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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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如何利用高斯過(guò)程回歸模型建立燃料電池電堆功率預(yù)測(cè)模型?
對(duì)車輛輔助裝置的控件進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)時(shí),需要建立一個(gè)燃料電池電堆功率預(yù)測(cè)模型,而該模型的建立需要考慮各種電堆控制參數(shù),這一點(diǎn)至關(guān)重要。
2023-11-02 標(biāo)簽:燃料電池加濕器機(jī)器學(xué)習(xí) 1755 0
OpenCV實(shí)時(shí)彎道檢測(cè)(詳細(xì)步驟+源碼)
相機(jī)鏡頭扭曲入射光以將其聚焦在相機(jī)傳感器上。盡管這對(duì)于我們捕捉環(huán)境圖像非常有用,但它們最終往往會(huì)稍微不準(zhǔn)確地扭曲光線。這可能導(dǎo)致計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用中的測(cè)量不...
2023-06-11 標(biāo)簽:檢測(cè)器機(jī)器學(xué)習(xí)opencv 1753 0
SRAM是目前唯一一種跟先進(jìn)CMOS工藝完全兼容且能大規(guī)模量產(chǎn)的存儲(chǔ)介質(zhì),這也是支持大算力的關(guān)鍵所在:從單獨(dú)存算一體宏單元的角度,SRAM跟先進(jìn)工藝的兼...
通過(guò)STM32微控制器產(chǎn)品支持機(jī)器的人工智能/深度學(xué)習(xí)。傳感器也可以更加智能。在傳感器上使用人工智能可以減少整個(gè)系統(tǒng)的能耗,其次,可以使自身的噪聲,穩(wěn)定...
基于 AI 和 ML 的軟件測(cè)試方法的許多潛在應(yīng)用仍處于起步階段,它們?cè)谲浖y(cè)試行業(yè)的應(yīng)用并不廣泛。這些測(cè)試方法是新的,但人工智能驅(qū)動(dòng)的測(cè)試方法證明...
2022-07-10 標(biāo)簽:AI機(jī)器學(xué)習(xí) 1740 0
很多研究人員已經(jīng)證明,深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性會(huì)隨著數(shù)據(jù)集的增加而提高。這種準(zhǔn)確性的提高非常重要,以至于研究人員經(jīng)常會(huì)使用復(fù)雜的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)來(lái)綜合地生成額外...
2019-09-28 標(biāo)簽:AI機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1736 0
這款開發(fā)板更大程度上提供的是一種開放平臺(tái),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(gè)以太網(wǎng)端口、USB OTG、三個(gè) LED、兩個(gè)用戶...
2022-08-02 標(biāo)簽:微控制器物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)板 1728 0
機(jī)器學(xué)習(xí)是什么?幫助機(jī)器變得越來(lái)越聰明
機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是教導(dǎo)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)根據(jù)一組數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的過(guò)程。通過(guò)為系統(tǒng)提供一系列的試驗(yàn)和錯(cuò)誤場(chǎng)景,機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員致力于創(chuàng)建 可以分析數(shù)據(jù),回答問(wèn)題并自...
2020-11-10 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1725 0
恩智浦eIQ Time Series Studio 工具使用全攻略
? 基本介紹 eIQ Time Series Studio(簡(jiǎn)稱eIQ TSS)是恩智浦半導(dǎo)體推出的一款專為嵌入式微控制器設(shè)計(jì)的基于時(shí)間序列的AI和機(jī)器...
隨著每個(gè)組織將其業(yè)務(wù)數(shù)字化,并利用數(shù)據(jù)科學(xué)工具、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí),對(duì)其領(lǐng)域的專業(yè)人員的需求一直很高。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)成為所有自動(dòng)化工具的一個(gè)重要方面,對(duì)機(jī)...
2021-02-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí) 1722 0
什么是邏輯量子比特?怎樣用其實(shí)現(xiàn)量子糾錯(cuò)呢?
邏輯量子比特(Logical Qubit)由多個(gè)物理量子比特組成,可作為量子計(jì)算系統(tǒng)的基本計(jì)算單元,因其具有較強(qiáng)的糾錯(cuò)性能而備受關(guān)注。
2023-12-21 標(biāo)簽:糾錯(cuò)碼機(jī)器學(xué)習(xí)量子計(jì)算 1716 0
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用系統(tǒng)指紋識(shí)別技術(shù)研究
摘要: 在信息安全測(cè)試領(lǐng)域,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用系統(tǒng)深度指紋識(shí)別技術(shù)對(duì)應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行漏洞檢測(cè)時(shí),可快速獲取應(yīng)用系統(tǒng)指紋信息,并且能夠根據(jù)系統(tǒng)深度指紋信息進(jìn)行...
頻譜領(lǐng)域利用機(jī)器學(xué)習(xí)理解無(wú)線電信號(hào)的探索分析
在無(wú)線電領(lǐng)域使用人工智能卻沒(méi)有跟上機(jī)器學(xué)習(xí)的這些進(jìn)步,并且很少有研究探索傳統(tǒng)無(wú)線電信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉點(diǎn)。
2023-06-13 標(biāo)簽:物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線電機(jī)器學(xué)習(xí) 1716 0
多級(jí)存儲(chǔ)器與模擬內(nèi)存內(nèi)計(jì)算完美融合,人工智能邊緣處理難題迎刃而解
在數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,權(quán)重和輸入數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在DRAM/SRAM中。權(quán)重和輸入數(shù)據(jù)需要移至某個(gè)MAC引擎旁以進(jìn)行推斷。
2020-03-26 標(biāo)簽:存儲(chǔ)器人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1714 0
LSM6DSV16X基于MLC智能筆動(dòng)作識(shí)別(2)----MLC數(shù)據(jù)采集
MLC 是“機(jī)器學(xué)習(xí)核心”(Machine Learning Core)的縮寫。在 LSM6DSV16X 傳感器 中,MLC 是一種嵌入式功能,它使傳感...
2024-10-22 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)采集機(jī)器學(xué)習(xí)MLC 1707 0
使人類和機(jī)器之間的互動(dòng)更加自然,包括但不限于圖像和觸摸識(shí)別、語(yǔ)言和身體語(yǔ)言。
2019-07-04 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1704 0
當(dāng)代 GPU 有數(shù)百億顆晶體管。更好的處理器性能是以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的電源需求為代價(jià)的,因此人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 等應(yīng)用的高性能處理器需要...
深度學(xué)習(xí)中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法綜述
深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,近年來(lái)在多個(gè)領(lǐng)域取得了顯著的成果,特別是在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。然而,深度學(xué)習(xí)模型的強(qiáng)大性能往...
2024-07-09 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1695 0
NVIDIA Modulu物理機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的功能
NVIDIA Modulus 是一個(gè)物理機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái),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(shí)時(shí)的延...
2022-07-15 標(biāo)簽:NVIDIA仿真機(jī)器學(xué)習(xí) 1689 0
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