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標簽 > 機器學(xué)習(xí)
機器學(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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這款開發(fā)板更大程度上提供的是一種開放平臺，適用于原型開發(fā)以及使用大量 I/O 和外設(shè)的系統(tǒng)。它包括一個以太網(wǎng)端口、USB OTG、三個 LED、兩個用戶...
2022-08-02 標簽：微控制器物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)板 1720 0
如您所知，我們生活在人類和機器的世界中。數(shù)百萬年來，人類一直在不斷發(fā)展，并從過去的經(jīng)驗中學(xué)到東西。另一方面，機器和機器人的時代才剛剛開始。您可以這樣認為...
2022-08-02 標簽：編程人工智能機器學(xué)習(xí) 757 0
如今各種機器學(xué)習(xí)框架的普及使得個人搭建和訓(xùn)練一個機器學(xué)習(xí)模型越來越容易。然而現(xiàn)實中大量的機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練完后需要在邊緣端部署，那么我們看看借助Xilin...
2022-08-02 標簽：AI代碼機器學(xué)習(xí) 2478 0
Intel的FPGA和SoCs FPGA進行設(shè)計和開發(fā)
Open CL（開放運算語言）在概念上更加抽象，該框架適用于編寫可跨異構(gòu)平臺執(zhí)行的程序。除了 FPGA，這些平臺還包括中央處理單元 （CPU）、圖形處理...
2022-08-01 標簽：fpgasram物聯(lián)網(wǎng) 1616 0
使用移動傳感器產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)來識別人類活動
我們將使用Sklearn，Tensorflow，Keras，Scipy和Numpy來構(gòu)建模型和進行數(shù)據(jù)預(yù)處理。使用PANDAS 進行數(shù)據(jù)加載，使用mat...
2022-08-01 標簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 4115 0
如何使用移動傳感器產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)來識別人類活動
你可能會考慮為什么我們要使用LSTM-CNN模型而不是基本的機器學(xué)習(xí)方法？ 機器學(xué)習(xí)方法在很大程度上依賴于啟發(fā)式手動特征提取人類活動識別任務(wù)，而我們...
2022-08-01 標簽：數(shù)據(jù)人工智能機器學(xué)習(xí) 1505 0
在工業(yè)應(yīng)用中，基于振動檢測的機器狀態(tài)監(jiān)控(CbM)越來越重要。公司尋求優(yōu)化機械壽命和性能并降低擁有成本，同時有些企業(yè)試圖圍繞此類信息的提供開發(fā)新的業(yè)務(wù)模...
2022-08-01 標簽：傳感器機器學(xué)習(xí) 761 0
如何基于STM32Cube.AI 從零開始創(chuàng)建AI項目
NanoEdgeAI是一款端到端工具，允許對數(shù)據(jù)進行一些預(yù)處理，并進行訓(xùn)練和算法選擇，而STM32Cube.AI 則需要工程師具備一定的AI建模經(jīng)驗，因...
2022-07-30 標簽：STM32AI機器學(xué)習(xí) 4414 0
FS1406 系列是完全集成的，在工廠里被微調(diào)到其規(guī)定目標電壓，不需要輸出分壓器。該設(shè)計確實需要增加一個最小的輸出電容，以確保可接受的輸出紋波和負載調(diào)整...
2022-07-27 標簽：人工智能機器學(xué)習(xí)dcdc轉(zhuǎn)換器 1775 0
機器學(xué)習(xí)輔助優(yōu)化在天線與陣列設(shè)計的應(yīng)用
近年來，隨著無線移動通信和雷達等無線電系統(tǒng)快速發(fā)展，天線與陣列的設(shè)計已經(jīng)逐漸成為無線電系統(tǒng)設(shè)計最為關(guān)鍵且復(fù)雜的任務(wù)之一。傳統(tǒng)上，天線與陣列設(shè)計非常依賴工...
2022-07-27 標簽：天線無線通信機器學(xué)習(xí) 2838 0
許多電子設(shè)備和系統(tǒng)執(zhí)行必須在很長一段時間內(nèi)完美執(zhí)行的基本功能。例如，電子電網(wǎng)、電信系統(tǒng)和植入式醫(yī)療設(shè)備無法承受數(shù)百萬事件中即使發(fā)生一次的錯誤。出于顯而易...
2022-07-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 1129 0
機器學(xué)習(xí)技術(shù)和FPGA的聯(lián)系
最早的ML應(yīng)用實現(xiàn)是軟件導(dǎo)向的，并對CPU和GPU產(chǎn)生了巨大影響。但CPU和GPU面臨的挑戰(zhàn)在于其巨大的功耗——即使對于數(shù)據(jù)中心來說也是這樣?！叭藗冊囍?..
2022-07-22 標簽：fpga數(shù)據(jù)中心機器學(xué)習(xí) 1245 0
機器學(xué)習(xí)（ML）是解決涉及模式識別問題的一個非常好的工具，ML算法能將雜亂的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用信號。其基本流程是基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生模型，然后利用模型預(yù)測輸出，...
2022-07-20 標簽：mcuML機器學(xué)習(xí) 1317 0
NVIDIA Modulu物理機器學(xué)習(xí)平臺的功能
NVIDIA Modulus 是一個物理機器學(xué)習(xí)平臺，它將物理的力量與數(shù)據(jù)相結(jié)合，構(gòu)建高保真、參數(shù)化的人工智能代理模型，作為數(shù)字孿生模型，以接近實時的延...
2022-07-15 標簽：NVIDIA仿真機器學(xué)習(xí) 1655 0
在沒有機器學(xué)習(xí)技能的情況下實施預(yù)測性維護
如今，工程師們越來越意識到，預(yù)測性維護現(xiàn)在幾乎是人工智能 (AI) 技術(shù)的專有領(lǐng)域，他們首先需要學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí) (ML) 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技能來實現(xiàn)此類應(yīng)用程序...
2022-07-15 標簽：發(fā)電機人工智能機器學(xué)習(xí) 1246 0
過去十年的定義是各種技術(shù)領(lǐng)域的開源創(chuàng)新。軟件堆棧的可公開訪問性質(zhì)使開發(fā)人員社區(qū)能夠交換代碼并實現(xiàn)想法，以構(gòu)建超越組織邊界的協(xié)作杰作。很長一段時間以來，更...
2022-07-15 標簽：Linux觸發(fā)器機器學(xué)習(xí) 871 0
一文解析主動防御模式的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知方案
態(tài)勢預(yù)測是網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知的關(guān)鍵。態(tài)勢感知平臺的效果很大程度上取決于態(tài)勢預(yù)測的準確性。利用態(tài)勢預(yù)測結(jié)果，可以提高突發(fā)事件的應(yīng)急響應(yīng)能力與網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的監(jiān)控能...
2022-07-14 標簽：網(wǎng)絡(luò)安全機器學(xué)習(xí) 2758 0
深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)平臺如何應(yīng)用液冷散熱技術(shù)引領(lǐng)遙感測繪發(fā)展？
目前隨著高性能計算、生命科學(xué)、地質(zhì)遙感、遙感測繪、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、蛋白質(zhì)折疊、基因工程、醫(yī)療影像等快速發(fā)展，當(dāng)今社會朝著信息化發(fā)展，依托網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)...
2022-07-13 標簽：機器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 1001 0
機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識 包括評估問題，理解過擬合、欠擬合以及解決問題的技巧
本章涵蓋了以下主題： · 分類和回歸之外的其他類型的問題； · 評估問題，理解過擬合、欠擬合，以及解決這些問題的技巧； · 為深度學(xué)習(xí)準備數(shù)據(jù)。 請記住...
2022-07-12 標簽：人工智能機器學(xué)習(xí) 1289 0
機器學(xué)習(xí)發(fā)展歷程與機器學(xué)習(xí)應(yīng)用之道
監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised Learning）是從有標簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模型，然后對某個給定的新數(shù)據(jù)利用模型預(yù)測它的標簽。如果分類標簽精確度越高，則...
2022-07-10 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法機器學(xué)習(xí) 1.1萬 0
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