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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。
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這款開發(fā)板更大程度上提供的是一種開放平臺(tái),適用于原型開發(fā)以及使用大量 I/O 和外設(shè)的系統(tǒng)。它包括一個(gè)以太網(wǎng)端口、USB OTG、三個(gè) LED、兩個(gè)用戶...
2022-08-02 標(biāo)簽:微控制器物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)板 1721 0
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)-機(jī)器的進(jìn)化
如您所知,我們生活在人類和機(jī)器的世界中。數(shù)百萬年來,人類一直在不斷發(fā)展,并從過去的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)到東西。另一方面,機(jī)器和機(jī)器人的時(shí)代才剛剛開始。您可以這樣認(rèn)為...
2022-08-02 標(biāo)簽:編程人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 762 0
10行代碼輕松在ZYNQ MP上實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別
如今各種機(jī)器學(xué)習(xí)框架的普及使得個(gè)人搭建和訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型越來越容易。然而現(xiàn)實(shí)中大量的機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練完后需要在邊緣端部署,那么我們看看借助Xilin...
2022-08-02 標(biāo)簽:AI代碼機(jī)器學(xué)習(xí) 2479 0
Intel的FPGA和SoCs FPGA進(jìn)行設(shè)計(jì)和開發(fā)
Open CL(開放運(yùn)算語言)在概念上更加抽象,該框架適用于編寫可跨異構(gòu)平臺(tái)執(zhí)行的程序。除了 FPGA,這些平臺(tái)還包括中央處理單元 (CPU)、圖形處理...
2022-08-01 標(biāo)簽:fpgasram物聯(lián)網(wǎng) 1616 0
使用移動(dòng)傳感器產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)來識(shí)別人類活動(dòng)
我們將使用Sklearn,Tensorflow,Keras,Scipy和Numpy來構(gòu)建模型和進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。使用PANDAS 進(jìn)行數(shù)據(jù)加載,使用mat...
2022-08-01 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 4118 0
如何使用移動(dòng)傳感器產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)來識(shí)別人類活動(dòng)
你可能會(huì)考慮為什么我們要使用LSTM-CNN模型而不是基本的機(jī)器學(xué)習(xí)方法? 機(jī)器學(xué)習(xí)方法在很大程度上依賴于啟發(fā)式手動(dòng)特征提取人類活動(dòng)識(shí)別任務(wù),而我們...
2022-08-01 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1505 0
符合IEPE標(biāo)準(zhǔn)的CbM機(jī)器學(xué)習(xí)賦能平臺(tái)
在工業(yè)應(yīng)用中,基于振動(dòng)檢測(cè)的機(jī)器狀態(tài)監(jiān)控(CbM)越來越重要。公司尋求優(yōu)化機(jī)械壽命和性能并降低擁有成本,同時(shí)有些企業(yè)試圖圍繞此類信息的提供開發(fā)新的業(yè)務(wù)模...
2022-08-01 標(biāo)簽:傳感器機(jī)器學(xué)習(xí) 761 0
如何基于STM32Cube.AI 從零開始創(chuàng)建AI項(xiàng)目
NanoEdgeAI是一款端到端工具,允許對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一些預(yù)處理,并進(jìn)行訓(xùn)練和算法選擇,而STM32Cube.AI 則需要工程師具備一定的AI建模經(jīng)驗(yàn),因...
2022-07-30 標(biāo)簽:STM32AI機(jī)器學(xué)習(xí) 4416 0
一個(gè)獨(dú)特POL DC/DC轉(zhuǎn)換器電源解決方案
FS1406 系列是完全集成的,在工廠里被微調(diào)到其規(guī)定目標(biāo)電壓,不需要輸出分壓器。該設(shè)計(jì)確實(shí)需要增加一個(gè)最小的輸出電容,以確??山邮艿妮敵黾y波和負(fù)載調(diào)整...
2022-07-27 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)dcdc轉(zhuǎn)換器 1778 0
機(jī)器學(xué)習(xí)輔助優(yōu)化在天線與陣列設(shè)計(jì)的應(yīng)用
近年來,隨著無線移動(dòng)通信和雷達(dá)等無線電系統(tǒng)快速發(fā)展,天線與陣列的設(shè)計(jì)已經(jīng)逐漸成為無線電系統(tǒng)設(shè)計(jì)最為關(guān)鍵且復(fù)雜的任務(wù)之一。傳統(tǒng)上,天線與陣列設(shè)計(jì)非常依賴工...
2022-07-27 標(biāo)簽:天線無線通信機(jī)器學(xué)習(xí) 2841 0
簡(jiǎn)化大型波形數(shù)據(jù)庫分析的新技術(shù)
許多電子設(shè)備和系統(tǒng)執(zhí)行必須在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)完美執(zhí)行的基本功能。例如,電子電網(wǎng)、電信系統(tǒng)和植入式醫(yī)療設(shè)備無法承受數(shù)百萬事件中即使發(fā)生一次的錯(cuò)誤。出于顯而易...
2022-07-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 1129 0
機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和FPGA的聯(lián)系
最早的ML應(yīng)用實(shí)現(xiàn)是軟件導(dǎo)向的,并對(duì)CPU和GPU產(chǎn)生了巨大影響。但CPU和GPU面臨的挑戰(zhàn)在于其巨大的功耗——即使對(duì)于數(shù)據(jù)中心來說也是這樣。“人們?cè)囍?..
2022-07-22 標(biāo)簽:fpga數(shù)據(jù)中心機(jī)器學(xué)習(xí) 1245 0
在MCU上“跑”機(jī)器學(xué)習(xí)依然也很給力
機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是解決涉及模式識(shí)別問題的一個(gè)非常好的工具,ML算法能將雜亂的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用信號(hào)。其基本流程是基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生模型,然后利用模型預(yù)測(cè)輸出,...
2022-07-20 標(biāo)簽:mcuML機(jī)器學(xué)習(xí) 1317 0
NVIDIA Modulu物理機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的功能
NVIDIA Modulus 是一個(gè)物理機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái),它將物理的力量與數(shù)據(jù)相結(jié)合,構(gòu)建高保真、參數(shù)化的人工智能代理模型,作為數(shù)字孿生模型,以接近實(shí)時(shí)的延...
2022-07-15 標(biāo)簽:NVIDIA仿真機(jī)器學(xué)習(xí) 1656 0
在沒有機(jī)器學(xué)習(xí)技能的情況下實(shí)施預(yù)測(cè)性維護(hù)
如今,工程師們?cè)絹碓揭庾R(shí)到,預(yù)測(cè)性維護(hù)現(xiàn)在幾乎是人工智能 (AI) 技術(shù)的專有領(lǐng)域,他們首先需要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技能來實(shí)現(xiàn)此類應(yīng)用程序...
2022-07-15 標(biāo)簽:發(fā)電機(jī)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1247 0
過去十年的定義是各種技術(shù)領(lǐng)域的開源創(chuàng)新。軟件堆棧的可公開訪問性質(zhì)使開發(fā)人員社區(qū)能夠交換代碼并實(shí)現(xiàn)想法,以構(gòu)建超越組織邊界的協(xié)作杰作。很長(zhǎng)一段時(shí)間以來,更...
2022-07-15 標(biāo)簽:Linux觸發(fā)器機(jī)器學(xué)習(xí) 871 0
一文解析主動(dòng)防御模式的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知方案
態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)是網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知的關(guān)鍵。態(tài)勢(shì)感知平臺(tái)的效果很大程度上取決于態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。利用態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)結(jié)果,可以提高突發(fā)事件的應(yīng)急響應(yīng)能力與網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的監(jiān)控能...
2022-07-14 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)安全機(jī)器學(xué)習(xí) 2760 0
深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)如何應(yīng)用液冷散熱技術(shù)引領(lǐng)遙感測(cè)繪發(fā)展?
目前隨著高性能計(jì)算、生命科學(xué)、地質(zhì)遙感、遙感測(cè)繪、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、蛋白質(zhì)折疊、基因工程、醫(yī)療影像等快速發(fā)展,當(dāng)今社會(huì)朝著信息化發(fā)展,依托網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)...
2022-07-13 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 1001 0
機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí) 包括評(píng)估問題,理解過擬合、欠擬合以及解決問題的技巧
本章涵蓋了以下主題: · 分類和回歸之外的其他類型的問題; · 評(píng)估問題,理解過擬合、欠擬合,以及解決這些問題的技巧; · 為深度學(xué)習(xí)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。 請(qǐng)記住...
2022-07-12 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1290 0
機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展歷程與機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用之道
監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised Learning)是從有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模型,然后對(duì)某個(gè)給定的新數(shù)據(jù)利用模型預(yù)測(cè)它的標(biāo)簽。如果分類標(biāo)簽精確度越高,則...
2022-07-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法機(jī)器學(xué)習(xí) 1.1萬 0
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