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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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基于 AI 和 ML 的軟件測試方法的許多潛在應(yīng)用仍處于起步階段,它們在軟件測試行業(yè)的應(yīng)用并不廣泛。這些測試方法是新的,但人工智能驅(qū)動的測試方法證明...
2022-07-10 標(biāo)簽:AI機(jī)器學(xué)習(xí) 1721 0
PCIe 6.0還實現(xiàn)了PAM4 (Pulse Amplitude Modulation 4)等級的訊令,以及基于流量控制單元(flow control...
2022-07-07 標(biāo)簽:PCIe機(jī)器學(xué)習(xí) 753 0
究竟什么是人工智能?歷史上,人工智能的定義歷經(jīng)多次轉(zhuǎn)變,但直到今天,被廣泛接受的定義仍有很多種。具體使用哪一種定義,通常取決于我們討論問題的語境和關(guān)注的焦點(diǎn)。
2022-07-07 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1.3萬 0
在Android移動設(shè)備上應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)
我們考慮了如何在 Android 操作系統(tǒng)中使用預(yù)訓(xùn)練的圖像分類模型。此外,模型的使用也可以在嵌入式設(shè)備上使用,因為 TensorFlow Lite 解...
2022-07-09 標(biāo)簽:Android操作系統(tǒng)C++ 1442 0
無論機(jī)器學(xué)習(xí)算法揭示了什么見解,只有人類才能確定基本問題的答案,例如組織必須解決哪些關(guān)鍵業(yè)務(wù)問題。通過這種方式,機(jī)器學(xué)習(xí)的整體性,以及更普遍地連接產(chǎn)...
2022-07-05 標(biāo)簽:物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器學(xué)習(xí) 1239 0
機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的理論背景及可用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型
主成分分析 (PCA)是一種數(shù)據(jù)降維技術(shù),它將一組可能相關(guān)的特征轉(zhuǎn)換為一組稱為主成分的線性不相關(guān)變量。主成分按方差順序排列。第一個組件具有最高的變化...
2022-06-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 4572 0
IBM 要在 2030 年達(dá)到 100,000 量子比特的里程碑,需要每年增長 90%。到 2023 年,IBM 的量子比特年增長率為 158%。因此,...
2022-06-16 標(biāo)簽:IBM人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 2222 0
對更多功能的人機(jī)互動的要求需要超越傳統(tǒng)的直接接觸模式的感應(yīng)系統(tǒng)。作者從鯊魚的電接收策略中獲得初步靈感,制造了一個可拉伸的透明人工電感受器,通過檢測它們自...
2022-06-06 標(biāo)簽:傳感器機(jī)器人機(jī)器學(xué)習(xí) 3464 0
CMOS圖像傳感器如何減輕視覺系統(tǒng)負(fù)擔(dān)
高幀速率要求這些接口以高速傳輸圖像數(shù)據(jù)。同樣,傳感器必須為每幀輸出(fps / mW)消耗低功耗。這些特性支持將系統(tǒng)定時和功率預(yù)算轉(zhuǎn)移到最需要的地方-處...
2022-05-07 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 1506 0
深度解析機(jī)器學(xué)習(xí)模型加速傳統(tǒng)DFT計算
基于SOAP-ML模型,該團(tuán)隊篩選出吉布斯自由能位于范圍內(nèi)的3236個活性位點(diǎn)并進(jìn)行分析,得到了局域化學(xué)環(huán)境的最佳配比Pd : Cu : P : Ni ...
2022-04-27 標(biāo)簽:DFT機(jī)器學(xué)習(xí) 5001 0
新一代圖片處理技術(shù)讓富士 X-Trans傳感器如虎添翼
X-Trans 相機(jī)與市場上的其他相機(jī)有何不同,機(jī)器學(xué)習(xí)又是如何顛覆 raw 文件的處理方式的? DxO首席科學(xué)家 Wolf Hauser 探討了 X-...
2022-04-27 標(biāo)簽:傳感器相機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 6600 0
如何優(yōu)化數(shù)據(jù)實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)高數(shù)據(jù)吞吐量
從數(shù)據(jù)管道和I/O的角度來看,這種方法提供了最高的I/O吞吐量,因為所有數(shù)據(jù)都是本地的。除了開始階段,GPU將保持忙碌,因為訓(xùn)練必須等待數(shù)據(jù)從對象存儲完...
2022-04-25 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 5678 0
智能物聯(lián)網(wǎng)邊緣應(yīng)用需要低功耗處理
我們已經(jīng)習(xí)慣了我們的設(shè)備變得更加智能,通過先進(jìn)的音頻和視頻處理技術(shù)以及復(fù)雜的傳感器來識別和解釋語音和動作。說“Hey Google”或揮手,我們的設(shè)備不...
2022-04-02 標(biāo)簽:物聯(lián)網(wǎng)低功耗設(shè)計機(jī)器學(xué)習(xí) 9217 0
做時間序列預(yù)測是否有必要用深度學(xué)習(xí)
過去幾年,時間序列領(lǐng)域的經(jīng)典參數(shù)方法(自回歸)已經(jīng)在很大程度上被復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)框架(如 DeepGIO 或 LSTNet 等)更新替代。這是因為傳統(tǒng)方法...
2022-03-24 標(biāo)簽:計算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2035 0
深度學(xué)習(xí)在工業(yè)自動化中的優(yōu)勢
作為人工智能(AI)的下一步,機(jī)器學(xué)習(xí)由系統(tǒng)定義,這些系統(tǒng)可以通過比標(biāo)準(zhǔn)計算機(jī)更少的人工交互來運(yùn)行和處理。然后,深度學(xué)習(xí)又是機(jī)器學(xué)習(xí)的演變,機(jī)器學(xué)習(xí)指的...
2022-03-23 標(biāo)簽:工業(yè)自動化機(jī)器學(xué)習(xí) 1833 0
在我們討論什么是異常檢測之前,我們必須首先定義一個異常。 一般來說,異常是一些偏離標(biāo)準(zhǔn)的東西:一個偏離,一個特例。在軟件工程中,異常是不符合正常模式并看...
2022-03-17 標(biāo)簽:檢測機(jī)器學(xué)習(xí) 2252 0
采用恩智浦應(yīng)用軟件包快速啟動產(chǎn)品開發(fā)
恩智浦基于ML的系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測應(yīng)用軟件包(App SW Pack)為快速開發(fā)此類復(fù)雜應(yīng)用提供了量產(chǎn)源代碼。
2022-03-17 標(biāo)簽:mcu恩智浦應(yīng)用處理器 2112 0
本文主要從股市數(shù)據(jù)變量的特征分布及特征重要性兩個角度對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
2022-03-16 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)存儲頻率 6427 0
早期的產(chǎn)品缺陷模式識別主要是通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行的,如支持向量機(jī)、反向傳播網(wǎng)絡(luò)等。這些方法與用肉眼直接對產(chǎn)品缺陷進(jìn)行識別相比,大大降低了工作量。但是這些...
2022-03-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2154 0
初始算法選擇和超參數(shù)優(yōu)化是我個人不喜歡做的活動。如果你像我一樣,那么也許你會喜歡自動機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML),一種我們可以讓腳本為我們完成這些耗時的ML...
2022-03-15 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型 2830 0
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