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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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深度學習作為機器學習領域的一個重要分支,近年來在多個領域取得了顯著的成果,特別是在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域。然而,深度學習模型的強大性能往...
NVIDIA Modulus 是一個物理機器學習平臺,它將物理的力量與數(shù)據(jù)相結合,構建高保真、參數(shù)化的人工智能代理模型,作為數(shù)字孿生模型,以接近實時的延...
機器學習算法是數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)能力分析和數(shù)學建模必不可少的一部分,而隨機森林算法和決策樹算法是其中較為常用的兩種算法,本文將會對隨機森林算法的Python...
要構建用于維護的機器學習(ML)模型,必須收集并標記正確的訓練集,選擇正確的架構和訓練參數(shù)以實現(xiàn)算法精度和速度的優(yōu)化平衡,并投入計算時間來訓練模型。
2020-04-08 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡恩智浦機器學習 1654 0
基于多層深度學習框架和運動分析的駕駛員疲勞監(jiān)測系統(tǒng)
本節(jié)將更詳細地介紹實驗中使用的CNN模型架構。本文提出的CNN架構為驗證LSTM預測結果提供有力的證據(jù)。
2020-03-25 標簽:監(jiān)測系統(tǒng)PPG機器學習 1654 0
Python在人工智能和機器學習領域具有廣泛的應用。有諸多流行的庫和框架,如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn,可用于構建和...
2023-08-15 標簽:編程語言人工智能數(shù)據(jù)處理 1651 0
該團隊研究的光子納米結構由具有規(guī)則孔狀圖案的硅層組成,其上覆有由硫化物制成的量子點涂層。激光激發(fā)后,接近局部場放大的量子點,比在無序表面上發(fā)出了更多的光...
制造業(yè)的全面智能化發(fā)展對工業(yè)產(chǎn)品的質量檢測提出了新的要求。本文總結了機器學習方法在表面缺陷檢測中的研究現(xiàn)狀,表面缺陷檢測是工業(yè)產(chǎn)品質量檢測的關鍵部分。首...
2023-08-17 標簽:機器視覺機器學習工業(yè)產(chǎn)品 1634 0
對于這些輪式機器人來說,這并不完全是高難度的工作,他們很快就會把披薩或咖啡送到你的工作場所或校園宿舍。隨著餐廳向“全棧式食品配送服務”轉變,一家公司可以...
張正友標定方法是手眼標定嗎 如何分析相機標定參數(shù)的好壞
張正友標定方法是一種經(jīng)典的相機標定方法,目前是最受歡迎的方法之一。該方法通過一種機器學習的方法,利用大量匹配的數(shù)據(jù)點像素坐標、世界坐標,基于極大似然估計...
LSM6DSV16X基于MLC智能筆動作識別(2)----MLC數(shù)據(jù)采集
MLC 是“機器學習核心”(Machine Learning Core)的縮寫。在 LSM6DSV16X 傳感器 中,MLC 是一種嵌入式功能,它使傳感...
2024-10-22 標簽:數(shù)據(jù)采集機器學習MLC 1629 0
這些新設備有兩個主要市場。機器學習中的神經(jīng)網(wǎng)絡將數(shù)據(jù)分為兩個主要階段:訓練和推理,并且在每個階段中使用不同的芯片。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡本身通常駐留在訓練階段的...
一個使用Java語言實現(xiàn)的向量化BLAS庫VectorBLAS
VectorBLAS是一個使用Java語言實現(xiàn)的向量化BLAS高性能庫,目前已在openEuler社區(qū)開源。
恩智浦eIQ Time Series Studio 工具使用全攻略
? 基本介紹 eIQ Time Series Studio(簡稱eIQ TSS)是恩智浦半導體推出的一款專為嵌入式微控制器設計的基于時間序列的AI和機器...
數(shù)據(jù)驅動的應用對電池狀態(tài)的預測和健康管理(Prognostics and health management, PHM)有著極大的幫助。使用數(shù)據(jù)驅動的方...
2024-01-15 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡電池管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)驅動 1622 0
Intel的FPGA和SoCs FPGA進行設計和開發(fā)
Open CL(開放運算語言)在概念上更加抽象,該框架適用于編寫可跨異構平臺執(zhí)行的程序。除了 FPGA,這些平臺還包括中央處理單元 (CPU)、圖形處理...
2022-08-01 標簽:fpgasram物聯(lián)網(wǎng) 1616 0
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