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機(jī)器學(xué)習(xí)

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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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機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

文本分類任務(wù)介紹和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法

Static vs. Non-static Representations: 在大部分的語(yǔ)料上，CNN-non-static都優(yōu)于CNN-static，...

2018-07-17 標(biāo)簽：文本分類機(jī)器學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言 9877 0

工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)為什么能夠快速爆發(fā)？成本下降是主要因素之一

自George Devol于1961發(fā)明第一臺(tái)可編程工業(yè)機(jī)器人“Unimate”以來(lái)，工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)已經(jīng)走過(guò)了幾十年的歷史。

2018-07-17 標(biāo)簽：工業(yè)機(jī)器人機(jī)器學(xué)習(xí)工業(yè)4.0 3600 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問(wèn)題及其解決方案CoordConv

這聽(tīng)起來(lái)非常聰明，但作者實(shí)際上提出的是該領(lǐng)域任何一名從業(yè)者都認(rèn)為是理所當(dāng)然的東西——添加一個(gè)更適合解碼所需輸出的特征（feature）。任何在計(jì)算機(jī)視覺(jué)...

2018-07-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)python 8278 0

利用深度學(xué)習(xí)自動(dòng)設(shè)計(jì)符合空氣動(dòng)力學(xué)的自行車

IUT Annecy團(tuán)隊(duì)使用了Neural Concept的軟件，計(jì)算了自行車的最大長(zhǎng)度和寬度以及動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)和車輪所需的空間。接下來(lái)，程序會(huì)對(duì)各種形...

2018-07-17 標(biāo)簽：AI 機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4987 0

講解隨機(jī)梯度下降、類別數(shù)據(jù)編碼、Vowpal Wabbit機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)

在數(shù)據(jù)量不大的情況下，上面的數(shù)學(xué)效果不錯(cuò)（我們這里不討論局部極小值、鞍點(diǎn)、學(xué)習(xí)率選擇、動(dòng)量等問(wèn)題，請(qǐng)參考《深度學(xué)習(xí)》一書的數(shù)值計(jì)算那一章）。批量梯度下降...

2018-07-17 標(biāo)簽：函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 6580 0

一種用于從文本簡(jiǎn)歷中挖掘相關(guān)信息的框架

上述代碼表述了例如姓名、電話、電子郵件等要素的元數(shù)據(jù)，用來(lái)提取它們的方法是“univalue_extractor”。這些要素所在的區(qū)域用“”表示，這是一...

2018-07-17 標(biāo)簽：編碼機(jī)器學(xué)習(xí) 2952 0

機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展近幾年有哪些錯(cuò)誤的方面?詳細(xì)概述

人工智能領(lǐng)域的發(fā)展離不開(kāi)學(xué)者們的貢獻(xiàn)，然而隨著研究的進(jìn)步，越來(lái)越多的論文出現(xiàn)了“標(biāo)題黨”、“占坑”、“注水”等現(xiàn)象，暴增的頂會(huì)論文接收數(shù)量似乎并沒(méi)有帶來(lái)...

2018-07-16 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3490 0

構(gòu)建一個(gè)決策樹(shù)并查看它如何進(jìn)行預(yù)測(cè)

正如你所看到的，決策樹(shù)非常直觀，他們的決策很容易解釋。這種模型通常被稱為白盒模型。相反，正如我們將看到的，隨機(jī)森林或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被認(rèn)為是黑匣子模型。...

2018-07-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù) 1.5萬(wàn) 0

在谷歌大腦不能做真正的機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)研究？

在DeDeo的主頁(yè)介紹上寫著，他們的研究方向是：在社會(huì)思想實(shí)驗(yàn)室（Laboratory for Social Minds），我們進(jìn)行實(shí)證研究，并建立歷史...

2018-07-16 標(biāo)簽：谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3509 0

這類系統(tǒng)利用用戶的交互來(lái)過(guò)濾感興趣物品。我們可以將交互的集合可視化為一個(gè)矩陣，其中每一項(xiàng)(i, j)代表用戶i和物品j的交互。有意思的是，我們可以將協(xié)同...

2018-07-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng) 7042 0

機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的四大危機(jī)是什么？

有缺陷的學(xué)術(shù)研究可能會(huì)誤導(dǎo)大眾，并阻礙學(xué)術(shù)未來(lái)的研究。實(shí)際上，這些問(wèn)題有許多是在人工智能的歷史(更廣泛地說(shuō)，是在科學(xué)研究)中循環(huán)出現(xiàn)的。1976年，Dr...

2018-07-14 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3943 0

用人類智商測(cè)試題檢驗(yàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽象推理能力

既然目的是讓AI做題，我們先得有題??！當(dāng)然了，手動(dòng)搜集整理是不可能的，為了創(chuàng)建題庫(kù)，首先我們構(gòu)建了一個(gè)可以自動(dòng)生成推理題的生成器，它包含一組抽象元素，包...

2018-07-14 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 8376 0

窺探機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)術(shù)圈的不良趨勢(shì)

對(duì)新領(lǐng)域進(jìn)行探索通常需要基于直覺(jué)，但這些直覺(jué)并沒(méi)有經(jīng)科學(xué)驗(yàn)證形成正式定義。根據(jù)我們的發(fā)現(xiàn)，盡管這些直覺(jué)并沒(méi)有經(jīng)過(guò)科學(xué)審查，但一些研究人員還是會(huì)直接把它當(dāng)...

2018-07-14 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 2773 0

DeepMind提出了一種讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象推理的新方法

我們還沒(méi)有辦法讓機(jī)器學(xué)習(xí)智能體接觸到類似的“日常體驗(yàn)”，這意味著我們無(wú)法輕易地衡量它們將知識(shí)從現(xiàn)實(shí)世界遷移到視覺(jué)推理測(cè)試的能力。盡管如此，我們?nèi)匀豢梢詣?chuàng)...

2018-07-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)DeepMind 4015 0

深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在超分辨率領(lǐng)域的9個(gè)模型

我們?cè)窒磉^(guò)的實(shí)時(shí)圖像識(shí)別只是其中一種應(yīng)用。我們還可以利用深度學(xué)習(xí)來(lái)做超分辨率。我們這次就分享一下用于超分辨率的深度學(xué)習(xí)基本框架，以及衍生出的各種網(wǎng)絡(luò)模...

2018-07-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.5萬(wàn) 0

主成分分析降維方法和常用聚類方法

和分類、回歸方法相比，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的主要特性是輸入數(shù)據(jù)是未標(biāo)注過(guò)的（即沒(méi)有給定的標(biāo)簽或分類），算法在沒(méi)有任何鋪助的條件下學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。這帶來(lái)了兩點(diǎn)主...

2018-07-13 標(biāo)簽：聚類降維機(jī)器學(xué)習(xí) 1.5萬(wàn) 0

人工智能如何處理數(shù)據(jù)？長(zhǎng)期共存的方式大概有兩種

換個(gè)不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)陌自捳f(shuō)法，深度學(xué)習(xí)的層層網(wǎng)絡(luò)可以從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)到有用的、高度抽象的特征，而最終目的是為了幫助分類層做出良好的預(yù)測(cè)。而深度學(xué)習(xí)為什么效果好？...

2018-07-12 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4474 0

線性SVM分類器通過(guò)簡(jiǎn)單地計(jì)算決策函數(shù)

虛線表示的是那些決策函數(shù)等于 1 或 -1 的點(diǎn)：它們平行，且到?jīng)Q策邊界的距離相等，形成一個(gè)間隔。訓(xùn)練線性 SVM 分類器意味著找到w值和b值使得這一個(gè)...

2018-07-12 標(biāo)簽：分類器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4592 0

深入淺出的介紹了深度學(xué)習(xí)的理論——用理論的力量橫掃深度學(xué)習(xí)！

很多機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題是深度為2的子案例，例如，輸入層和輸出層之間的一個(gè)隱含層。通常假設(shè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)分布，等等。比起GD/SGD，可以使用不同算法，例如張...

2018-07-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 8698 0

如何避免三個(gè)常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)錯(cuò)誤？

基于云的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)一再被誤用。這多半都可以輕松解決，當(dāng)然，基于云的機(jī)器學(xué)已得到了廣泛的使用。但你要用得巧妙，用得恰當(dāng)。

2018-07-11 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2728 0

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加速度傳感器

加速度傳感器

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加速度傳感器是一種能夠測(cè)量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
OBD

OBD

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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫，中文翻譯為“車載診斷系統(tǒng)”。這個(gè)系統(tǒng)隨時(shí)監(jiān)控發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標(biāo)的情況，會(huì)馬上發(fā)出警示。
傅里葉變換

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盡管最初傅里葉分析是作為熱過(guò)程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特征?！叭我狻钡暮瘮?shù)通過(guò)一定的分解，都能夠表示為正弦函數(shù)的線性組合的形式，而正弦函數(shù)在物理上是被充分研究而相對(duì)簡(jiǎn)單的函數(shù)類，這一想法跟化學(xué)上的原子論想法何其相似！
TOF

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角度傳感器

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角度傳感器，顧名思義，是用來(lái)檢測(cè)角度的。它的身體中有一個(gè)孔，可以配合樂(lè)高的軸。當(dāng)連結(jié)到RCX上時(shí)，軸每轉(zhuǎn)過(guò)1/16圈，角度傳感器就會(huì)計(jì)數(shù)一次。
L298

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DMD

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DMD是一種整合的微機(jī)電上層結(jié)構(gòu)電路單元，利用COMS SRAM記憶晶胞所制成。DMD上層結(jié)構(gòu)的制造是從完整CMOS內(nèi)存電路開(kāi)始，再透過(guò)光罩層的使用，制造出鋁金屬層和硬化光阻層交替的上層結(jié)構(gòu)
OV7620

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ov7620是一款CMOS攝像頭器件，是彩色CMOS型圖像采集集成芯片，提供高性能的單一小體積封裝，該器件分辨率可以達(dá)到640X480，傳輸速率可以達(dá)到30幀。
MC9S12XS128

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HCS12X系列單片機(jī)簡(jiǎn)介 Freescale 公司的16位單片機(jī)主要分為HC12 、HCS12、HCS12X三個(gè)系列。HC12核心是16位高速CPU12核，總線速度8MHZ；HCS12系列單片機(jī)以速度更快的CPU12內(nèi)核為核心，簡(jiǎn)稱S12系列，典型的S12總線速度可以達(dá)到25MHZ。
TDC-GP2

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干擾器

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干擾器有多種類型，如GPS干擾器是適用于長(zhǎng)途客車司機(jī)以及一些不想被GPS信號(hào)追蹤到的人群的一個(gè)機(jī)器，手機(jī)信號(hào)干擾器主要針對(duì)各類考場(chǎng)、學(xué)校、加油站、教堂、法庭、圖書館、會(huì)議中心（室）、影劇院、醫(yī)院、政府、金融、監(jiān)獄、公安、軍事重地等禁止使用手機(jī)的場(chǎng)所。
重力傳感器

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采用彈性敏感元件制成懸臂式位移器，與采用彈性敏感元件制成的儲(chǔ)能彈簧來(lái)驅(qū)動(dòng)電觸點(diǎn)，完成從重力變化到電信號(hào)的轉(zhuǎn)換，廣泛應(yīng)用在中高端智能手機(jī)和平板電腦內(nèi)。
線束

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半導(dǎo)體工藝

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MPSoC

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直流無(wú)刷電機(jī)

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無(wú)刷直流電機(jī)由電動(dòng)機(jī)主體和驅(qū)動(dòng)器組成，是一種典型的機(jī)電一體化產(chǎn)品。無(wú)刷電機(jī)是指無(wú)電刷和換向器（或集電環(huán)）的電機(jī)，又稱無(wú)換向器電機(jī)。早在十九紀(jì)誕生電機(jī)的時(shí)候，產(chǎn)生的實(shí)用性電機(jī)就是無(wú)刷形式，即交流鼠籠式異步電動(dòng)機(jī)，這種電動(dòng)機(jī)得到了廣泛的應(yīng)用。
半導(dǎo)體制冷片

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聲紋識(shí)別

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聲紋識(shí)別，生物識(shí)別技術(shù)的一種，也稱為說(shuō)話人識(shí)別，包括說(shuō)話人辨認(rèn)和說(shuō)話人確認(rèn)。聲紋識(shí)別就是把聲信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，再用計(jì)算機(jī)進(jìn)行識(shí)別。不同的任務(wù)和應(yīng)用會(huì)使用不同的聲紋識(shí)別技術(shù)，如縮小刑偵范圍時(shí)可能需要辨認(rèn)技術(shù)，而銀行交易時(shí)則需要確認(rèn)技術(shù)。
零序

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直流電壓

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凡是電流方向不隨時(shí)間變化的電流稱為直流電壓。電流值可以全為正值，也可以全為負(fù)值。在直流電流中又可分為兩種：穩(wěn)恒直流和脈動(dòng)直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡(jiǎn)單的端對(duì)端工程朝著大規(guī)模多端輸電的方向發(fā)展，這些工程將是未來(lái)直流電網(wǎng)的組成部分，將相同電壓等級(jí)的直流工程連接成網(wǎng)遠(yuǎn)比不同電壓等級(jí)下的獨(dú)立工程更經(jīng)濟(jì)、便捷。
ATmega16單片機(jī)

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緩沖電路

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LPC2368

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Buck-Boost

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buck是降壓型電路，boost是升壓型電路，可以分開(kāi)單獨(dú)使用，buck-boost電路就是把2種電路合在一起，可升可降。buck-boost拓?fù)潆娐房梢詫?shí)現(xiàn)升降壓功能，常見(jiàn)的buck-boost電路有兩種，第一種是輸入與輸出電壓極性相反，只需采用一個(gè)開(kāi)關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個(gè)開(kāi)關(guān)管和兩個(gè)二極管，可實(shí)現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
識(shí)別技術(shù)

識(shí)別技術(shù)

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所謂識(shí)別技術(shù)，也稱為自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，通過(guò)被識(shí)別物體與識(shí)別裝置之間的交互自動(dòng)獲取被識(shí)別物體的相關(guān)信息，并提供給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)供進(jìn)一步處理。
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電磁繼電器是一種電子控制器件，它具有控制系統(tǒng)（又稱輸入回路）和被控制系統(tǒng)（又稱輸出回路），通常應(yīng)用于自動(dòng)控制電路中，它實(shí)際上是用較小的電流、較低的電壓去控制較大電流、較高的電壓的一種“自動(dòng)開(kāi)關(guān)”。故在電路中起著自動(dòng)調(diào)節(jié)、安全保護(hù)、轉(zhuǎn)換電路等作用。
制冷片

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VCM

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