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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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意法半導(dǎo)體擴(kuò)大NanoEdge AI Studio的支持設(shè)備范圍
意法半導(dǎo)體擴(kuò)大 NanoEdge AI Studio機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)軟件的支持設(shè)備范圍,新增包含意法半導(dǎo)體嵌入式智能傳感器處理單元 (ISPU) 的智能傳感...
2022-07-05 標(biāo)簽:傳感器意法半導(dǎo)體Studio 1.5k 0
自從物聯(lián)網(wǎng)(IoT)出現(xiàn)以來,邊緣智能頗具顛覆性的創(chuàng)新,以及邊緣計(jì)算應(yīng)用都逐漸變得非常普遍,例如人臉識別,語音識別,物體識別,或者汽車上用的車輛識別系統(tǒng)...
2022-07-05 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)米爾科技NPU 2.4k 0
Speedster7t FPGA中可編程邏輯的架構(gòu)
Achronix Speedster7t FPGA除了在外圍Hard IP上都采用目前業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的大帶寬高速率IP,在內(nèi)部的可編程邏輯的架構(gòu)中也做了大量的...
2022-07-05 標(biāo)簽:fpga芯片機(jī)器學(xué)習(xí) 2k 0
嵌入式系統(tǒng)的開發(fā)分析和規(guī)范控制
對于涉及圖像、文本和信號的分類問題,深度學(xué)習(xí)已成為一種新的高級分析類別。當(dāng)在大型標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)(通常需要使用圖形處理單元 (GPU) 進(jìn)...
2022-07-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu機(jī)器學(xué)習(xí) 1.2k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)使以人為本的社會成為現(xiàn)實(shí)
實(shí)現(xiàn) HCD 視覺需要在物聯(lián)網(wǎng)、成像和計(jì)算解決方案(如傳感器、相機(jī)、視覺系統(tǒng)和邊緣計(jì)算)方面擴(kuò)展專業(yè)知識。
2022-07-05 標(biāo)簽:解碼器物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.1k 0
火山引擎機(jī)器學(xué)習(xí)平臺與NVIDIA加深合作
隨著 AI 在醫(yī)療健康和生命科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的不斷增加,GPU 算力的需求迅猛增長?;鹕揭鏅C(jī)器學(xué)習(xí)平臺在 NVIDIA A100 Tensor Core ...
2022-07-05 標(biāo)簽:NVIDIAAI機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8k 0
人工智能是如何實(shí)現(xiàn)教學(xué)自動化的
人工智能與教育系統(tǒng)以人類的知識實(shí)踐為紐帶,兩者存在多層次、復(fù)雜且密切的相互作用,人工智能應(yīng)用于教育實(shí)踐具有邏輯必然性。人工智能是科學(xué)、工程與數(shù)學(xué),但是人...
2022-07-04 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 2.6k 0
通過稀疏支持和Transformer優(yōu)化增強(qiáng)AI推理以最小化延遲
許多推理服務(wù)在幕后使用諸如 BERT-Large 之類的語言模型。另一方面,基于語言的應(yīng)用程序通常無法識別細(xì)微差別或情感,從而導(dǎo)致整體體驗(yàn)不佳。
2022-07-04 標(biāo)簽:編碼器人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1.9k 0
Vivado 2022.1已正式發(fā)布,今天我們就來看看其中的一個(gè)新特性。
2022-07-03 標(biāo)簽:IP機(jī)器學(xué)習(xí)Vivado 3.5k 0
TensorFlow助力數(shù)百萬用戶推進(jìn)研究和應(yīng)用
近期開展的 Stack Overflow 開發(fā)者調(diào)查現(xiàn)已揭曉結(jié)果,我們欣喜地看到,TensorFlow 已成長為使用最廣的 Machine Learni...
2022-07-01 標(biāo)簽:Google機(jī)器學(xué)習(xí)tensorflow 2.2k 0
軟件 QA 通常被視為任何開發(fā)團(tuán)隊(duì)的昂貴必需品;測試在時(shí)間、人力和金錢方面的成本很高,同時(shí)仍然是一個(gè)不完美的過程,容易出現(xiàn)人為錯(cuò)誤。通過將人工智能和...
2022-07-01 標(biāo)簽:AI機(jī)器學(xué)習(xí) 1.4k 0
使用TensorBoard進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型分析
總體而言,TensorBoard 是幫助開發(fā)和培訓(xùn)過程的絕佳工具。Scalar and Metrics、Image Data 和 Hyperpara...
2022-07-01 標(biāo)簽:cpugpu機(jī)器學(xué)習(xí) 1.2k 0
人工智能更高認(rèn)知的知識構(gòu)建的數(shù)個(gè)維度
知識維度中有兩個(gè)維度反映了對世界的看法,一個(gè)是描述性維度,描述性維度對世界上存在的事物進(jìn)行了概念性的抽象,另一個(gè)是現(xiàn)實(shí)世界及其現(xiàn)象的動態(tài)模型。
2022-07-01 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器機(jī)器學(xué)習(xí) 908 0
OpenCL 在整個(gè)行業(yè)中廣泛使用,為計(jì)算、視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)庫、引擎和編譯器提供最低的“接近金屬”執(zhí)行層。
2022-06-30 標(biāo)簽:處理器編譯器機(jī)器學(xué)習(xí) 1.2k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
簡單來說,機(jī)器學(xué)習(xí)就是針對現(xiàn)實(shí)問題,使用我們輸入的數(shù)據(jù)對算法進(jìn)行訓(xùn)練,算法在訓(xùn)練之后就會生成一個(gè)模型,這個(gè)模型就是對當(dāng)前問題通過數(shù)據(jù)捕捉規(guī)律的描述。然后...
2022-06-29 標(biāo)簽:人工智能數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí) 6.7k 0
歷史上,AI技術(shù)曾經(jīng)經(jīng)歷兩次寒冬,其原因都在于技術(shù)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)需求脫節(jié)。自2017年AI技術(shù)進(jìn)入第三次發(fā)展浪潮,這時(shí)產(chǎn)學(xué)各界都在問同一個(gè)問題:這次以機(jī)器學(xué)...
2022-06-29 標(biāo)簽:華為AI機(jī)器學(xué)習(xí) 2.1k 0
使用NGC目錄中的生產(chǎn)級模型 加速AI開發(fā)工作
使用 NGC 目錄中的生產(chǎn)級模型,加速 AI 開發(fā)工作。
2022-06-28 標(biāo)簽:NVIDIAAI機(jī)器學(xué)習(xí) 2k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)際應(yīng)用
機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)中的集成不僅限于上述用例。通過從網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)的角度闡明機(jī)遇和研究,可以在使用 ML 進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域開發(fā)解決方案,以解決未解決的問題。
2022-06-27 標(biāo)簽:物聯(lián)網(wǎng)路由器機(jī)器學(xué)習(xí) 1.6k 0
使用TensorBoard進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型分析
總體而言,TensorBoard 是幫助開發(fā)和培訓(xùn)過程的絕佳工具。Scalar and Metrics、Image Data 和 Hyperpara...
2022-06-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.2k 0
具有LoRaWAN無線電技術(shù)的智能邊緣節(jié)點(diǎn)促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)部署
智能邊緣網(wǎng)絡(luò)計(jì)算使應(yīng)用程序能夠在網(wǎng)絡(luò)設(shè)備邊緣運(yùn)行和執(zhí)行,無需連接到離線數(shù)據(jù)中心或服務(wù)提供商。
2022-06-27 標(biāo)簽:物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心機(jī)器學(xué)習(xí) 970 0
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