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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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深入剖析Xilinx Zynq的前沿優(yōu)勢(shì)
傳感器是任何工業(yè)系統(tǒng),尤其是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案的關(guān)鍵組成部分。從簡(jiǎn)單的溫度測(cè)量熱電偶,到結(jié)合多個(gè)異構(gòu)傳感器的用來(lái)測(cè)量特定物理量的復(fù)雜傳感器融合,工業(yè)物聯(lián)...
2024-04-26 標(biāo)簽:傳感器Xilinx機(jī)器學(xué)習(xí) 1190 0
深入探討機(jī)器學(xué)習(xí)的可視化技術(shù)
機(jī)器學(xué)習(xí)可視化(簡(jiǎn)稱ML可視化)一般是指通過圖形或交互方式表示機(jī)器學(xué)習(xí)模型、數(shù)據(jù)及其關(guān)系的過程。目標(biāo)是使理解模型的復(fù)雜算法和數(shù)據(jù)模式更容易,使技術(shù)和非技...
2024-04-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí) 654 0
如何利用一些小技巧實(shí)現(xiàn)SVM的增量式訓(xùn)練
同時(shí)根據(jù)測(cè)試精度,可以看出,通過添加第一次訓(xùn)練多得到的支持向量,而非將全體數(shù)據(jù)進(jìn)行二次訓(xùn)練,能夠達(dá)到同樣的效果。
2024-04-25 標(biāo)簽:向量機(jī)SVM機(jī)器學(xué)習(xí) 1375 0
構(gòu)建強(qiáng)大、高能效的i.MX 8ULP應(yīng)用處理器合作生態(tài)體系
工程師們正在借助i.MX 8ULP應(yīng)用處理器應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn),在更緊湊的體積中實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的功能,同時(shí)為下一代邊緣設(shè)備提供了驚艷的能效水平。恩智浦最新的超低功...
2024-04-24 標(biāo)簽:處理器EPD機(jī)器學(xué)習(xí) 2369 0
廢鋼分類中的計(jì)算機(jī)視覺算法應(yīng)用探索
深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)在于,它們會(huì)隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)的增多而變得更好。為了維護(hù)一個(gè)即使在復(fù)雜情況下也能表現(xiàn)良好的健壯系統(tǒng),部署的模型將定期使用最新的圖像進(jìn)行重新訓(xùn)練。
2024-04-24 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1069 0
深度學(xué)習(xí)與度量學(xué)習(xí)融合的綜述
如今,機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用廣泛,包括人臉識(shí)別、醫(yī)療診斷等,為復(fù)雜問題和大量數(shù)據(jù)提供解決方案。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生成功的分類模型,但每個(gè)數(shù)據(jù)都有其問題,需...
2024-04-24 標(biāo)簽:人臉識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí)醫(yī)療診斷 681 0
算法歷程:線性回歸是一種古老的統(tǒng)計(jì)方法,它試圖找到最佳擬合數(shù)據(jù)的直線或超平面,最早可以追溯到19世紀(jì)初的高斯最小二乘法理論。
2024-04-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)python 2758 0
這是一款自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)工具,具有兩個(gè)額外的機(jī)器學(xué)習(xí)算法系列、簡(jiǎn)化的數(shù)據(jù)記錄和改進(jìn)的用戶界面。 因此,新軟件通過覆蓋更多用例并變得更加直接地對(duì)嵌入式開發(fā)人...
2024-04-23 標(biāo)簽:AI機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法 9275 0
簡(jiǎn)明易懂的機(jī)器學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)指南
指對(duì)數(shù)據(jù)的若干特征與若干標(biāo)簽(類型)之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行建模的過程。只要模型被確定,就可以應(yīng)用到新的未知數(shù)據(jù)上。
2024-04-19 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí) 517 0
傳統(tǒng)的TCP/IP堆棧是否足以有效支持HPC網(wǎng)絡(luò)通信?
在快速增長(zhǎng)的人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 領(lǐng)域,數(shù)據(jù)中心對(duì)高性能計(jì)算 (HPC) 系統(tǒng)的需求正在迅速提升。
2024-04-18 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)傳輸人工智能網(wǎng)絡(luò)通信 1158 0
之前為大家?guī)?lái)了兩篇關(guān)于SVM的介紹與基于python的使用方法。相信大家都已經(jīng)上手體驗(yàn),嘗鮮了鳶尾花數(shù)據(jù)集了吧。
2024-04-18 標(biāo)簽:led燈SVM機(jī)器學(xué)習(xí) 1261 0
MCX N系列是高性能、低功耗微控制器,配備智能外設(shè)和加速器,可提供多任務(wù)功能和高能效。
2024-04-18 標(biāo)簽:微控制器加速器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2552 0
傳統(tǒng)用于數(shù)字設(shè)計(jì)的CPU是否已經(jīng)達(dá)到了容量極限?
在數(shù)字設(shè)計(jì)的Implementation過程中,從RTL到GDSII的每一步都是高度計(jì)算密集型的。
2024-04-17 標(biāo)簽:芯片設(shè)計(jì)人工智能RTL 766 0
根據(jù)預(yù)測(cè),到2030年,勞動(dòng)力將出現(xiàn)嚴(yán)重短缺,芯片設(shè)計(jì)師將減少20%至30%。像人工智能這樣的變革性技術(shù)可以幫助填補(bǔ)這一空白。
2024-04-16 標(biāo)簽:芯片人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 5703 0
MoE 與 MoT:在專家混合中(左),每個(gè)令牌都被路由到不同的專家前饋層。在令牌混合(右)中,每組內(nèi)的令牌被混合,并且混合令牌由專家前饋層處理。
2024-04-15 標(biāo)簽:控制器機(jī)器學(xué)習(xí)LLM 1572 0
基于可穿戴連續(xù)血壓監(jiān)測(cè)的柔性多模態(tài)脈搏傳感器
高血壓是一種常見的心血管疾病,可穿戴連續(xù)血壓監(jiān)測(cè)可以幫助患者在日常生活中進(jìn)行自我監(jiān)護(hù),并有助于高血壓及其他心血管疾病的輔助治療。由于傳統(tǒng)袖帶式血壓測(cè)量方...
2024-04-12 標(biāo)簽:熱敏電阻壓力傳感機(jī)器學(xué)習(xí) 1443 0
聯(lián)結(jié)主義類模型是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型。其基本單元是神經(jīng)元,每個(gè)神經(jīng)元接收來(lái)自其他神經(jīng)元的輸入,通過調(diào)整權(quán)重來(lái)改變輸入對(duì)神經(jīng)元的影響。...
2024-04-12 標(biāo)簽:支持向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 2263 0
卡爾曼濾波(Kalman Filter,KF)是一種有效的遞歸濾波器,用于線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中的狀態(tài)估計(jì)。它能夠基于一系列含有噪聲的測(cè)量數(shù)據(jù),通過預(yù)測(cè)-更新的...
2024-04-11 標(biāo)簽:電池管理系統(tǒng)等效電路卡爾曼濾波 1957 0
在Vivado中構(gòu)建AMD Versal可擴(kuò)展嵌入式平臺(tái)示例設(shè)計(jì)流程
為了應(yīng)對(duì)無(wú)線波束形成、大規(guī)模計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)推斷等新一代應(yīng)用需求的非線性增長(zhǎng),AMD 開發(fā)了一項(xiàng)全新的創(chuàng)新處理技術(shù) AI 引擎,片內(nèi)集成該AI Engin...
2024-04-09 標(biāo)簽:Linux系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)交互 2050 0
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