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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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在 "AI on Android Spotlight Week" 期間,我們深入探討了如何將自己的 AI 模型引入 Android ...
隨著大數據時代的到來,實時數據分析變得越來越重要。在眾多的機器學習模型中,遞歸神經網絡(Recurrent Neural Networks,簡稱RNN)...
NPU(神經處理單元)作為專用的硬件加速器,在人工智能和機器學習領域發揮著越來越重要的作用。 一、定制化設計和靈活可編程性 定制化設計 : 隨著人工智能...
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探索性數據分析(EDA)是一種統計方法,用于使用統計圖表、圖形和計算來發現數據中的模式、趨勢和異常值。在進行EDA時,數據處理是至關重要的,因為它可以幫...
在機器學習項目中,數據預處理和理解是成功構建模型的關鍵。探索性數據分析(EDA)是這一過程中不可或缺的一部分。 1. 數據清洗 數據清洗 是機器學習中的...
在人工智能的快速發展中,自然語言處理(NLP)和機器學習(ML)成為了兩個核心的研究領域。它們都致力于解決復雜的問題,但側重點和應用場景有所不同。 1....
魯棒性(Robustness)是指系統或方法對于外部干擾、誤差或變化的穩定性和適應能力。以下是對魯棒性分析方法的詳細介紹,以及其在不同領域的應用實例。 ...
在機器學習領域,模型的魯棒性是指模型在面對輸入數據的擾動、異常值、噪聲或對抗性攻擊時,仍能保持性能的能力。隨著人工智能技術的快速發展,機器學習模型被廣泛...
2024年度中國“雙法”研究會一一玻色量子基金項目,啟動于2024年8月6日,截止申報截止時間:2024年9月20日23:59(北京時間)。
AI 計算資源的需求正不斷增長。從概念驗證到企業部署需要針對生成性 AI 工作負載進行優化的強大計算基礎設施。同時,AI 開發項目需要更多的計算資源來支...
近日,由中關村西城園管委會(西城區科委)主辦,北京金融科技產業聯盟(以下簡稱“聯盟”)承辦的“2024金融科技應用場景大賽頒獎活動”成功舉辦。芯盾時代與...
電子設計自動化(EDA)是電子系統設計和制造過程中不可或缺的一部分。隨著技術的不斷進步和市場需求的日益增長,EDA行業也在不斷發展和演變。 1. 集成化...
使用機器學習和NVIDIA Jetson邊緣AI和機器人平臺打造機器人導盲犬
Selin Alara Ornek 是一名富有遠見的高中生。她使用機器學習和 NVIDIA Jetson 邊緣 AI 和機器人平臺,為視障人士打造了機器...
在人工智能領域,LLM(Large Language Models,大型語言模型)和傳統機器學習是兩種不同的技術路徑,它們在處理數據、模型結構、應用場景...
隨著工業4.0的推進,智能制造已經成為制造業轉型升級的關鍵。數據分析作為智能制造的核心驅動力,正逐步改變傳統的生產方式,為企業帶來更高的效率和更大的競爭...
在當今科技飛速發展的時代,人工智能(AI)已成為推動社會進步和產業變革的核心動力。然而,盡管AI技術取得了長足的進步,傳統的智能系統在面對復雜多變的現...
隨著數字廣告行業的迅猛發展,數字信號處理(DSP)技術在其中扮演了越來越重要的角色。DSP技術通過分析和處理大量的數據,幫助廣告商更精準地定位目標受眾,...
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