227A和MAX17291升壓轉換器及MAX38911 LDO大幅縮減電池供電設備的尺寸,幫助IoT設計師為系統添加更多功能
不知道大家是否還記得谷歌神經網絡是如何辨別貓和狗的?人工智能和人不同,一個小孩見了幾次貓以后他就知道貓是什么樣子的,但是對于一個機器,人們需要給它喂數以...
醫療保健行業內機器學習應用的目標一般是增強臨床理解與改善患者護理。具體來說,越來越多的研究都將重點放在使用機器學習來改善患者的篩查、診斷、臨床決策和特定...
Sankara Eye Foundation和總部位于新加坡的Leben Care正在印度部署名為Netra.AI的視網膜風險評估軟件即服務平臺。Net...
眾所周知,人工智能設計非常困難,因為它依賴于數據科學。此外,創建正確的算法(例如決策樹)并進行設置也可能很棘手。所有這些問題又限制了工程師進入門檻。因此...
Python 是 AI 和機器學習領域中首屈一指的語言。由于其簡單性,Python 已成為 AI 的首選語言。與其他編程語言相比,Python 能夠快速...
量子計算和機器學習已經成為當今炙手可熱的話題。排除一些明顯的炒作外,這當中也有一些真正的基礎。隨著傳統計算技術的發展,基于機器學習等領域的圖像相關分析已...
中國正在關注的前沿技術研究,包括量子計算和半導體,因為這是與美國爭奪創新至高無上地位的關鍵。十四五規劃指出,將把“科技自給自足和自我完善作為國家發展的戰...
物聯網和機器學習是兩種尖端技術,它們以各種方式顛覆了行業及其運營結構。雖然他們有自己的能力,但當他們結合起來時,可以創造奇跡。
盡管AI和ML工具在網絡安全方面是有效的,尤其是在安全性和軟件測試方面,但距離提供更可靠、更安全、更智能的網絡安全技術,真正人工智能的出現還需要很多年。
據CNA 今日報道,富士康采用谷歌機器學習程序為基礎,制作了生產線自動偵測系統,大幅降低智能手機零件缺陷遺失率,同時檢測時間也明顯減少。
如何讓Transformer在多種模態下處理不同領域的廣泛應用?
一個模型完成了CV,NLP方向的7個任務,每個任務上表現都非常好。 ? Transformer架構在自然語言處理和其他領域的機器學習(ML)任務中表現出...
機器學習的實現在很多領域都有幫助,也取得了令人矚目的發明。然而,這并不是全部的現實。看到公司因機器學習(ML)而取得的進步,幾乎每家公司都在嘗試同樣的方...
2021-03-08 標簽:機器學習 2369 0
瑞典船舶運營商Ventrafiken開展題為“船舶數據驅動能源效率”(D2E2F)的研究項目,為研究目的是為了收集開放數據。
在最近的2021年tinyML峰會上,Raspberry Pi(樹莓派)聯合創始人Eben Upton調侃了“Pi Silicon”的未來,看來機器學習...
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