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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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機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的理論背景及可用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型
主成分分析 (PCA)是一種數(shù)據(jù)降維技術(shù),它將一組可能相關(guān)的特征轉(zhuǎn)換為一組稱為主成分的線性不相關(guān)變量。主成分按方差順序排列。第一個(gè)組件具有最高的變化...
2022-06-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 4.9k 0
IBM 要在 2030 年達(dá)到 100,000 量子比特的里程碑,需要每年增長(zhǎng) 90%。到 2023 年,IBM 的量子比特年增長(zhǎng)率為 158%。因此,...
2022-06-16 標(biāo)簽:IBM人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3k 0
對(duì)更多功能的人機(jī)互動(dòng)的要求需要超越傳統(tǒng)的直接接觸模式的感應(yīng)系統(tǒng)。作者從鯊魚的電接收策略中獲得初步靈感,制造了一個(gè)可拉伸的透明人工電感受器,通過檢測(cè)它們自...
2022-06-06 標(biāo)簽:傳感器機(jī)器人機(jī)器學(xué)習(xí) 4.2k 0
CMOS圖像傳感器如何減輕視覺系統(tǒng)負(fù)擔(dān)
高幀速率要求這些接口以高速傳輸圖像數(shù)據(jù)。同樣,傳感器必須為每幀輸出(fps / mW)消耗低功耗。這些特性支持將系統(tǒng)定時(shí)和功率預(yù)算轉(zhuǎn)移到最需要的地方-處...
2022-05-07 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.9k 0
深度解析機(jī)器學(xué)習(xí)模型加速傳統(tǒng)DFT計(jì)算
基于SOAP-ML模型,該團(tuán)隊(duì)篩選出吉布斯自由能位于范圍內(nèi)的3236個(gè)活性位點(diǎn)并進(jìn)行分析,得到了局域化學(xué)環(huán)境的最佳配比Pd : Cu : P : Ni ...
2022-04-27 標(biāo)簽:DFT機(jī)器學(xué)習(xí) 6.2k 0
新一代圖片處理技術(shù)讓富士 X-Trans傳感器如虎添翼
X-Trans 相機(jī)與市場(chǎng)上的其他相機(jī)有何不同,機(jī)器學(xué)習(xí)又是如何顛覆 raw 文件的處理方式的? DxO首席科學(xué)家 Wolf Hauser 探討了 X-...
2022-04-27 標(biāo)簽:傳感器相機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 7k 0
如何優(yōu)化數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)高數(shù)據(jù)吞吐量
從數(shù)據(jù)管道和I/O的角度來(lái)看,這種方法提供了最高的I/O吞吐量,因?yàn)樗袛?shù)據(jù)都是本地的。除了開始階段,GPU將保持忙碌,因?yàn)橛?xùn)練必須等待數(shù)據(jù)從對(duì)象存儲(chǔ)完...
2022-04-25 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 6.4k 0
智能物聯(lián)網(wǎng)邊緣應(yīng)用需要低功耗處理
我們已經(jīng)習(xí)慣了我們的設(shè)備變得更加智能,通過先進(jìn)的音頻和視頻處理技術(shù)以及復(fù)雜的傳感器來(lái)識(shí)別和解釋語(yǔ)音和動(dòng)作。說“Hey Google”或揮手,我們的設(shè)備不...
2022-04-02 標(biāo)簽:物聯(lián)網(wǎng)低功耗設(shè)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí) 9.7k 0
做時(shí)間序列預(yù)測(cè)是否有必要用深度學(xué)習(xí)
過去幾年,時(shí)間序列領(lǐng)域的經(jīng)典參數(shù)方法(自回歸)已經(jīng)在很大程度上被復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)框架(如 DeepGIO 或 LSTNet 等)更新替代。這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)方法...
2022-03-24 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.5k 0
深度學(xué)習(xí)在工業(yè)自動(dòng)化中的優(yōu)勢(shì)
作為人工智能(AI)的下一步,機(jī)器學(xué)習(xí)由系統(tǒng)定義,這些系統(tǒng)可以通過比標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算機(jī)更少的人工交互來(lái)運(yùn)行和處理。然后,深度學(xué)習(xí)又是機(jī)器學(xué)習(xí)的演變,機(jī)器學(xué)習(xí)指的...
2022-03-23 標(biāo)簽:工業(yè)自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí) 2.2k 0
在我們討論什么是異常檢測(cè)之前,我們必須首先定義一個(gè)異常。 一般來(lái)說,異常是一些偏離標(biāo)準(zhǔn)的東西:一個(gè)偏離,一個(gè)特例。在軟件工程中,異常是不符合正常模式并看...
2022-03-17 標(biāo)簽:檢測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí) 2.8k 0
采用恩智浦應(yīng)用軟件包快速啟動(dòng)產(chǎn)品開發(fā)
恩智浦基于ML的系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)應(yīng)用軟件包(App SW Pack)為快速開發(fā)此類復(fù)雜應(yīng)用提供了量產(chǎn)源代碼。
2022-03-17 標(biāo)簽:mcu恩智浦應(yīng)用處理器 2.4k 0
本文主要從股市數(shù)據(jù)變量的特征分布及特征重要性兩個(gè)角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
2022-03-16 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)存儲(chǔ)頻率 7k 0
早期的產(chǎn)品缺陷模式識(shí)別主要是通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行的,如支持向量機(jī)、反向傳播網(wǎng)絡(luò)等。這些方法與用肉眼直接對(duì)產(chǎn)品缺陷進(jìn)行識(shí)別相比,大大降低了工作量。但是這些...
2022-03-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2.5k 0
初始算法選擇和超參數(shù)優(yōu)化是我個(gè)人不喜歡做的活動(dòng)。如果你像我一樣,那么也許你會(huì)喜歡自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML),一種我們可以讓腳本為我們完成這些耗時(shí)的ML...
2022-03-15 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型 3.2k 0
FPGA, CPU, GPU, ASIC區(qū)別,為什么使用FPGA?
PGA常年來(lái)被用作專用芯片(ASIC)的小批量替代品,然而近年來(lái)在微軟、百度等公司的數(shù)據(jù)中心大規(guī)模部署,以同時(shí)提供強(qiáng)大的計(jì)算能力和足夠的靈活性。
2022-03-11 標(biāo)簽:fpga機(jī)器學(xué)習(xí) 2.1k 0
Alveo 加速器卡為打造Yaddle MD提供了獨(dú)特的可重配置加速功能,不僅能夠支持其靈活適應(yīng)算法的持續(xù)優(yōu)化,而且還能在支持任意類型工作負(fù)載的同時(shí),降...
2022-01-19 標(biāo)簽:賽靈思機(jī)器學(xué)習(xí) 3.6k 0
通過遷移至 64 位處理技術(shù),可以更好地利用先進(jìn)的64位CPU 硬件與身俱來(lái)的更高性能和效率。最重要的是,64 位 CPU 架構(gòu)具有增強(qiáng)的寄存器支持和更...
2022-01-05 標(biāo)簽:物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)智能攝像頭 3.3k 0
FPGA 的 TLS 處理功能是 TCP 卸載引擎的擴(kuò)展,其中 TCP 有效載荷的加密與解密在 FPGA 中執(zhí)行。TSL 會(huì)話的發(fā)起與認(rèn)證在軟件中執(zhí)行(...
采用可控濕法蝕刻速率的AlGaN/GaN的精密凹槽 華林科納
這本文中,我們提出了一種精確的,低損傷的循環(huán)刻蝕AlGaN/GaN的新方法,用于精確的勢(shì)壘凹陷應(yīng)用,使用ICP-RIE氧化和濕法刻蝕。設(shè)備功率設(shè)置的優(yōu)化...
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