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機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning),是研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
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Arm NN:在移動(dòng)和嵌入式設(shè)備上無(wú)縫構(gòu)建和運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序
最近,Arm宣布推出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)(ML) 軟件 Arm NN。這項(xiàng)關(guān)鍵性技術(shù),可在基于 Arm 的高能效平臺(tái)上輕松構(gòu)建和運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。該軟件...
2018-03-06 標(biāo)簽:ML機(jī)器學(xué)習(xí) 1.7萬(wàn) 0
隨著數(shù)據(jù)的產(chǎn)生及其使用量的不斷增加,對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的需求也在成倍增加。由于ML系統(tǒng)包含了算法和豐富的ML庫(kù),它有助于分析數(shù)據(jù)和做出決策。
2021-02-18 標(biāo)簽:ML機(jī)器學(xué)習(xí) 1.4萬(wàn) 0
區(qū)塊鏈在物流運(yùn)輸、供應(yīng)鏈中的作用是什么?
區(qū)塊鏈?zhǔn)且豁?xiàng)非常適合運(yùn)輸行業(yè)的技術(shù),我們相信將其堅(jiān)持到底將會(huì)證明它極大的影響。從根本上說,這是一種技術(shù),它允許那些經(jīng)常不真正了解或信任彼此的人/公司從事...
ML51單片機(jī)通過ADC驅(qū)動(dòng)NTC傳感器測(cè)量溫度實(shí)例
? NTC傳感器如下圖所示,NTC的阻抗隨著溫度升高而降低。手冊(cè)給出了阻抗到溫度的轉(zhuǎn)換公式。 ? 我們可以通過ML51單片機(jī)提供的12位ADC來(lái)讀取該串...
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning,ML)向“邊緣”轉(zhuǎn)移成為必然趨勢(shì),它將助力AI在更大范圍的普及,推進(jìn)更為多元化的應(yīng)用。
Abacus展示了一種用于深度學(xué)習(xí)的新方法的技術(shù)
與1月份的最后一次重大公告一樣,該公司還展示了一種用于深度學(xué)習(xí)的新方法的技術(shù),在這種情況下,該公司提供了一種用于消除AI模型偏差的新技術(shù)。該軟件可以執(zhí)行...
想在STM32 MCU上部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型?這份入門教程,讓你一學(xué)就會(huì)~
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AI對(duì)制造業(yè)的6大應(yīng)用趨勢(shì)
在制造中,生產(chǎn)線中的缺陷檢測(cè)過程變得越來(lái)越智能。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可以識(shí)別諸如刮擦,裂紋,泄漏等表面缺陷。
2021-04-08 標(biāo)簽:AIML機(jī)器學(xué)習(xí) 4219 0
德勤對(duì)2018年科技、傳媒和電信行業(yè)預(yù)測(cè),闡述八大關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)觀點(diǎn)。
2017年,很多傳統(tǒng)TMT巨頭面臨增長(zhǎng)緩趨,于是考慮重資產(chǎn)化追求規(guī)模效應(yīng),開拓、轉(zhuǎn)型成了戰(zhàn)略選擇。 因此,2018年將會(huì)是互聯(lián)網(wǎng)馬太效應(yīng)進(jìn)一步強(qiáng)化...
如何在移動(dòng)設(shè)備上訓(xùn)練和部署自定義目標(biāo)檢測(cè)模型
發(fā)布人:技術(shù)推廣工程師 Khanh LeViet,代表 TensorFlow Lite 團(tuán)隊(duì) 在今年的 Google I/O 大會(huì)上,我們很高興地宣布推...
2021-08-16 標(biāo)簽:GoogleML目標(biāo)檢測(cè) 3602 0
重磅!Arm推出新一代指令集架構(gòu)Armv9,整體性能躍升一級(jí)
Arm推出新一代指令集架構(gòu)Armv9,以越來(lái)越強(qiáng)大的安全性和人工智能能力,應(yīng)對(duì)無(wú)處不在的專業(yè)處理需求,這是Arm十年來(lái)
使用Flask和Docker容器化一個(gè)簡(jiǎn)單的ML模型評(píng)分服務(wù)器
我們將使用兩種不同的方法演示 ML 模型部署:使用 Docker 和 Kubernetes 的第一原則方法;然后使用 Seldon Core Kuber...
2020-04-15 標(biāo)簽:應(yīng)用程序MLpython 3511 0
詳解NPU如何實(shí)現(xiàn)邊緣端本地AI/ML應(yīng)用
近年來(lái)在邊緣端的算力需求的提升是一個(gè)趨勢(shì), 所以MCU廠商的新品的主頻都已經(jīng)向上到了GHz級(jí)別,用上了多核的架構(gòu);而應(yīng)用處理器廠商也向下探,推出更易用的...
首款基于機(jī)器學(xué)習(xí)引擎的新版數(shù)字全流程吞吐量最高提升了3倍
楷登電子(美國(guó) Cadence 公司,NASDAQ:CDNS)今日發(fā)布已經(jīng)過數(shù)百次先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)成功流片驗(yàn)證的新版 Cadence 數(shù)字全流程,進(jìn)一步優(yōu)化...
2020-03-18 標(biāo)簽:人工智能ML機(jī)器學(xué)習(xí) 2987 0
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)如何引入物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線設(shè)計(jì)中
什么是人工智能(AI)? 人工智能(AI)是一個(gè)試圖模擬人類行為的系統(tǒng),更具體地說是一個(gè)電氣和/或機(jī)械實(shí)體,它模擬對(duì)輸入的響應(yīng),類似于人類的行為。這方面...
2021-09-01 標(biāo)簽:物聯(lián)網(wǎng)人工智能ML 2964 0
機(jī)器學(xué)習(xí)的幾個(gè)超參數(shù)調(diào)試方法
作者:Sivasai,來(lái)源:AI公園導(dǎo)讀 ML工作流中最困難的部分之一是為模型找到最好的超參數(shù)。ML模型的性能與超參數(shù)直接相關(guān)。 介紹 維基百科上說,H...
2020-10-09 標(biāo)簽:ML機(jī)器學(xué)習(xí) 2950 0
這篇文章的目的是為讀者提供一個(gè)不同的角度來(lái)看待 ML 算法。有了這些角度,算法可以在同樣的維度上進(jìn)行比較,并且可以很容易地進(jìn)行分析。本文在撰寫時(shí)考慮了兩...
2020-04-15 標(biāo)簽:算法ML機(jī)器學(xué)習(xí) 2916 0
ML4831引腳功能圖及參數(shù) 芯片的主要特點(diǎn)如下: ●功率因數(shù)校正和功率調(diào)節(jié)功能由一塊集成電路完成。 ●低失真,高效率,連續(xù)升壓,平均
2008-01-31 標(biāo)簽:ml 2842 0
C3AI改革出無(wú)碼人工智能,無(wú)需代碼的情況下開發(fā)、擴(kuò)展和生成基于AI的見解
所有行業(yè)和業(yè)務(wù)中的分析師、操作員和現(xiàn)場(chǎng)專業(yè)人員越來(lái)越多地需要從大量不同的數(shù)據(jù)集中獲得預(yù)測(cè)和規(guī)定的見解。有許多無(wú)代碼工具降低了用戶建立ML模型和分析數(shù)據(jù)的...
DBS x AWS DeepRacer League將完全在線運(yùn)行
AWS DeepRacer車輛是基于云的,完全自動(dòng)的1/18比例賽車,這些賽車使用Amazon Sagemaker構(gòu)建并由強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供支持-先進(jìn)的ML技...
2020-09-16 標(biāo)簽:ML自動(dòng)駕駛AWS 2726 0
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