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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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圖像處理是利用復(fù)雜的算法對(duì)圖像進(jìn)行技術(shù)分析。在圖像處理中,圖像是輸入,有用的信息是輸出。據(jù)報(bào)道,到2021年,圖像處理行業(yè)產(chǎn)值將達(dá)到389億美元。
2023-07-24 標(biāo)簽:機(jī)器人人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1.1k 0
自動(dòng)駕駛系統(tǒng)是一個(gè)軟硬結(jié)合的產(chǎn)品,即要有對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)趨勢(shì)的前瞻判斷,又要求供應(yīng)商具有極強(qiáng)的工程能力,對(duì)自動(dòng)駕駛科技公司的要求更是如此,地平線是一家芯片...
2023-07-24 標(biāo)簽:傳感器機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)駕駛 685 0
使用異常檢測(cè)識(shí)別意外事件以及偏離正常行為的情況
異常檢測(cè)是識(shí)別與預(yù)期行為不同的事件或模式的過程。異常檢測(cè)范圍廣泛,從簡(jiǎn)單的離群值檢測(cè),到復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,這些算法經(jīng)過訓(xùn)練可以發(fā)現(xiàn)數(shù)百個(gè)信號(hào)中隱藏的模式。
淺談機(jī)器智能系統(tǒng)中自主程度的分級(jí)
機(jī)器智能系統(tǒng)具有多種形式和功能,如機(jī)器學(xué)習(xí)算法、自動(dòng)化決策系統(tǒng)等。這些系統(tǒng)涉及到數(shù)據(jù)處理、推理、決策等多個(gè)環(huán)節(jié),并且可能受到不同程度的人工設(shè)計(jì)、規(guī)則設(shè)置...
2023-07-23 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)處理智能系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.2k 0
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(感知機(jī)算法)(下)
由于感知機(jī)算法通過調(diào)整ω和b的值以使所有訓(xùn)練樣本滿足設(shè)定條件,人們可能直觀感覺會(huì)出現(xiàn)當(dāng)ω和b可使某一樣本滿足設(shè)定條件,就會(huì)使另一個(gè)樣本不滿足設(shè)定條件的情...
2023-07-19 標(biāo)簽:向量機(jī)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 872 0
芯訊通LTE Cat.1模組A7680C的水位監(jiān)測(cè)儀應(yīng)用解析
通過搭載芯訊通LTE Cat.1模組A7680C的傳感器收集溫濕度、土壤水分、CO2和輻射數(shù)據(jù),葉、莖、根系和果實(shí)生長(zhǎng)形態(tài)圖像數(shù)據(jù)并進(jìn)行作物模型參數(shù)校準(zhǔn)...
2023-07-18 標(biāo)簽:無人機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.7k 0
聊一下機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
機(jī)器學(xué)習(xí)即 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。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取...
2023-07-18 標(biāo)簽:人工智能計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 1.3k 0
老生常談,凝聚態(tài)物理的基本任務(wù)之一,就是構(gòu)建材料結(jié)構(gòu)與物理效應(yīng)間的內(nèi)在聯(lián)系。這里的結(jié)構(gòu),包括晶體結(jié)構(gòu)、電子結(jié)構(gòu)和介觀微結(jié)構(gòu) (如疇) 等。
2023-07-17 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)XRDChatGPT 1.1k 0
01 研究背景 超構(gòu)光子學(xué)(Metaphotonics)由超構(gòu)材料出發(fā),從對(duì)負(fù)折射現(xiàn)象和超構(gòu)透鏡的好奇逐漸發(fā)展而來,能夠利用以亞波長(zhǎng)結(jié)構(gòu)為構(gòu)筑單元排列成...
2023-07-17 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)光子學(xué) 1.5k 0
共封光學(xué)器件有何優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)
CPO市場(chǎng)產(chǎn)生的收入在 2022 年達(dá)到約 3800 萬美元,預(yù)計(jì)到 2033 年將達(dá)26億美元,2022-2033 年復(fù)合年增長(zhǎng)率為 46%。對(duì)快速增...
2023-07-17 標(biāo)簽:集成電路人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1.3k 0
如何掌握Armv8-A和Armv9-A架構(gòu)基礎(chǔ)
與ARM v8比,ARM v9架構(gòu)主要在內(nèi)存的安全性、AI性能機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)字信號(hào)處理能力三方面進(jìn)行了提升。ARM v9架構(gòu)下的芯片性能將提升30%,給用...
2023-07-17 標(biāo)簽:處理器數(shù)字信號(hào)處理機(jī)器學(xué)習(xí) 1.2k 0
雙原子催化劑綜述:適用于能源和環(huán)境催化的雙原子催化劑
原子級(jí)分散催化劑具有最大的原子利用率,并且擁有超越傳統(tǒng)納米顆粒的優(yōu)異性能。
2023-07-17 標(biāo)簽:dac機(jī)器學(xué)習(xí)XPS 9.6k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)之人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(感知機(jī)算法)
1957年,弗蘭克·羅森布拉特(Frank Rosenblatt)從數(shù)學(xué)角度考察MP模型,并提出可以通過若干成對(duì)的輸入輸出數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法獲得ω和b的...
2023-07-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 754 0
靜態(tài)類型推斷是維護(hù)動(dòng)態(tài)類型語言程序安全的重要手段之一。然而,另一種編程語言實(shí)現(xiàn)的外部函數(shù)往往不在宿主語言的類型推斷范圍內(nèi)。
2023-07-14 標(biāo)簽:smt機(jī)器學(xué)習(xí)python 1.2k 0
語言模型的發(fā)展歷程 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言模型解析
簡(jiǎn)單來說,語言模型能夠以某種方式生成文本。它的應(yīng)用十分廣泛,例如,可以用語言模型進(jìn)行情感分析、標(biāo)記有害內(nèi)容、回答問題、概述文檔等等。但理論上,語言模型的...
2023-07-14 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)大模型 1.3k 0
一文看透工業(yè)領(lǐng)域ChatGPT 的應(yīng)用
從短期來看,ChatGPT 提供信息的模糊性、低時(shí)效性、非開源性、非專業(yè)性、低可信度及知識(shí)產(chǎn)權(quán)界定存疑等問題,限制了其在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用和迭代。
2023-07-13 標(biāo)簽:AI機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.1k 0
淺談人機(jī)融合/混合智能關(guān)鍵技術(shù)
人機(jī)融合智能和人機(jī)混合智能是兩個(gè)概念,盡管它們有些相似,但還是有區(qū)別的。人機(jī)融合智能是指將人類智能和機(jī)器智能融合在一起,形成一種全新的智能體系,實(shí)現(xiàn)人類...
2023-07-13 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)人機(jī)融合 2.6k 0
圖像識(shí)別是識(shí)別圖像或視頻中的目標(biāo)或特征的過程。這項(xiàng)技術(shù)已應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域,如缺陷檢測(cè)、醫(yī)學(xué)成像和安全監(jiān)控。
2023-07-13 標(biāo)簽:機(jī)器人圖像識(shí)別目標(biāo)檢測(cè) 2k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹—人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的英文名稱為Artificial Neural Networks,英文簡(jiǎn)稱為Neural Networks。
2023-07-10 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.5k 0
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