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標簽 > 機器學習
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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機器學習領域中，有些模型非常有效，但我們并不能完全確定其原因。相反，一些相對容易理解的研究領域則在實踐中適用性有限。本文基于機器學習的效用和理論理解，探...
2023-01-06 標簽：機器學習 712 0
無論人工智能技術如何發(fā)展，我們都要堅持戰(zhàn)爭為政治服務、堅持以正義戰(zhàn)爭打敗非正義戰(zhàn)爭這個根本。
100G QSFP28 SR BiDi是一款并行四通道小型可插拔（QSFP28）BiDi光模塊，支持100Gbps，模塊符合IEEE802.3bm 10...
人工智能可以應用在芯片產(chǎn)業(yè)的哪些環(huán)節(jié)？
人工智能不僅在設計環(huán)節(jié)找到了一席之地，在芯片的制造環(huán)節(jié)也已經(jīng)發(fā)揮價值。人工智能在半導體行業(yè)具有巨大的價值潛力，晶圓廠和OSAT紛紛加大產(chǎn)能建設，并評估將...
機器學習是否能應用于微控制器，取決于具體應用。例如，如果想要將自適應 ML 算法部署到微控制器，則超出了其處理能力。
在模擬器中模擬碰撞測試、自動駕駛和其他場景比使用實體車輛在真實環(huán)境中進行測試更容易（成本更低）。
安全性。機密容器基于硬件可信執(zhí)行環(huán)境來保護容器中數(shù)據(jù)安全，云廠商以及具備高權限的第三方均無法直接竊取和篡改容器中的數(shù)據(jù)。
機器學習（訓練和推理）支持上述應用程序的作用也將擴大，對HPC吞吐量提出了進一步的要求。Mii博士評論說，這些HPC要求將繼續(xù)推動研發(fā)工作，以提高半導體...
采用12V至12V雙電池汽車雙向DC-DC控制器實現(xiàn)冗余
到處都有跡象表明，自動駕駛汽車革命即將全面展開。汽車公司正在與谷歌和優(yōu)步等科技巨頭以及著名的初創(chuàng)企業(yè)合作，開發(fā)下一代自動駕駛汽車，這些汽車將改變我們的道...
2022-12-22 標簽：控制器DC-DC轉(zhuǎn)換器機器學習 3025 0
凡事預則立，不預則廢，訓練機器學習模型也是如此。數(shù)據(jù)清洗和預處理是模型訓練之前的必要過程，否則模型可能就「廢」了。本文是一個初學者指南，將帶你領略如何在...
人工智能的定義是讓機器實現(xiàn)原來只有人類才能完成的任務。機器學習專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人的學習行為，是人工智能的核心。
最好的 PdM 策略是有效利用盡可能多的技術和傳感器來及早檢測故障并具有高度置信度的策略，因此，沒有一個傳感器適合所有人的解決方案。本文旨在闡明為什么預...
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 實現(xiàn)的后臺管理系統(tǒng) + 用戶小程序，支持 RBAC ...
希望專注于算法開發(fā)的開發(fā)人員需要 準確預測資產(chǎn)故障和停機時間的信息。他們不想要 設計硬件或?qū)?shù)據(jù)的完整性進行故障排除;他們只是想 使用已知為高保真度的數(shù)...
神經(jīng)網(wǎng)絡是否會取代機器學習？機器學習世界的版圖介紹
拋開所有和人工智能(AI)有關的扯淡成分，機器學習唯一的目標是基于輸入的數(shù)據(jù)來預測結(jié)果，就這樣。所有的機器學習任務都可以用這種方式來表示，否則從一開始它...
2022-12-14 標簽：機器學習 415 0
用于關鍵任務規(guī)劃和模擬演練的下一代建模和仿真解決方案
消化和迭代接近實時的地理空間數(shù)據(jù)的能力，將是未來多域場景中基于建模和仿真 (M&S) 的任務規(guī)劃和演練解決方案的核心。在建模和仿真應用程序中快速...
該系統(tǒng)的智能在于其通過k-NN算法從這些角度進行VPoA，該算法是一種監(jiān)督式機器學習技術。
2022-12-07 標簽：慣性傳感器傳感系統(tǒng)機器學習 589 0
從 AWS 的角度來看，負責任的人工智能需要具備幾個關鍵屬性。系統(tǒng)需要公平，無論種族、宗教、性別和其他用戶屬性如何，對所有用戶平等運作。ML 系統(tǒng)還需要...
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