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機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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全球電子行業的領軍者及連接技術創新先鋒Molex莫仕公司近日對未來市場趨勢進行了預測。據其分析,在未來12至18個月內,隨著生成式人工智能(AI)、機器...
近日,據市調機構TechInsights發布的最新報告,存儲器市場,特別是DRAM和NAND兩大領域,預計在2025年將實現顯著增長。這一增長趨勢主要得...
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近日,亞馬遜云科技與SAP攜手宣布了一項重要合作——在亞馬遜云科技平臺上提供GROW with SAP解決方案。這一舉措旨在幫助各種規模的企業利用全球最...
開發機器學習 (ML) 應用頗具挑戰,尤其是涉及專用硬件時。好消息是,Arm Corstone-320 固定虛擬平臺 (Fixed Virtual Pl...
Giift(Empuls)入選《2024年Gartner?員工心聲解決方案市場指南》
Giift(Empuls)(前身為Xoxoday)連續第二年入選《2024年Gartner員工之聲(VoE)解決方案市場指南》。 "我們認為,...
ALINX 發布 AXVU13P:AMD Virtex UltraScale+ 高端 FPGA PCle 3.0 綜合開發平臺
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DFT(離散傅里葉變換)的優缺點比較 優點 頻域分析 :DFT能夠將信號從時域轉換到頻域,這對于分析信號的頻率成分非常有用。 線性和時不變性 :DFT是...
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人工智能是新一輪科技革命和產業升級的重要驅動力量,當下人工智能應用落地已邁入新階段,無線連接與邊緣AI運算能力相結合的巨大市場在未來將呈現出高速增長的態...
人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的技術不僅正在快速發展,還逐漸被創新性地應用于低功耗的微控制器 (MCU) 中,從而實現邊緣AI/ML的解決方案。
在機器學習領域,"cmp"這個術語可能并不是一個常見的術語,它可能是指"比較"(comparison)的縮寫。 比較在機器學習中的作用 模型評估 :比較...
開放式機器學習工程聯盟 MLCommons 在美國加州當地時間公布推出適用于消費類 PC 的 AI 性能的 MLPerf Client 基準測試的 0....
作為意法半導體首個集成機器學習(ML)加速器的新系列微控制器,STM32N6讓嵌入式人工智能(AI)真正地發揮作用,讓注重成本和功耗的消費電子和工業產品...
Silicon Labs攜手Eta Compute簡化邊緣ML開發
Silicon Labs(芯科科技)與 Eta Compute近期共同宣布建立合作伙伴關系,將支持產品開發人員將機器學習(ML)高級功能無縫集成到其邊緣...
RISC-V 與 ARM 架構的區別 RISC-V與機器學習的關系
在現代計算機架構中,RISC-V和ARM是兩種流行的處理器架構。它們各自具有獨特的特點和優勢,適用于不同的應用場景。 1. RISC-V架構 RISC-...
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