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機器學習

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機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)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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機器學習技術(shù)

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)量的爆炸性增長對數(shù)據(jù)分析提出了更高的要求。機器學習作為一種強大的工具，通過訓練模型從數(shù)據(jù)中學習規(guī)律，為企業(yè)和組織提供了更高效、...

2024-07-02 標簽：人工智能機器學習數(shù)據(jù)分析 1351 0

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的模型構(gòu)建方法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強大的機器學習算法，廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如圖像識別、自然語言處理、語音識別等。本文詳細介紹了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的模型構(gòu)建方法，包括數(shù)據(jù)預處理...

2024-07-02 標簽：圖像識別機器學習自然語言處理 1004 0

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型及其應(yīng)用有哪些

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，ANNs）是一種受生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)的計算模型，它通過模擬人腦神經(jīng)元的連接和交互來實現(xiàn)...

2024-07-02 標簽：人工智能人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 1809 0

如何使用Python進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受人腦啟發(fā)的機器學習模型，由大量的節(jié)點（或稱為“神經(jīng)元”）組成，這些節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中相互連接。每個節(jié)點可以接收輸入，對輸入進行加...

2024-07-02 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程神經(jīng)元 740 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)有哪些

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)是機器學習領(lǐng)域中的核心組成部分，它們模仿了生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運作方式，通過復雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)信息的處理、存儲和傳遞。隨著深度學習技術(shù)的不斷發(fā)展，...

2024-07-01 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習深度學習 1503 0

神經(jīng)元與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別與聯(lián)系

在人工智能和機器學習的領(lǐng)域中，神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩個至關(guān)重要的概念。雖然它們都與人腦中的神經(jīng)系統(tǒng)有著密切的聯(lián)系，但在實際應(yīng)用和理論研究中，它們各自扮演著...

2024-07-01 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機器學習 1896 0

機器學習的經(jīng)典算法與應(yīng)用

關(guān)于數(shù)據(jù)機器學習就是喂入算法和數(shù)據(jù)，讓算法從數(shù)據(jù)中尋找一種相應(yīng)的關(guān)系。Iris鳶尾花數(shù)據(jù)集是一個經(jīng)典數(shù)據(jù)集，在統(tǒng)計學習和機器學習領(lǐng)域都經(jīng)常被用作示例。數(shù)...

2024-06-27 標簽：人工智能機器學習數(shù)據(jù)集 1993 0

特征工程與數(shù)據(jù)預處理全解析：基礎(chǔ)技術(shù)和代碼示例

在機器學習和數(shù)據(jù)科學的世界里，數(shù)據(jù)的質(zhì)量是建模成功與否的關(guān)鍵所在。這就是特征工程和數(shù)據(jù)預處理發(fā)揮作用的地方。本文總結(jié)的這些關(guān)鍵步驟可以顯著提高模型的性能...

2024-06-26 標簽：檢測機器學習數(shù)據(jù)預處理 730 0

GRU模型實戰(zhàn)訓練智能決策更精準

上一期文章帶大家認識了一個名為GRU的新朋友, GRU本身自帶處理時序數(shù)據(jù)的屬性,特別擅長對于時間序列的識別和檢測(例如音頻、傳感器信號等)。GRU其實...

2024-06-13 標簽：Gru 機器學習 rnn 2067 0

通過強化學習策略進行特征選擇

來源：DeepHubIMBA特征選擇是構(gòu)建機器學習模型過程中的決定性步驟。為模型和我們想要完成的任務(wù)選擇好的特征，可以提高性能。如果我們處理的是高維數(shù)據(jù)...

2024-06-05 標簽：人工智能機器學習強化學習 621 0

邊緣計算與5G融合，將會發(fā)生什么？

隨著人們對邊緣計算和5G的興趣和投資不斷增加，各種應(yīng)用將從它們的融合中受益。

2024-05-20 標簽：機器學習自動駕駛汽車自主機器人 850 0

一種柔性稀疏傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，用于新生兒不安運動評估

“研究中，我們通過專業(yè)醫(yī)師的標定，篩出幾例有風險的嬰兒，隨后便通過醫(yī)生緊急聯(lián)系到嬰兒父母，建議他們?nèi)ド霞夅t(yī)院做全面檢查。在這一刻，我們真正感到自己所做事...

2024-05-19 標簽：機器學習柔性傳感器 1137 0

液滴微流控技術(shù)在癌癥研究中的應(yīng)用：從單細胞分析到3D細胞培養(yǎng)

癌癥具有難發(fā)現(xiàn)、治愈率低和愈后差等特點，已經(jīng)成為全球第二大死亡原因。由癌細胞異質(zhì)性引起的耐藥性和治療差異是癌癥治療效果不佳的主要原因。

2024-05-19 標簽：圖像識別人工智能機器學習 2602 0

存內(nèi)計算技術(shù)工具鏈——量化篇

本篇文章將重點講述存內(nèi)計算技術(shù)工具鏈之“量化”，我們將從面向存內(nèi)計算芯片的深度學習編譯工具鏈、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的量化（包括訓練后量化與量化感知訓練）、基于存內(nèi)...

2024-05-16 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習深度學習 1816 0

RA8 Cortex-M85 Helium技術(shù)入門指南（1）

瑞薩電子在2023年10月底推出強大的RA8系列MCU，具備突破性的3000 CoreMark，并可滿足客戶應(yīng)用所需的完全確定性、低延遲及實時操作要求。

2024-05-14 標簽：處理器 dsp 嵌入式 1944 0

艾為推出筆記本電腦音效解決方案—國民神仙算法awinicSKTune

隨著社會的進步與科技的飛躍，筆記本電腦作為現(xiàn)代社會辦公、學術(shù)研究及休閑娛樂的核心工具，其重要性與日俱增，這一趨勢促使筆記本技術(shù)不斷向輕量化、高性能、持久...

2024-05-14 標簽：揚聲器 WINDOWS 智能控制 1837 0

如何省時省力地優(yōu)化差分對過孔過渡？

科技已成為我們生活中不可或缺的一部分且正在不斷改變我們的世界。正因如此，系統(tǒng)設(shè)計變得更加復雜，為了確保性能、功能和可靠性，設(shè)計的仿真參數(shù)不斷增加。優(yōu)化擁...

2024-04-29 標簽：AI 人工智能機器學習 915 0

EDA技術(shù)應(yīng)用突破不再局限于芯片設(shè)計領(lǐng)域

十多年來，EDA高層管理人員一直在尋求擴展到相鄰市場的機會但無果。實際上，直到2016年西門子以45億美元收購Mentor Graphics之前，該領(lǐng)域...

2024-04-28 標簽：芯片設(shè)計 eda 人工智能 556 0

使用英特爾Agilex3和Agilex5器件構(gòu)建下一代數(shù)據(jù)中心平臺管理方案

憑借小巧的外形和高 I/O 規(guī)模等優(yōu)勢，低功耗、高度靈活且經(jīng)過成本優(yōu)化的英特爾 Agilex 3 和英特爾 Agilex 5 FPGA 以及 SoC F...

2024-04-26 標簽：處理器英特爾加速器 1794 0

將可能變?yōu)楝F(xiàn)實：利用Arm技術(shù)實現(xiàn)邊緣AI和ML

邊緣 AI 也將轉(zhuǎn)變我們與物理世界的互動方式，開啟人類創(chuàng)新創(chuàng)造的嶄新篇章。

2024-04-26 標簽：ARM AI ML 1973 0

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加速度傳感器

加速度傳感器

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加速度傳感器是一種能夠測量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
OBD

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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫，中文翻譯為“車載診斷系統(tǒng)”。這個系統(tǒng)隨時監(jiān)控發(fā)動機的運行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標的情況，會馬上發(fā)出警示。
傅里葉變換

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盡管最初傅里葉分析是作為熱過程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特征。“任意”的函數(shù)通過一定的分解，都能夠表示為正弦函數(shù)的線性組合的形式，而正弦函數(shù)在物理上是被充分研究而相對簡單的函數(shù)類，這一想法跟化學上的原子論想法何其相似！
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角度傳感器

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角度傳感器，顧名思義，是用來檢測角度的。它的身體中有一個孔，可以配合樂高的軸。當連結(jié)到RCX上時，軸每轉(zhuǎn)過1/16圈，角度傳感器就會計數(shù)一次。
L298

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DMD

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DMD是一種整合的微機電上層結(jié)構(gòu)電路單元，利用COMS SRAM記憶晶胞所制成。DMD上層結(jié)構(gòu)的制造是從完整CMOS內(nèi)存電路開始，再透過光罩層的使用，制造出鋁金屬層和硬化光阻層交替的上層結(jié)構(gòu)
OV7620

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ov7620是一款CMOS攝像頭器件，是彩色CMOS型圖像采集集成芯片，提供高性能的單一小體積封裝，該器件分辨率可以達到640X480，傳輸速率可以達到30幀。
MC9S12XS128

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HCS12X系列單片機簡介 Freescale 公司的16位單片機主要分為HC12 、HCS12、HCS12X三個系列。HC12核心是16位高速CPU12核，總線速度8MHZ；HCS12系列單片機以速度更快的CPU12內(nèi)核為核心，簡稱S12系列，典型的S12總線速度可以達到25MHZ。
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干擾器

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干擾器有多種類型，如GPS干擾器是適用于長途客車司機以及一些不想被GPS信號追蹤到的人群的一個機器，手機信號干擾器主要針對各類考場、學校、加油站、教堂、法庭、圖書館、會議中心（室）、影劇院、醫(yī)院、政府、金融、監(jiān)獄、公安、軍事重地等禁止使用手機的場所。
重力傳感器

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采用彈性敏感元件制成懸臂式位移器，與采用彈性敏感元件制成的儲能彈簧來驅(qū)動電觸點，完成從重力變化到電信號的轉(zhuǎn)換，廣泛應(yīng)用在中高端智能手機和平板電腦內(nèi)。
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半導體工藝

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機械臂

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MPSoC

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Genesys

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直流無刷電機

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無刷直流電機由電動機主體和驅(qū)動器組成，是一種典型的機電一體化產(chǎn)品。無刷電機是指無電刷和換向器（或集電環(huán)）的電機，又稱無換向器電機。早在十九紀誕生電機的時候，產(chǎn)生的實用性電機就是無刷形式，即交流鼠籠式異步電動機，這種電動機得到了廣泛的應(yīng)用。
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聲紋識別

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聲紋識別，生物識別技術(shù)的一種，也稱為說話人識別，包括說話人辨認和說話人確認。聲紋識別就是把聲信號轉(zhuǎn)換成電信號，再用計算機進行識別。不同的任務(wù)和應(yīng)用會使用不同的聲紋識別技術(shù)，如縮小刑偵范圍時可能需要辨認技術(shù)，而銀行交易時則需要確認技術(shù)。
零序

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直流電壓

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凡是電流方向不隨時間變化的電流稱為直流電壓。電流值可以全為正值，也可以全為負值。在直流電流中又可分為兩種：穩(wěn)恒直流和脈動直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡單的端對端工程朝著大規(guī)模多端輸電的方向發(fā)展，這些工程將是未來直流電網(wǎng)的組成部分，將相同電壓等級的直流工程連接成網(wǎng)遠比不同電壓等級下的獨立工程更經(jīng)濟、便捷。
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緩沖電路

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Buck-Boost

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buck是降壓型電路，boost是升壓型電路，可以分開單獨使用，buck-boost電路就是把2種電路合在一起，可升可降。buck-boost拓撲電路可以實現(xiàn)升降壓功能，常見的buck-boost電路有兩種，第一種是輸入與輸出電壓極性相反，只需采用一個開關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個開關(guān)管和兩個二極管，可實現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
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所謂識別技術(shù)，也稱為自動識別技術(shù)，通過被識別物體與識別裝置之間的交互自動獲取被識別物體的相關(guān)信息，并提供給計算機系統(tǒng)供進一步處理。
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電磁繼電器是一種電子控制器件，它具有控制系統(tǒng)（又稱輸入回路）和被控制系統(tǒng)（又稱輸出回路），通常應(yīng)用于自動控制電路中，它實際上是用較小的電流、較低的電壓去控制較大電流、較高的電壓的一種“自動開關(guān)”。故在電路中起著自動調(diào)節(jié)、安全保護、轉(zhuǎn)換電路等作用。
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