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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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Excelero強勁的2019年肯定了NVMesh作為高性能GPU存儲的吸引力,可為AI / ML和超大規(guī)模應用程序提供服務。有了 270%的增長,企業(yè)...
2020-09-10 標簽:運營商數(shù)據(jù)中心機器學習 2226 0
AI如何幫助其使用神經(jīng)網(wǎng)絡收集數(shù)據(jù)以預測未來的流量
Google指出,其出行量預測對97%以上的出行始終保持準確。對于明顯的預計到達時間(ETA)錯誤,Google使用Graph Neural Netwo...
2020-09-10 標簽:Google數(shù)據(jù)庫機器學習 1568 0
MarketAxess全球研究主管David Krein表示:“ H2O是Composite +不可或缺的一部分,并提供了一些基本的機器學習工具和支持,...
瑞薩電子推出面向高性能服務器和云服務應用的DDR5數(shù)據(jù)緩沖器
高速、低功耗數(shù)據(jù)緩沖器為DDR5 DRAM及存儲類內(nèi)存模塊提升速度與帶寬。
一種算法允許自動地面車輛通過觀察人類駕駛來改善其現(xiàn)有的導航系統(tǒng)
UT奧斯丁機器人聯(lián)盟的教授兼主席彼得·斯通博士說:“ APPLD是UT奧斯汀與陸軍研究實驗室之間獨特的合作安排促進了研究成果不斷增長的又一個例子?!薄巴?..
2020-09-09 標簽:算法導航系統(tǒng)機器學習 1396 0
谷歌云的全球公共部門部門副總裁Mike Daniels表示:“為了有效地治療癌癥,速度和準確性是至關重要的。我們正在和DIU合作,通過提供我們的機器學習...
2020-09-09 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能機器學習 1875 0
這項研究背后的嬰兒年齡不超過60天,并在多家醫(yī)院接受過治療。資深作者伊麗莎白阿爾珀恩,醫(yī)學博士,西北大學和勞瑞兒童醫(yī)院在芝加哥和同事們的工作發(fā)表在兒科和...
2020-09-09 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習AI算法 3061 0
芯華章打造面向未來的EDA產(chǎn)品和系統(tǒng),進一步提升集成電路設計效率
林揚淳表示:“我始終堅信未來 EDA 技術的發(fā)展必須與人工智能算法、機器學習等前沿技術融合。我很榮幸加入芯華章,與一群同樣保有技術熱忱的團隊共同合作,把...
Google的團隊將負責向國防部交付增強現(xiàn)實顯微鏡,并為國防部臨床醫(yī)生提供旨在改善癌癥檢測能力的AI模型。目標是改善護理,同時降低與向美軍提供醫(yī)療保健相...
在今年早些時候舉行的 TensorFlow 開發(fā)者峰會上,我們著重介紹了 TensorFlow 2 將注重易用性和實際性能。為爭取贏得基準測試,工程師們...
2020-09-08 標簽:機器學習tensorflow 1876 0
負責任的AI正在興起。人工智能的應用范圍越廣,企業(yè)對自己實施的人工智能技術解決方案的責任了解越多。例如,在2020年6月,亞馬遜、IBM和微軟停止向警方...
B2B軟件銷售和營銷團隊很喜歡采用“人工智能”(AI)這一術語。人工智能具有一種神奇的效果,聽起來令人印象深刻。但是,當這些銷售人員說“人工智能正在這樣...
盡管人工智能被普遍認為是“使用數(shù)學進行決策的任何機器”,但真正的人工智能是自學的。人工智能有一個神經(jīng)網(wǎng)絡,它模仿人腦中的神經(jīng)元,使它能夠自我教學、自我更...
日前,在一場以“深度科技造福人類”為主題的科技活動上,創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復對話圖靈獎得主、深度學習領域先驅之一約書亞·本吉奧(Yoshua Be...
嵌入式的傳感器可以通過藍牙技術連接的設備系統(tǒng)接入互聯(lián)網(wǎng)?
通過嵌入式的傳感器與分散的微處理器,通過4g網(wǎng)絡,zigbee或者藍牙技術,就可以將需要連接的設備與系統(tǒng)接入互聯(lián)網(wǎng)。這一接入也并不是針對特定一個車間或者...
2020-09-06 標簽:互聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)機器學習 2132 0
機器學習可以幫助分娩后的母親預防隨后的懷孕問題,從而挽救他們的生命和未來嬰兒的生命。
Prevost和他的博士生Sanchita Ghose被自動Foley系統(tǒng)的想法所吸引,開始創(chuàng)建了一個多層機器學習程序。他們創(chuàng)建了兩種不同的模型,可以在...
2020-09-04 標簽:機器學習 1486 0
MIT等推新型機器編程系統(tǒng):機器推斷代碼相似性(MISIM)
最初,程序員用手編寫程序,將符號寫到方格紙上,然后將它們穿孔打卡,計算機才可以對其進行處理。如果有一個標記不準確,整個過程可能需要重做。
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