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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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事實上，隔空控制物件是一件完全合乎邏輯的事情。作為工程師，我們非常清楚近年來人工智能（AI）所取得的發(fā)展。人工智能是一種讓計算機和機器能夠模仿人類行為的...
想要玩邊緣智慧(Edge Artificial Intelligence, Edge AI)前我們首先要先認識什么是類神經(jīng)網(wǎng)絡(Neural Netwo...
2023-05-06 標簽：處理器神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能 2534 0
利用這種多模態(tài)傳感器貼片，研究人員在實驗室和溫室條件下展示了其監(jiān)測各種植物脅迫的能力，包括干旱、過度澆水、鹽度、光照不足、機械損傷和致病性感染（病毒和真菌）。
梯度測量的是，當你對策略稍做改變時錯誤分數(shù)的變化幅度；在你能對策略做出的所有小改變中，選出可使錯誤分數(shù)下降幅度最大的那個。
2023-05-06 標簽：機器學習深度學習遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡 2621 0
為了更好地理解各種技術(shù)，根據(jù)其目標和復雜度級別進行分類是有幫助的。通過將這些算法組織成不同類別和復雜度，可以簡化概念，使其更容易理解。這種方法可以極大增...
第二個解決了機器學習 （ML） 固有的問題：ML 解決方案在一段時間后會過時，需要定期恢復活力。我們提出了一種 DNN-ON-FPGA 設計，可確保 D...
工業(yè) 4.0 通常是指我們向由人工智能 （AI）、機器學習 （ML）、超大規(guī)模云計算、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) （IIoT） 和智能機器人等先進技術(shù)驅(qū)動的自動化流程的演變。
2023-05-05 標簽：物聯(lián)網(wǎng)人工智能機器學習 1144 0
使用支持機器學習的Xcelium能夠?qū)崿F(xiàn)高達5倍的驗證效率
人工智能（AI）無處不在。機器學習（ML）及其推理能力有望徹底改變從駕駛到做早餐等生活中的一切。驗證是永恒的，時間不息，驗證不止。
芯片設計中使用的數(shù)據(jù)量相對較小，問題非常復雜，并且通常是特定于設計的。因此，雖然EDA供應商繼續(xù)試驗AI用于各種用途，但最初的實現(xiàn)集中在一個稱為強化學習...
計算機視覺的普及正以前所未有的方式增長，其應用跨越了從消費電子和零售到制造業(yè)的各行各業(yè)。通過可視化、模式識別、分割、圖像信息提取和分類等各種用例，可以通...
希望機器學習將取代基于規(guī)則的系統(tǒng)是沒有根據(jù)的。后者通常比復雜的機器學習模型更高效、更便宜。由于企業(yè)總是對效率視而不見，基于規(guī)則的系統(tǒng)將繼續(xù)存在。
人工智能 （AI） 是指能夠以與人類相同的方式做出決策的非人類機器智能。這包括沉思、適應性、意圖能力和判斷力。機器視覺、機器人自動化、認知計算、機器學習...
從數(shù)據(jù)提取和預處理到模型訓練和調(diào)優(yōu)，模型和部署的分析將在主流設計中的單個實體中運行。這意味著將使用相同的腳本提取、清理、準備、建模和部署數(shù)據(jù)。由于機器學...
支持向量機（Support Vector Machine）是一種較知名的機器學習算法，該算法由俄羅斯數(shù)學家Vladimir Vapnik創(chuàng)立。
無人駕駛的定義 簡述無人駕駛的工作原理 無人駕駛汽車的利與弊
無人駕駛技術(shù)的核心是以感知處理與智能決策為主要的核心技術(shù)路線，采用高級感應技術(shù)、語言識別技術(shù)、機器視覺技術(shù)、圓點云技術(shù)等重要技術(shù)手段，構(gòu)建智能感知與決策...
LabVIEW覆蓋您：LabVIEW的Python虛擬 環(huán)境
Python編程語言如今非常流行，并且擁有龐大的生態(tài)系統(tǒng)。它有一個龐大的社區(qū)，可以訪問高度成熟的不同包和庫集。這包括人工智能（AI）和機器學習等，以及處...
智能算法通過對用戶個人身份、心理特征、行為習慣、興趣偏好等進行綜合分析計算，能夠制定出最優(yōu)信息推薦策略，繼而以特定信息作用于目標認知，并最終影響其現(xiàn)實行為。
垃圾郵件識別需使計算機“學會”識別某個郵件是否為垃圾郵件。為實現(xiàn)計算機識別垃圾郵件，開發(fā)人員需搜集較多的垃圾郵件和非垃圾郵件，并“告訴”計算機各個郵件分...
人體存在檢測（HPD）是視覺傳感的一種應用，是了解一個人何時在場，確定其狀態(tài)和環(huán)境的藝術(shù)。如果有效實施，與傳統(tǒng)方法相比，它有可能獲得許多好處，特別是在安...
2023-04-24 標簽：mcu物聯(lián)網(wǎng)機器學習 3015 0
特征選擇需要選擇區(qū)分度高的特征。如圖一所示，圖一中上方兩張圖的紅線與藍線重合較少，可被視為區(qū)分度高的特征，圖一下方兩張圖的紅線與藍線重合較高，相比于圖一...
2023-04-24 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡算法機器學習 444 0
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