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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(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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如果有一個包含數(shù)十個甚至數(shù)百個特征的數(shù)據(jù)集，每個特征都可能對你的機器學習模型的性能有所貢獻。但是并不是所有的特征都是一樣的。有些可能是冗余的或不相關的，...
二項logistic回歸模型是一種分類模型，由條件概率分布P(Y|X)表示，形式為參數(shù)化的logistic分布。這里隨機變量X取值為實數(shù)，隨機變量Y取值...
2023-10-16 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡算法機器學習 2297 0
近年來，對于個性化健康監(jiān)測、遠程疾病管理以及實時生理數(shù)據(jù)收集的需求日益增加，促進了可穿戴以及植入式相關的生物電子的快速發(fā)展。
特征重要性分析用于了解每個特征(變量或輸入)對于做出預測的有用性或價值。目標是確定對模型輸出影響最大的最重要的特征，它是機器學習中經(jīng)常使用的一種方法。
2023-10-13 標簽：數(shù)據(jù)處理機器學習python 533 0
Nordic公司與Atlazo公司達成收購知識產(chǎn)權組合協(xié)議
總部位于美國加州圣迭戈的Atlazo公司是用于微型邊緣設備的人工智能和機器學習(AI/ML)處理器、能源管理和傳感器接口設計的技術領導者。Nordic公...
生成式人工智能如何治理 生成式人工智能的機遇和挑戰(zhàn)
人工智能按其模型可以劃分為決策式人工智能和生成式人工智能。決策式人工智能是一種用于決策的技術，它利用機器學習、深度學習和計算機視覺技術來處理專業(yè)領域的問...
隨著人工智能（AI）的崛起和安全威脅加劇，計算的需求持續(xù)加強。因此，世界上各種設備核心的基礎計算架構的持續(xù)演進顯得尤為重要。
2023-10-11 標簽：寄存器神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能 1915 0
我們可以選擇在整個人口中隨機抽取一個 60 大小的樣本，但在這些城鎮(zhèn)中，隨機樣本可能不太平衡，因此會產(chǎn)生偏差，導致估計誤差很大。 相反，如果我...
2023-10-11 標簽：數(shù)據(jù)機器學習python 347 0
數(shù)據(jù)安全研究中心Ponemon Institute 發(fā)現(xiàn) 66% 的中小企業(yè)在過去一年內(nèi)遭遇過網(wǎng)絡攻擊。網(wǎng)絡安全的目標就是阻止盡可能多的攻擊，但有些攻擊...
2023-10-10 標簽：服務器網(wǎng)絡安全網(wǎng)絡攻擊 561 0
三星首席工程師Jin Hyun Kim表示：“大部分能源消耗來自移動數(shù)據(jù)。” 他指出了三種提高效率和提升績效的解決方案：使用HBM進行內(nèi)存處理，實現(xiàn)極高...
隨著數(shù)據(jù)集的規(guī)模和復雜性的增長，特征或維度的數(shù)量往往變得難以處理，導致計算需求增加，潛在的過擬合和模型可解釋性降低。
片上網(wǎng)絡Net-on-chip在人工智能和機器學習領域應用
人工智能（AI）和機器學習（ML）在現(xiàn)代科技領域中的廣泛應用，特別關注了它們在傳感器、邊緣設備、邊緣計算、數(shù)據(jù)中心和云端的角色，在這些不同領域中，Net...
2023-10-07 標簽：芯片人工智能片上網(wǎng)絡 647 0
增材制造與傳統(tǒng)方法具有不同的能力。例如，增材制造可以產(chǎn)生傳統(tǒng)鑄造或CNC加工無法實現(xiàn)的高度復雜的幾何結構。算法可以利用這一點設計新的形狀。 增材制...
自動化、機器學習和區(qū)塊鏈如何推動電子制造業(yè)的未來發(fā)展
作者：Jeff Shepard 工業(yè) 4.0 依賴于電子產(chǎn)品制造的智能自動化。自動化功能不僅越來越強大，而且無處不在，從邊緣到云，已經(jīng)運用到傳感器、機器...
2023-10-03 標簽：物聯(lián)網(wǎng)工業(yè)自動化 2386 0
腦機接口的電極概述 柔性電極的最新分類和未來的發(fā)展方向
半侵入電極又稱ECoG電極，可精確定位于大腦表面，易于與大腦曲面貼合，具有更高的空間分辨率和更大的接觸面積。最近，多通道ECoG電極陣列已經(jīng)被制造出來，...
模型的可解釋性是機器學習領域的一個重要分支，隨著 AI 應用范圍的不斷擴大，人們越來越不滿足于模型的黑盒特性，與此同時，金融、自動駕駛等領域的法律法規(guī)也...
機器學習是一個快速發(fā)展的領域，常用的包更新非常頻繁。盡管開發(fā)人員做出了努力，但較新的版本通常與舊版本不兼容，這樣給研究者帶來很多麻煩。幸運的是，有工具可...
2023-09-26 標簽：操作系統(tǒng)容器計算機視覺 517 0
半導體行業(yè)不可思議的強大動力源于其核心的器件創(chuàng)新。而且，當今的企業(yè)面臨著巨大的競爭壓力，創(chuàng)新是保持其競爭優(yōu)勢的關鍵因素。
作者：Stephen Evanczuk 機器學習 （ML） 為創(chuàng)造智能產(chǎn)品提供了巨大的潛力，但神經(jīng)網(wǎng)絡 （NN） 建模和為邊緣創(chuàng)建 ML應用非常復雜且困...
2023-10-03 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡物聯(lián)網(wǎng)開源 829 0
CXL – CXL 提供了大幅擴展內(nèi)存容量和提高帶寬的機會，同時還從處理器中抽象出內(nèi)存類型。通過這種方式，CXL 為整合新的內(nèi)存技術提供了一個很好的接口...
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