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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(mén)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(mén)學(xué)科。
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AI(人工智能)和cobot(協(xié)作機(jī)器人)技術(shù)之間的協(xié)同作用不斷增強(qiáng),這讓設(shè)計(jì)工程師能夠提出基于cobot的經(jīng)濟(jì)型解決方案,這些方案適用于結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)...
2023-08-18 標(biāo)簽:人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí) 684 0
如何在邊緣工業(yè)PC上運(yùn)行SCADA實(shí)現(xiàn)新型過(guò)程控制呢?
利用IT/OT融合技術(shù),通過(guò)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 569 0
隨著云原生技術(shù)的飛速發(fā)展,各大公有云廠商提供的云服務(wù)也變得越來(lái)越標(biāo)準(zhǔn)、可靠和易用。憑借著云原生技術(shù),用戶不僅可以在不同的云上低成本部署自己的業(yè)務(wù),而且還...
2023-08-17 標(biāo)簽:存儲(chǔ)器緩存器機(jī)器學(xué)習(xí) 2288 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別
我們想要“訓(xùn)練”的是某些函數(shù)f:x?y ,或者說(shuō)是更普遍地估計(jì)條件分布P(y∣x)。我們的候選函數(shù)來(lái)自于參數(shù)集F={fθ∣θ∈Θ},在這里θ 代表參數(shù)。...
2023-08-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 412 0
制造業(yè)的全面智能化發(fā)展對(duì)工業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量檢測(cè)提出了新的要求。本文總結(jié)了機(jī)器學(xué)習(xí)方法在表面缺陷檢測(cè)中的研究現(xiàn)狀,表面缺陷檢測(cè)是工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)的關(guān)鍵部分。首...
2023-08-17 標(biāo)簽:機(jī)器視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí)工業(yè)產(chǎn)品 1625 0
傳感器、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和機(jī)器人如何彼此影響?
傳感器、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和機(jī)器人是怎樣擰在一起了呢?在人工智能時(shí)代硬件和軟件是共生演化的,彼此影響的呢?
2023-08-17 標(biāo)簽:傳感器機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1139 0
通透!一萬(wàn)字的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)大梳理
從外觀的角度描述一個(gè)姑娘,一般是面容怎么樣?身段怎么樣??jī)蓚€(gè)維度去描述。就像畫(huà)一幅肖像畫(huà),我們的研究“對(duì)象”在描述性分析中也是通過(guò)兩個(gè)維度去來(lái)描述即,“...
2023-08-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機(jī)器學(xué)習(xí) 707 0
怎么用FPGA做算法 如何在FPGA上實(shí)現(xiàn)最大公約數(shù)算法
FPGA算法是指在FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列)上實(shí)現(xiàn)的算法。FPGA是一種可重構(gòu)的硬件設(shè)備,可以通過(guò)配置和編程實(shí)現(xiàn)各種不同的功能和算法,而不需要進(jìn)行硬件...
一個(gè)使用Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的向量化BLAS庫(kù)VectorBLAS
VectorBLAS是一個(gè)使用Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的向量化BLAS高性能庫(kù),目前已在openEuler社區(qū)開(kāi)源。
什么是向量數(shù)據(jù)庫(kù)?關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和向量數(shù)據(jù)庫(kù)之間的區(qū)別是什么?
向量數(shù)據(jù)庫(kù)是一種以向量嵌入(高維向量)方式存儲(chǔ)和管理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如文本、圖像或音頻)的數(shù)據(jù)庫(kù),以便于快速查找和檢索類似對(duì)象。
2023-08-16 標(biāo)簽:存儲(chǔ)器向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 3111 0
python編程能干什么 用python做一個(gè)簡(jiǎn)單的游戲
Python在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。有諸多流行的庫(kù)和框架,如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn,可用于構(gòu)建和...
2023-08-15 標(biāo)簽:編程語(yǔ)言人工智能數(shù)據(jù)處理 1644 0
如何利用InSAR(干涉合成孔徑雷達(dá))數(shù)據(jù)對(duì)植被進(jìn)行相干性映射?
今日內(nèi)容主要探討了一種利用合成孔徑雷達(dá)(SAR)和光學(xué)遙感技術(shù)對(duì)作物進(jìn)行分類的方法。這種方法結(jié)合了多個(gè)數(shù)據(jù)源和分析手段,以提高作物分類的準(zhǔn)確性。
2023-08-12 標(biāo)簽:SAR光譜儀機(jī)器學(xué)習(xí) 1572 0
遷移學(xué)習(xí)需要將預(yù)訓(xùn)練好的模型適應(yīng)新的下游任務(wù)。然而,作者觀察到,當(dāng)前的遷移學(xué)習(xí)方法通常無(wú)法關(guān)注與任務(wù)相關(guān)的特征。在這項(xiàng)工作中,作者探索了重新聚焦模型注意...
2023-08-11 標(biāo)簽:算法機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 7070 0
一般以V(Vertex)表示零維對(duì)象(即頂點(diǎn))數(shù)D0,以E(Edge)表示一維對(duì)象(即邊、棱)數(shù)D1,以F(Flat surface)表示二維對(duì)象(即面...
2023-08-11 標(biāo)簽:函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 652 0
今年三月,OpenAI 重磅發(fā)布了 GPT-4 大模型,帶來(lái)了比 ChatGPT 背后 GPT-3.5 更強(qiáng)的推理、計(jì)算、邏輯能力,也引發(fā)了全民使用的熱...
2023-08-11 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)GPTOpenAI 1171 0
常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場(chǎng)景
決策樹(shù)是一個(gè)樹(shù)結(jié)構(gòu)(可以是二叉樹(shù)或非二叉樹(shù)),其每個(gè)非葉節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征屬性上的測(cè)試,每個(gè)分支代表這個(gè)特征屬性在某個(gè)值域上的輸出,而每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)存放一個(gè)輸...
2023-08-11 標(biāo)簽:算法SVM機(jī)器學(xué)習(xí) 2074 0
基于Arduino的機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)
本項(xiàng)目采用的開(kāi)發(fā)板是Arduino Nano 33 ble Sense,模型訓(xùn)練平臺(tái)為SensiML或者Edge Impulse。對(duì)于SensiML,模...
2023-08-11 標(biāo)簽:開(kāi)發(fā)板模型機(jī)器學(xué)習(xí) 4.2萬(wàn) 0
別再用offset和limit分頁(yè)了,OFFSET和LIMIT有什么問(wèn)題?
不需要擔(dān)心數(shù)據(jù)庫(kù)性能優(yōu)化問(wèn)題的日子已經(jīng)一去不復(fù)返了。
基于AI和預(yù)測(cè)維護(hù)的過(guò)程傳感器
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)幫助用戶從過(guò)程傳感器收集更復(fù)雜的數(shù)據(jù),以獲得更深入的見(jiàn)解。
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