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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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采用物聯(lián)網技術的一些頂級工業(yè)4.0用例盤點
在制造環(huán)境中，工業(yè)物聯(lián)網通常與收集操作和環(huán)境數(shù)據(jù)的設備傳感器相關聯(lián)。這些傳感器是用于通知其他垂直行業(yè)，并制定制造流程和技術決策的主要數(shù)據(jù)輸入源。除了制造...
AlexNet:在第一個卷積中使用了11x11卷積，第一次使用Relu，使用了NormLayer但不是我們經常說的BN。使用了dropout，在兩個GP...
層間對齊度（Inter-layer alignment）是用于評估不同層次結構之間的相似性或一致性的指標。這一指標在許多應用中都是至關重要的，例如計算機...
邏輯量子比特（Logical Qubit）由多個物理量子比特組成，可作為量子計算系統(tǒng)的基本計算單元，因其具有較強的糾錯性能而備受關注。
作為一個多年經驗的機器視覺工程師，我將詳細介紹2D和3D視覺技術的不同特點、應用場景以及它們能夠解決的問題。在這個領域內，2D和3D視覺技術是實現(xiàn)自動化...
AdaBoost（自適應增強）是機器學習歷史上第一個將各種弱分類器組合成單個強分類器的增強算法。它主要致力于解決二元分類等分類任務。
機器學習模型依賴于批處理（Batching）來提高推斷吞吐量，尤其是對于 ResNet 和 DenseNet 等較小的計算機視覺模型。
計算機視覺是指為計算機賦予人類視覺這一技術目標，從而賦能裝配線檢查到駕駛輔助和機器人等應用。計算機缺乏像人類一樣憑直覺產生視覺和畫面的能力。我們必須給予...
采用機器學習輔助優(yōu)化的智能設計方法會面臨“維數(shù)災難”，導致訓練和預測時間的增加以及預測精度的下降。 本文提出了一種先驗知識指導的基單元建模（Base E...
在本文中，我們全面探討了文本分類技術的發(fā)展歷程、基本原理、關鍵技術、深度學習的應用，以及從RNN到Transformer的技術演進。文章詳細介紹了各種模...
許多DGX H100服務器又可以組成所謂的SuperPOD，其中各個獨立服務器中的加速器仍可使用NVLink傳輸數(shù)據(jù)，但耦合程度較低。每個SuperPO...
6G（第六代無線技術）是5G蜂窩技術的后繼者。6G網絡將能夠使用比5G網絡更高的頻率，并提供更高的容量和更低的延遲。6G網絡的目標之一是支持1微秒甚至亞...
2023-12-13 標簽：數(shù)據(jù)傳輸移動通信耦合器 3.9k 0
決策樹算法是機器學習領域的基石之一，其強大的數(shù)據(jù)分割能力讓它在各種預測和分類問題中扮演著重要的角色。
Python軸承故障診斷之經驗模態(tài)分解EMD原理介紹
經驗模態(tài)分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）方法是一種自適應信號時頻處理方法，特別適用于非線性、非平穩(wěn)信號的分析處理。
AI是計算機科學的分支領域，專注在創(chuàng)建擁有人類智能行為的系統(tǒng)或機器，其目標為模擬人類的各種認知功能，包含學習、推理、解決問題、感知、語言理解等等。AI涵...
利用Roboflow平臺對數(shù)據(jù)進行有效的管理和標注。對于植物檢測，使用實時目標檢測能力強的YOLO方法。YOLO通過將輸入圖像劃分為網格并預測每個網格單...
2023-12-12 標簽：機器學習數(shù)據(jù)集 1.5k 0
在監(jiān)督式學習下，輸入數(shù)據(jù)被稱為“訓練數(shù)據(jù)”，每組訓練數(shù)據(jù)有一個明確的標識或結果，如對防垃圾郵件系統(tǒng)中“垃圾郵件”“非垃圾郵件”，對手寫數(shù)字識別中的“1“...
光學模型是基于霍普金斯（Hopkins）光學成像理論，預先計算出透射相交系數(shù)（TCCs），從而描述光刻機的光學成像。光學模型中，經過優(yōu)化的光源，通過光刻...
Transformer迎來強勁競爭者 新架構Mamba引爆AI圈！
作為通用序列模型的骨干，Mamba 在語言、音頻和基因組學等多種模態(tài)中都達到了 SOTA 性能。在語言建模方面，無論是預訓練還是下游評估，他們的 Mam...
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