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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(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)雜度理論等多門學(xué)科。
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通過工業(yè)以太網(wǎng)連接加速向工業(yè)4.0的過渡
工業(yè)4.0的好處在于利用更多的數(shù)據(jù)來做出更好的決策。在整個自動化系統(tǒng)中及時訪問數(shù)據(jù)以及交付數(shù)據(jù)取決于連接網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)必須不斷發(fā)展以處理增加的數(shù)據(jù)量,制...
2023-02-01 標(biāo)簽:以太網(wǎng)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 722 0
有監(jiān)督學(xué)習(xí)通常是利用帶有專家標(biāo)注的標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù),學(xué)習(xí)一個從輸入變量X到輸入變量Y的函數(shù)映射。Y = f (X),訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常是(n×x,y)的形式,其...
2024-02-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 720 0
如何打通機(jī)器學(xué)習(xí)的三大玄關(guān)
隨著時下智能時代的發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)已成為不少專業(yè)人士的“必備技能”。盡管如此,可它在實(shí)用性上仍然存在一些問題。因而設(shè)計(jì)師們采取了架構(gòu)精簡、壓縮、以及硬件加...
2023-08-03 標(biāo)簽:cpu神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)sram 718 0
介紹一篇關(guān)于概率生成模型非常有意思的工作,保持了Aleksander Madry一如既往的風(fēng)格。
2022-10-24 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 717 0
EDA 承受著來自多方面的巨大壓力。技術(shù)正在快速發(fā)展,而 EDA 是難題的基本組成部分,它使我們能夠轉(zhuǎn)向更小的幾何形狀。
2022-09-21 標(biāo)簽:半導(dǎo)體eda機(jī)器學(xué)習(xí) 714 0
使用Coventor SEMulator3D?創(chuàng)建可以預(yù)測寄生電容的機(jī)器學(xué)習(xí)模型
2023-07-06 標(biāo)簽:寄生電容機(jī)器學(xué)習(xí)泛林集團(tuán) 712 0
“分析”是一個非常普通的術(shù)語,用于關(guān)聯(lián)和消化原始數(shù)據(jù)以產(chǎn)生更有用的結(jié)果。分析算法可以簡單到就像數(shù)據(jù)規(guī)約或?qū)σ贿B串傳感器讀數(shù)求平均值,也可以復(fù)雜到就像最錯...
2023-05-16 標(biāo)簽:傳感器人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 710 0
在低功耗MCU上實(shí)現(xiàn)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)
TinyML對于直接在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)智能決策、促進(jìn)實(shí)時處理和減少延遲至關(guān)重要,特別是在連接有限或無連接的環(huán)境中。
2025-02-21 標(biāo)簽:mcu人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 707 0
作為通訊工具,視頻會議幾乎隨處可見,尤其適用于遠(yuǎn)程辦公和社交互動。但其使用體驗(yàn)并非總是簡單直接、即開即用,可能需要進(jìn)行調(diào)整,確保音頻視頻設(shè)置良好。其中,...
2024-11-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)移動端 705 0
企業(yè)在機(jī)器學(xué)習(xí)時代如何前行
由O’Reilly和Intel共同舉辦的2018人工智能北京大會售票系統(tǒng)已經(jīng)上線,現(xiàn)在是最佳票價階段,點(diǎn)擊二維碼進(jìn)入官網(wǎng)查看已公布的講師及議題詳情。 講...
2017-12-15 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí) 704 0
如何實(shí)現(xiàn)嵌入式視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)
將一級的輸出傳遞給另一級且不構(gòu)成循環(huán)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被稱為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (FNN),而那些有反饋、內(nèi)含定向循環(huán)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則被稱為遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN)。
2023-10-31 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可編程邏輯機(jī)器學(xué)習(xí) 700 0
解除尷尬,機(jī)器學(xué)習(xí)新手常犯的6大錯
異常值有時候很重要,有時候又可以忽略不計(jì),視情況而定。以收入預(yù)測為例,有時候收入會突然出現(xiàn)很大的變動,觀察這種現(xiàn)象并了解其原因是很有幫助的。有時候異常值...
2017-10-18 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 697 0
LeetCode初級算法-動態(tài)規(guī)劃01:爬樓梯
搜索微信公眾號:'AI-ming3526'或者'計(jì)算機(jī)視覺這件小事' 獲取更多算法、機(jī)器學(xué)習(xí)干貨 csdn:[鏈...
2020-12-10 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 696 0
該系統(tǒng)的智能在于其通過k-NN算法從這些角度進(jìn)行VPoA,該算法是一種監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。
2022-12-07 標(biāo)簽:慣性傳感器傳感系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí) 694 0
關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)你了解多少
機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型也被叫做假設(shè)(hypothesis, h),這個h就是我們透過現(xiàn)象想要尋找的“本質(zhì)”。
2019-07-08 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí) 693 0
該指南使用的數(shù)據(jù)集是 Kaggle 競賽 Sberbank 俄羅斯房地產(chǎn)價值預(yù)測競賽數(shù)據(jù)(該項(xiàng)目的目標(biāo)是預(yù)測俄羅斯的房價波動)。本文并未使用全部數(shù)據(jù),僅...
2023-08-21 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)處理機(jī)器學(xué)習(xí)python 688 0
如何在邊緣工業(yè)PC上運(yùn)行SCADA實(shí)現(xiàn)新型過程控制呢?
利用IT/OT融合技術(shù),通過監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集(SCADA)軟件、用于邊緣計(jì)算的工業(yè)PC、機(jī)器學(xué)習(xí)軟件和云連接,有助于創(chuàng)建可持續(xù)的應(yīng)用。
2023-08-18 標(biāo)簽:傳感器控制器調(diào)制解調(diào)器 686 0
Quest:將數(shù)據(jù)復(fù)制到云端時需要考慮的問題有哪些
災(zāi)難恢復(fù)和數(shù)據(jù)彈性:云數(shù)據(jù)復(fù)制在地理上分散的數(shù)據(jù)中心提供冗余和數(shù)據(jù)備份。
2023-11-21 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí) 686 0
機(jī)器學(xué)習(xí)這個主題已經(jīng)很普遍了,每個人都在談?wù)撍?,但很少有人能夠透徹地了解它。?dāng)前網(wǎng)絡(luò)上的一些機(jī)器學(xué)習(xí)文章晦澀難懂,理論性太強(qiáng),或者通篇云里霧里地介紹人工...
2023-07-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 684 0
FPGA和SoC對機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)化方案解析
對于新的架構(gòu)和微體系架構(gòu),仍然有機(jī)會。ML工作負(fù)載正在迅速擴(kuò)展。OpenAI 5月份的一份報告顯示,用于最大AI/ML訓(xùn)練的計(jì)算能力每3.5個月就增加一...
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