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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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組建一個(gè)出色的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)都需要哪些角色?
有一點(diǎn)非常重要,作為一名數(shù)據(jù)分析師,所做出的任何結(jié)論都不能脫離數(shù)據(jù)。這是一種需要專業(yè)訓(xùn)練的技能,就如上面的照片一樣,你可以說(shuō):“這就是我的數(shù)據(jù)所要展示的...
2018-08-16 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4988 0
全球規(guī)模最大的多類別、病灶級(jí)別標(biāo)注的開(kāi)放獲取臨床醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)集
要設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)算法解決臨床問(wèn)題,“需要對(duì)技術(shù)和臨床實(shí)踐兩方面都擁有深刻的理解,”呂樂(lè)博士說(shuō):“AI 不是把放射科里面的東西再重新做一遍。哪些需求是臨床上...
2018-08-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 7130 0
解決復(fù)雜數(shù)據(jù)最近鄰問(wèn)題的通用方法
為了找到最近鄰,通常所用的方法是將數(shù)據(jù)分成好幾份。假設(shè)你的數(shù)據(jù)就像在牧場(chǎng)中吃草的奶牛,給分散在草場(chǎng)中的牛群畫(huà)不同的圓圈,現(xiàn)在進(jìn)來(lái)了一頭新奶牛,問(wèn)它會(huì)落在...
2018-08-16 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)集 2543 0
但我們?nèi)绾沃獣院篁?yàn)分布呢?答案在“共軛先驗(yàn)”這一概念之中:如果先驗(yàn)概率分布和后驗(yàn)概率分布同屬一個(gè)家族,那么它們稱為共軛分布,且先驗(yàn)稱為似然函數(shù)的共軛先驗(yàn)...
2018-08-14 標(biāo)簽:貝葉斯數(shù)據(jù)集 2946 0
領(lǐng)導(dǎo)決策的計(jì)算和神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ)
無(wú)論是在自我試次中還是在小組試次中的每一項(xiàng)決策,都要求被試選擇是自己做出決定,還是放棄做出選擇的權(quán)利,并遵循小組其他成員的集體判斷。研究者發(fā)現(xiàn)與不重視個(gè)...
2018-08-13 標(biāo)簽:計(jì)算數(shù)據(jù)集Science 2547 0
Google產(chǎn)品分析Zlatan Kremonic分享了參加Kaggle競(jìng)賽的經(jīng)驗(yàn)
LASSO回歸同時(shí)起到了正則化和特征選取的作用,可以改善模型的預(yù)測(cè)效果。就我們的情況而言,LASSO回歸是完美的算法,因?yàn)樗兄诮档吞卣鲾?shù)并緩解過(guò)擬合。
2018-08-10 標(biāo)簽:Google數(shù)據(jù)集 3174 0
結(jié)果,吉他手啊,演員啊,畫(huà)家啊,紛紛與通緝犯高分匹配成功。AI一共完成了17次置信度 (Confidence) 95%以上的匹配。 在另外一項(xiàng)用NIS...
2018-08-08 標(biāo)簽:人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集亞馬遜 4730 0
一種利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)設(shè)計(jì)mobile CNN模型的自動(dòng)神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索方法
具體來(lái)說(shuō),我們提出一種用于設(shè)計(jì)移動(dòng)端的CNN模型的自動(dòng)神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索方法,稱之為Platform-Aware神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索。圖1是Platform-Awar...
2018-08-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集強(qiáng)化學(xué)習(xí) 4095 0
制定全新標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集 促進(jìn)高性能算法涌現(xiàn)
WIDER Pedestrian提供了專門(mén)用于行人檢測(cè)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集??紤]當(dāng)前行人檢測(cè)兩大熱門(mén)應(yīng)用(監(jiān)控和自動(dòng)駕駛),選用監(jiān)控?cái)z像頭和車載攝像機(jī)采集的圖...
2018-08-06 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集 2417 0
一種新穎而高效的增強(qiáng)校準(zhǔn)度量方法用于二值前景圖的評(píng)估
不難看出IOU是基于局部像素差異的評(píng)估方法,缺失了全局信息。如圖2所示,(d)中所示不過(guò)是噪聲圖,很明顯(c)中的圖與(b) 中GT更相似,而(d)實(shí)際...
2018-08-05 標(biāo)簽:圖像分割數(shù)據(jù)集 2790 0
一款開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)熱數(shù)據(jù)集匯集了10,000多個(gè)白天和夜間場(chǎng)景的注釋熱圖像
目前自動(dòng)駕駛感知一般都用激光雷達(dá)(LiDAR)、雷達(dá)和攝像頭等,這些傳感器的感知距離有限,而且對(duì)行人、動(dòng)物等識(shí)別容易出現(xiàn)差錯(cuò),需要人類駕駛員隨時(shí)準(zhǔn)備接管...
2018-08-03 標(biāo)簽:傳感器數(shù)據(jù)集自動(dòng)駕駛 1.3萬(wàn) 1
基于CNN的方法在代表性的公共數(shù)據(jù)集上的性能優(yōu)于其他方法
最近深度學(xué)習(xí)技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展為理解位置識(shí)別問(wèn)題提供了另一種方法。AlexNet [ 5 ]顯示,從CNNs中提取的特征經(jīng)過(guò)充分有效的訓(xùn)練,在分類...
2018-08-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1.1萬(wàn) 0
漸進(jìn)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索技術(shù)
我們提出一種學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)結(jié)構(gòu)的新方法,該方法比現(xiàn)有的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和進(jìn)化算法的技術(shù)更有效。使用了基于序列模型的優(yōu)化(SMBO)策略,在這種策...
2018-08-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 5692 0
圍繞以twitter為代表英語(yǔ)文本進(jìn)行分析
數(shù)據(jù)預(yù)處理是我們面對(duì)任何問(wèn)題時(shí)必不可少的一步,在這個(gè)任務(wù)中,我們要做的是清除和推文情感不怎么相關(guān)的各種噪聲,比如標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、特殊字符、數(shù)字和表示語(yǔ)氣的詞。...
2018-08-03 標(biāo)簽:twitter數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言處理 6066 0
4分鐘訓(xùn)練好AlexNet,6.6分鐘訓(xùn)練好ResNet-50,創(chuàng)造了AI訓(xùn)練世界新紀(jì)錄
為了充分利用大規(guī)模集群算力以達(dá)到提升訓(xùn)練速度的目的,人們不斷的提升batch size大小,這是因?yàn)楦蟮腷atch size允許我們?cè)跀U(kuò)展GPU數(shù)量的...
2018-08-02 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2.8萬(wàn) 0
數(shù)據(jù)科學(xué)作品集應(yīng)該包括哪些內(nèi)容?如何提高作品集的吸引力等問(wèn)題。
很多人意識(shí)到了創(chuàng)建項(xiàng)目的價(jià)值,但很多人碰到的問(wèn)題是從哪里得到有趣的數(shù)據(jù)集,得到之后做什么。Airbnb的數(shù)據(jù)科學(xué)家Jason Goodman,在他的博客...
2018-08-02 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)科學(xué) 4056 0
一種可以超越傳統(tǒng)方法捕捉微小的面部表情,并更好的測(cè)量人類情緒的機(jī)器學(xué)習(xí)模型
為了解決情感計(jì)算中面臨的問(wèn)題,來(lái)自麻省理工媒體實(shí)驗(yàn)室情感計(jì)算研究組提出了一種可以超越傳統(tǒng)方法捕捉微小的面部表情,并更好的測(cè)量人類情緒的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。除此...
2018-08-01 標(biāo)簽:人機(jī)交互機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4165 0
GitHub星數(shù)最多的Top 10熱門(mén)項(xiàng)目
這個(gè)GitHub庫(kù)提供了他們的論文“DARTS: Differentiable Architecture Search”中的代碼。在這篇論文中,研究者提...
2018-07-29 標(biāo)簽:圖像機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.1萬(wàn) 0
一種深度學(xué)習(xí)模型,根據(jù)電影預(yù)告片來(lái)預(yù)測(cè)哪些觀眾最有可能看這部電影
我們對(duì)每部電影都從他的預(yù)告片中創(chuàng)建一個(gè)視頻向量。然后一個(gè)多層感知器(MLP)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后可以將視頻向量映射到新的嵌入空間。該空間中既有電影也有用戶,其中的...
2018-07-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4985 0
如何使用Scrapy爬取網(wǎng)站數(shù)據(jù)
網(wǎng)頁(yè)抓取的主要目標(biāo)是從無(wú)結(jié)構(gòu)的來(lái)源提取出結(jié)構(gòu)信息。Scrapy爬蟲(chóng)以Python字典的形式返回提取數(shù)據(jù)。盡管Python字典既方便又熟悉,但仍然不夠結(jié)構(gòu)...
2018-07-26 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集選擇器爬蟲(chóng) 5447 0
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