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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(mén)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(mén)學(xué)科。

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機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

基于集成學(xué)習(xí)的決策介紹（上）

本文主要介紹基于集成學(xué)習(xí)的決策樹(shù)，其主要通過(guò)不同學(xué)習(xí)框架生產(chǎn)基學(xué)習(xí)器，并綜合所有基學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)改善單個(gè)基學(xué)習(xí)器的識(shí)別率和泛化性。

2023-02-17 標(biāo)簽：集成學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù) 1007 0

重點(diǎn)介紹SoC設(shè)計(jì)的布局規(guī)劃階段

人工智能（AI）已經(jīng)徹底改變了許多市場(chǎng)，包括制造業(yè)、制藥業(yè)、航空航天等，但硬件系統(tǒng)是迄今為止尚未在人工智能方面進(jìn)行任何重大投資或創(chuàng)新的領(lǐng)域。

2022-11-22 標(biāo)簽：SoC設(shè)計(jì)晶體管機(jī)器學(xué)習(xí) 1007 0

深度學(xué)習(xí)檢測(cè)小目標(biāo)常用方法

深度學(xué)習(xí)的效果在某種意義上是靠大量數(shù)據(jù)喂出來(lái)的，小目標(biāo)檢測(cè)的性能同樣也可以通過(guò)增加訓(xùn)練集中小目標(biāo)樣本的種類(lèi)和數(shù)量來(lái)提升。

2024-03-18 標(biāo)簽：分辨率分類(lèi)器機(jī)器學(xué)習(xí) 1005 0

傅立葉變換在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用常見(jiàn)傅立葉變換的誤區(qū)解析

傅里葉變換在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用傅里葉變換是一種將信號(hào)分解為其組成頻率分量的數(shù)學(xué)運(yùn)算，它在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用日益廣泛。以下是一些主要的應(yīng)用領(lǐng)域：信號(hào)處理 ...

2024-12-06 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)語(yǔ)音識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí) 1005 0

最流行的回歸評(píng)估指標(biāo)

回歸評(píng)價(jià)指標(biāo)綜述

2023-07-05 標(biāo)簽：NVIDIA 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1003 0

機(jī)器學(xué)習(xí):你應(yīng)該知道多少

器學(xué)習(xí)是一種非常有前景的技術(shù)，它的能力是飛躍性的提升，在不久的將來(lái)會(huì)實(shí)實(shí)在在、潛移默化地影響我們每個(gè)人和每個(gè)領(lǐng)域。正因如此，有幾件事我認(rèn)為每個(gè)人都應(yīng)該了解。

2018-05-14 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1003 0

什么是深度學(xué)習(xí)？深度學(xué)習(xí)在FPGA上的優(yōu)缺點(diǎn)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦的神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型。

2023-02-01 標(biāo)簽：fpga 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 1002 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

利用Arm Kleidi技術(shù)實(shí)現(xiàn)PyTorch優(yōu)化

PyTorch 是一個(gè)廣泛應(yīng)用的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 庫(kù)。近年來(lái)，Arm 與合作伙伴通力協(xié)作，持續(xù)改進(jìn) PyTorch 的推理性能。本文將詳細(xì)介紹如何...

2024-12-23 標(biāo)簽：ARM cpu 機(jī)器學(xué)習(xí) 997 0

工業(yè)自動(dòng)化應(yīng)用中的機(jī)器學(xué)習(xí)

對(duì)于工業(yè)服務(wù)器而言，全新的網(wǎng)格互聯(lián)架構(gòu)、高速緩存內(nèi)存設(shè)計(jì)、軟件工具以及現(xiàn)成的主板解決方案（加快創(chuàng)建基于 AI 的應(yīng)用）可以支持下一代的性能。

2020-05-09 標(biāo)簽：處理器英特爾機(jī)器學(xué)習(xí) 996 0

Helium技術(shù)講堂—循環(huán)緩沖區(qū)的使用

RA8系列是瑞薩電子推出的全新超高性能產(chǎn)品業(yè)界首款基于Arm? Cortex?-M85處理器的MCU，能夠提供卓越的6.39 CoreMark/MHz，...

2024-03-11 標(biāo)簽：處理器寄存器人工智能 995 0

計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的主動(dòng)學(xué)習(xí)

Active Learning主動(dòng)學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 的一個(gè)研究領(lǐng)域，旨在通過(guò)以智能方式查詢(xún)管道的下一個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)降低構(gòu)建新機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的成本和時(shí)間。

2023-03-31 標(biāo)簽：人臉識(shí)別計(jì)算機(jī)視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí) 994 0

使用PyTorch深度解析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種特殊類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像上表現(xiàn)特別出色。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由Yan LeCun在1998年提出，可以識(shí)別給定輸入圖像中存在的數(shù)字。

2022-09-21 標(biāo)簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 993 0

如何掌握Armv8-A和Armv9-A架構(gòu)基礎(chǔ)

與ARM v8比，ARM v9架構(gòu)主要在內(nèi)存的安全性、AI性能機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)字信號(hào)處理能力三方面進(jìn)行了提升。ARM v9架構(gòu)下的芯片性能將提升30%，給用...

2023-07-17 標(biāo)簽：處理器數(shù)字信號(hào)處理機(jī)器學(xué)習(xí) 991 0

基于FPGA的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器解決方案

得益于大數(shù)據(jù)的興起和計(jì)算能力的快速提升，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)近年來(lái)經(jīng)歷了革命性的發(fā)展。

2024-11-15 標(biāo)簽：FPGA 加速器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 989 0

如何使用 PyTorch 進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning, RL）是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)如何做出決策，以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。PyTorc...

2024-11-05 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)pytorch 987 0

MS-COCO數(shù)據(jù)集的可靠嗎？

視覺(jué)數(shù)據(jù)集通常用于分類(lèi)、檢測(cè)和分割等任務(wù)的算法基準(zhǔn)測(cè)試或大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練。然而，這存在一個(gè)問(wèn)題，那就是實(shí)際的目標(biāo)并不總是與數(shù)據(jù)集中提供的數(shù)據(jù)相一致。

2023-11-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類(lèi)計(jì)算機(jī)視覺(jué) 985 0

基于 Boosting 框架的主流集成算法介紹（中）

本文是決策樹(shù)的第三篇，主要介紹基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 LightGBM。 XGBoost

2023-02-17 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù) 984 0

探析ARM第五代GPU架構(gòu)技術(shù)參數(shù)

全新的 Arm Immortalis-G720 是 Arm 目前性能和能效表現(xiàn)最為出色的 GPU，與上一代產(chǎn)品相比，其性能和能效分別提高了 15%，系統(tǒng)...

2023-07-03 標(biāo)簽：arm cpu gpu 975 0

如何使用多核處理器滿(mǎn)足智能產(chǎn)品處理和接口問(wèn)題

　基于 i.MX 8M Nano 的設(shè)計(jì)中硬件接口要求相對(duì)簡(jiǎn)單，但是 NXP 甚至為開(kāi)發(fā)人員免去了這項(xiàng)相對(duì)簡(jiǎn)單的設(shè)計(jì)任務(wù)，簡(jiǎn)化了處理器評(píng)估和新智能產(chǎn)品的...

2022-08-18 標(biāo)簽：處理器存儲(chǔ)器機(jī)器學(xué)習(xí) 975 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(xiě)，中文翻譯為“車(chē)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

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(lèi)，這一想法跟化學(xué)上的原子論想法何其相似！
TOF

TOF

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角度傳感器

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

L298

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DMD

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

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

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(chēng)S12系列，典型的S12總線速度可以達(dá)到25MHZ。
TDC-GP2

TDC-GP2

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干擾器

干擾器

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干擾器有多種類(lèi)型，如GPS干擾器是適用于長(zhǎng)途客車(chē)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(lèi)考場(chǎng)、學(xué)校、加油站、教堂、法庭、圖書(shū)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

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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機(jī)械臂

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MPSoC

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Genesys

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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(chēng)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

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(chēng)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

零序

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直流電壓

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(chēng)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)

ATmega16單片機(jī)

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緩沖電路

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(chēng)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。
電磁繼電器

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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(chēng)輸入回路）和被控制系統(tǒng)（又稱(chēng)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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