使用TensorBoard的機器學習模型分析

　　這些模型針對特定數(shù)據(jù)集進行了訓練，并經(jīng)過了準確性和處理速度的證明。開發(fā)人員需要評估 ML 模型，并確保它在部署之前滿足預期的特定閾值和功能。有很多實...

2022-11-22 標簽：電路板機器學習 659 0

IC設(shè)計底層工具EDA發(fā)展加速 上海立芯發(fā)布兩款數(shù)字后端工具

IC設(shè)計底層工具EDA發(fā)展加速 上海立芯發(fā)布兩款數(shù)字后端工具 日前華鑫證券在一篇計算機行業(yè)的研究報告中指出，國產(chǎn)化及數(shù)據(jù)要素化驅(qū)動數(shù)字經(jīng)濟長牛；比如國產(chǎn)...

2022-11-22 標簽：IC設(shè)計云計算eda 964 0

音頻分析：自動駕駛汽車的重要技術(shù)

　　與供應鏈管理、制造運營、移動服務、圖像和視頻分析等其他領(lǐng)域一起，音頻分析在自動駕駛汽車取得成功方面發(fā)揮著重要作用。隨著技術(shù)的進步和創(chuàng)新，汽車行業(yè)正在...

2022-11-22 標簽：人工智能機器學習 1018 0

人工智能前所未有的缺點：代理歧視

　　處理批量數(shù)據(jù)已移交給系統(tǒng)，特別是人工智能。對于等待的消費者來說，這個過程變得更容易、更快、更方便。

2022-11-22 標簽：人工智能機器學習 1137 0

物聯(lián)網(wǎng)安全和邊緣IP保護

　　根據(jù)Enterprise Management Associates的數(shù)據(jù)，預計未來幾年將有超過600億臺智能設(shè)備在線。更令人興奮的是智能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備...

2022-11-22 標簽：物聯(lián)網(wǎng)人工智能機器學習 512 0

NVMe為極端工業(yè)計算中的推理分析提供支持

　　非易失性存儲器高速 （NVMe） 為邊緣計算系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)中心性能，實現(xiàn)快速數(shù)據(jù)存儲和訪問。該技術(shù)在重工業(yè)環(huán)境中實現(xiàn)復雜的自動化功能方面是一項突破，有...

2022-11-22 標簽：人工智能機器學習邊緣計算 677 0

機器學習領(lǐng)域?qū)⑺惴ò凑諏W習方式分類進行問題解決

根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學習或者人工智能領(lǐng)域，人們首先會考慮算法的學習方式。在機器學習領(lǐng)域，有幾種主要的學習方式。將算法...

2022-11-22 標簽：人工智能機器學習 1142 0

視覺系統(tǒng)監(jiān)控海上漁船

　　雖然攝像機不能完成所有任務 - 包括采集物理魚類樣本 - 但存在許多視頻監(jiān)控的好處。例如，攝像機可以通過紅外成像技術(shù)進行24小時監(jiān)控并在黑暗中看到。...

2022-11-21 標簽：視頻監(jiān)控計算機機器學習 1155 0

并非所有模擬計算都是平等的

　　雖然模擬內(nèi)存計算和模擬ML有時都被標記為“模擬計算”，但它們絕不是一回事。設(shè)計人員需要了解模擬內(nèi)存計算和 analogML 內(nèi)核之間的區(qū)別，以便創(chuàng)建...

2022-11-21 標簽：處理器物聯(lián)網(wǎng)機器學習 761 0

擴展智能視覺應用的AI硬件

　　也許人工智能技術(shù)的最大好處是它能夠隨著時間的推移不斷學習，這使得像智能視覺系統(tǒng)這樣的平臺能夠逐步提高推理的準確性。系統(tǒng)進行的推理越多，解決方案訓練模...

2022-11-21 標簽：處理器AI機器學習 566 0

基于無線傳感器網(wǎng)絡的冷鏈微環(huán)境監(jiān)測平臺設(shè)計

傳統(tǒng)的水果新鮮度預測和建模嚴重依賴各種理化指標(如失水率、pH值、VC含量，簡稱QCI)和經(jīng)典動力學方法，面臨耗時、費力、破壞性大、預測精度低的困境。當...

2022-11-21 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡無線傳感器機器學習 1196 0

軟體機械手到底有多軟？

現(xiàn)在，來自哈佛大學約翰 · 保爾森工程與應用科學學院（SEAS）的研究人員展示了一種更簡單的方法。他們從大自然汲取靈感，設(shè)計了一種新型柔軟的機械抓手，使...

2022-11-21 標簽：機器人機械手機器學習 1017 0

機器學習在網(wǎng)絡中的實際應用

　　機器學習被證明對幾乎每個行業(yè)都是有益的，包括網(wǎng)絡行業(yè)。機器學習可以幫助解決棘手的舊網(wǎng)絡障礙，并刺激新的網(wǎng)絡應用程序，使網(wǎng)絡非常方便。讓我們通過幾個用...

2022-11-18 標簽：互聯(lián)網(wǎng)機器學習 965 0

AI邊緣推理計算機設(shè)計通過EdgeBoost節(jié)點變得簡單

　　當計算系統(tǒng)根據(jù)經(jīng)過訓練的機器學習算法進行預測時，就會發(fā)生推理。雖然推理的概念并不新鮮，但在邊緣執(zhí)行這些高級操作的能力相對較新。

2022-11-18 標簽：計算機人工智能機器學習 716 0

人工智能將在2022年成熟以解決實際運營問題

　　十年前，人工智能和機器學習被認為是神秘和學術(shù)性的，適用于現(xiàn)實世界的問題具有挑戰(zhàn)性。普通人會在媒體上讀到斯坦福大學或麻省理工學院正在開發(fā)的一些令人興奮...

2022-11-18 標簽：人工智能機器學習 1009 0

OT工程師工業(yè)4.0工具箱的三大安全IT技術(shù)

　　工業(yè)4.0已經(jīng)醞釀了十多年，但最終達到了臨界質(zhì)量。隨著OT專業(yè)人員準備安全可靠地加強工業(yè)數(shù)字化計劃，他們必須熟悉一系列新的，可能不熟悉的技術(shù)才能取得成功。

2022-11-18 標簽：人工智能機器學習 841 0

使用最新硬件推動工廠的物流自動化

　　物流自動化是指從原材料進入制造設(shè)施到成品離開的整個生產(chǎn)流程的處理。在許多情況下，它超越了這個時間，即使在現(xiàn)場部署貨物并處理維護問題和升級后，也可以跟...

2022-11-18 標簽：物聯(lián)網(wǎng)機器學習智能制造 526 0

誰用NumPy手推了一大波ML模型？

盡管目前使用 NumPy 寫模型已經(jīng)不是主流，但這種方式依然不失為是理解底層架構(gòu)和深度學習原理的好方法。最近，來自普林斯頓的一位博士后將 NumPy 實...

2022-11-18 標簽：函數(shù)機器學習python 529 0

如何在邊緣使用機器學習提高生產(chǎn)線質(zhì)量

　　工業(yè) 4.0 范式鼓勵制造業(yè)使用機器學習、人工智能、云計算和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) （IIoT） 技術(shù)來改善工業(yè)流程、產(chǎn)品質(zhì)量，并降低成本和上市時間。

2022-11-17 標簽：云計算人工智能機器學習 685 0