從傳統(tǒng)的工業(yè)機器 人系統(tǒng)到當今最新的協(xié)作機器 人，各類機器 人都依賴于 能夠生成和處理大量高度變化數(shù)據(jù) 的傳感器。
2020-05-12 16:06:46 1057 機器 學習 模型依賴于 批處理（Batching）來提高推斷吞吐量，尤其是對于 ResNet 和 DenseNet 等較小的計算機視覺模型。
2023-12-18 15:52:47 326 機器 學習 與數(shù)據(jù) 挖掘方法和應用（經(jīng)典）
2023-09-26 07:56:49
機器 學習 的未來在工業(yè)領域采用機器 學習機器 學習 和大數(shù)據(jù) 工業(yè)人工智能生態(tài)系統(tǒng)
2020-12-16 07:47:35
機器 學習 的未來在工業(yè)領域采用機器 學習機器 學習 和大數(shù)據(jù)
2021-01-27 06:02:18
為了保持“聯(lián)系和聯(lián)絡”，消費者越來越多地依賴于 他們的便攜式設備，其范圍包括了從智能手機、個人媒體播放器與數(shù)碼相機到新興的解決方案，例如筆記本電腦等。目前的手持設備可為多種應用服務，并提供了各種不同的功能，這轉而依賴于 終端應用的大容量存儲，眾多的功能以及技術挑戰(zhàn)。
2019-07-16 07:46:57
FPGA的功耗高度依賴于 用戶的設計，沒有哪種單一的方法能夠實現(xiàn) 這種功耗的降低，在進行低功耗器件的設計時，人們必須仔細權衡性能、易用性、成本、密度以及功率等諸多指標。
2019-08-29 07:52:29
我們基于 FX3 的設備 CAN 由電池供電，因此只需要 USB 即可打開電源，直到切換到電池作為電源。 FPGA 與 GPIF 相連。 但是，我們觀察到，只要 USB 斷開連接，GPIF事務就會失敗。 GPIF是否依賴于 USB？
2024-01-29 08:34:59
請問Labview機器 學習 工具箱里有SVM，BP等工具，如果自己用SVR做了一個回歸，可以用Labview實現(xiàn) 嗎？這方面的小白，跟各位老師請教一下
2019-10-28 11:11:09
/TechnicalDocs/CP2103.pdf幾乎沒有說明這個芯片的使用情況（除了告訴我RTS和CTS之外）活躍的低）。這個芯片的vhdl或verilog示例代碼是否不依賴于 我錯過的微/ picoblaze處理器
2019-07-23 13:00:15
、遷移率與溫度的關系以及電阻與溫度的關系，研究表明：pin二極管電阻的溫度性能主要依賴于 二極管結電容的大小。
2019-06-25 06:06:38
強化學習 等.下載鏈接：[hide][/hide]2.機器 學習 實戰(zhàn)簡介：機器 學習 是人工智能研究領域中一個極其重要的研究方向，在現(xiàn)今的大數(shù)據(jù) 時代背景下，捕獲數(shù)據(jù) 并從中萃取有價值的信息或模式，成為各行業(yè)求生存
2017-06-01 15:49:24
主要內容本文提出了一種不依賴于 棋盤格等輔助標定物體，實現(xiàn) 像素級相機和激光雷達自動標定的方法。方法直接從點云中提取3D邊特征，一避免遮擋問題，并且使用了精確度更高的深度連續(xù)邊。文中首先指出：以下四種
2021-09-01 07:42:19
你好。我的大問題是cpscon，這取決于溫度。天氣涼爽時敏感度低，天氣暖爽時敏感度太高。為什么？我用的是內部振蕩器，但沒有任何變化！！！！！！！為什么？我該怎么辦？？？？ 以上來自于百度翻譯 以下為原文 hi. my big problem is cpscon that is dependon temperature.when weather be cool sensitivines be low and when weather be warm sensitivines be too high. why?? I used from internall oscillator but don't any change!!!!!why?? how can I do???
2019-05-30 11:08:28
人工智能、數(shù)據(jù) 挖掘、機器 學習 和深度學習 之間，主要有什么關系？
2020-03-16 11:35:54
和低延遲的好處，以及在本地環(huán)境下做決定和采取行動的能力，而不需要依賴 互聯(lián)網(wǎng)連接。這是 TinyML 的領域，像 Edge Impulse 這樣的平臺公司正在構建基于云的傳感器數(shù)據(jù) 收集工具和機器 學習 架構
2022-06-21 11:06:37
，TinyML 不依賴于 圖形處理單元(gpu)、特定于應用程序的集成電路(asic)和像大多數(shù) ML 應用程序一樣的微處理器。圖3中顯示了一個使用 Arduino 的示例學習 工具包。圖3. TinyML
2022-04-12 10:20:35
為了保持“聯(lián)系和聯(lián)絡”，消費者越來越多地依賴于 他們的便攜式設備，其范圍包括了從智能手機、個人媒體播放器與數(shù)碼相機到新興的解決方案，例如筆記本電腦等。目前的手持設備可為多種應用服務，并提供了各種不同的功能，這轉而依賴于 終端應用的大容量存儲，眾多的功能以及技術挑戰(zhàn)。
2019-07-19 06:37:23
人可以有自我學習 的技能，而機器 人只能被灌輸既定的知識嗎？如何實現(xiàn) 機器 人的自我學習 ？考慮一個罐子，里面裝著橙色和綠色的彈珠。如何估計里面的橙色彈珠比例？一種方法是抽樣。如果樣本大小為N，樣本中橙色彈珠
2016-03-04 10:34:38
該項目演示如何使用 Python 訓練兩種不同的機器 學習 模型來檢測電動機中的異常情況。 第一個模型依賴于 馬哈拉諾比斯距離的經(jīng)典機器 學習 技術。 第二個模型是使用 TensorFlow 和 Keras
2021-09-08 08:14:56
應用找到了用武之地。制造商一直以來都依賴于 工業(yè)應用中的機器 視覺系統(tǒng)，但隨著先進機器 人技術和機器 學習 技術的涌現(xiàn)以及向工業(yè)4.0制造模式的轉變，嵌入式視覺應用的疆土在逐步擴大。現(xiàn)代汽車采用的電子產品
2019-07-18 07:52:48
高層模塊不應該依賴 低層模塊，兩者都應該依賴 其抽象；抽象不應該依賴 細節(jié)，細節(jié)應該依賴 抽象。高層模塊不直接依賴 低層的實現(xiàn) ，而是依賴于 底層模塊的抽象。但是抽象接口不是通過底層模塊的來實現(xiàn) 嗎，應該是抽象接口
2021-09-17 07:25:16
小白 機器 學習 和深度學習 必讀書籍+機器 學習 實戰(zhàn)視頻PPT+大數(shù)據(jù) 分析書籍推薦！
2019-07-22 17:02:39
嗨，我是開發(fā)新手，所以我想知道是否有人可以幫助我開發(fā)依賴于 Stm8s的壓力傳感器的代碼。任何人都可以給我功能和引腳使用。謝謝。以上來自于谷歌翻譯以下為原文 Hi,i'm new
2019-07-11 06:35:30
從傳統(tǒng)的工業(yè)機器 人系統(tǒng)到當今最新的協(xié)作機器 人，各類機器 人都依賴于 能夠生成和處理大量高度變化數(shù)據(jù) 的傳感器。這些數(shù)據(jù) 可用于啟用能夠做出實時決策的自主機器 人，從而實現(xiàn) 更智能的事件管理，同時在動態(tài)的真實環(huán)境
2022-11-08 06:54:12
為什么物聯(lián)網(wǎng)實際上依賴于 舊技術？
2021-06-15 08:44:52
直接依賴于 WS2812FX() 類中的 LED 數(shù)量和
模式下 WI-Fi 的穩(wěn)定性。（在客戶端模式下，穩(wěn)定性要高得多。）。
？？
我的簡化代碼在附件中注意：起始頁地址為192.168.4.1 1
2023-05-22 07:58:18
通道需要多少緩沖區(qū)？一個緩沖區(qū)的大小取決于USB端點配置嗎？緩沖區(qū)的數(shù)量取決于USB端點配置嗎？DMA準備標志如何依賴于 DMA緩沖區(qū)狀態(tài)？它只描述一個緩沖狀態(tài)或所有緩沖狀態(tài)嗎？“活動”狀態(tài)指示緩沖器
2019-07-19 13:30:37
數(shù)據(jù) 采集向高精度和高速度兩個方向發(fā)展。高精度數(shù)據(jù) 采集依賴于 A／D器件的精度，高速度數(shù)據(jù) 采集不僅依賴于 A／D器件的速度還依賴于 數(shù)據(jù) 采集系統(tǒng)的設計。高速數(shù)據(jù) 采集按是否可連續(xù)采集而可以分為兩類。
2019-10-22 06:32:43
0 引言
數(shù)據(jù) 采集向高精度和高速度兩個方向發(fā)展。高精度數(shù)據(jù) 采集依賴于 A/D器件的精度，高速度數(shù)據(jù) 采集不僅依賴于 A/D器件的速度還依賴于 數(shù)據(jù) 采集系統(tǒng)的設
2010-09-08 09:18:22 1467 數(shù)據(jù) 采集向高精度和高速度兩個方向發(fā)展。高精度數(shù)據(jù) 采集依賴于 A／D器件的精度，高速度數(shù)據(jù) 采集不僅依賴于 A／D器件的速度還依賴于 數(shù)據(jù) 采集系統(tǒng)的設計。高速數(shù)據(jù) 采集按是否可連續(xù)
2012-05-16 14:45:55 1252 數(shù)據(jù) 倉庫當中需要同時存在 WOS 和 ROS，這樣對于所有的寫操作我們都生成 WOS 型文件；同時所有的讀操作，則主要依賴于 ROS 文件，但也要查詢少量的 WOS 文件
2017-11-26 11:17:06 4825 針對現(xiàn)有日志分類方法只適用于格式化的日志，且性能依賴于 日志結構的問題，基于機器 學習 方法對日志信息解析算法LogSig進行了擴展改進，并設計開發(fā)了一個集數(shù)據(jù) 處理與結果分析于一體的日志解析系統(tǒng)，包括
2018-03-29 15:33:57 4 與NIPS展示的研究類似，多模態(tài)圖像轉換依賴于 無監(jiān)督式學習 和生成式對抗網(wǎng)絡 (GAN) 這兩項深度學習 技術，賦予設備更多“想象力”，例如“想象”一條陽光普照的街道在暴風雨或冬季時的景象。
2018-04-27 11:12:59 4423 初看的話，會覺得機器 學習 和人工智能，數(shù)據(jù) 挖掘講的東西很像，實際他們之間的關系可以概括為：
機器 學習 是人工智能的一個子方向 機器 學習 是數(shù)據(jù) 挖掘的一種實現(xiàn) 方式
2018-05-18 08:37:00 1904 海洋資源大開發(fā)時代，國內海上精確定位技術長期依賴于 GPS的局面被一項自主研發(fā)的“高科技”打破。由哈爾濱工程大學研發(fā)的“北斗海洋廣域差分高精度定位終端”填補了我國北斗導航在高端海洋工程平臺應用的空白
2018-06-06 09:50:00 1043 所有的機器 學習 算法都或多或少的依賴于 對目標函數(shù)最大化或者最小化的過程。我們常常將最小化的函數(shù)稱為損失函數(shù)，它主要用于衡量模型的預測能力。
2018-06-13 17:53:53 8128 《機器 學習 與數(shù)據(jù) 挖掘：方法和應用》 來源：互聯(lián)網(wǎng)(轉載協(xié)議)發(fā)布日期：2011-09-16 09:56瀏覽： 7729 次專欄投稿值班編輯：QQ281688302 《機器 學習 與數(shù)據(jù) 挖掘：方法
2018-06-27 18:38:01 639 雖然許多硬件計算單元（GPU、FPGA 等）的計算能力很強大，但是它們的內存資源（即設備內存）非常稀缺。當它們不能提供模型運行所需要的內存資源時，要么運算不能夠進行下去，要么就需要將計算所需的數(shù)據(jù)
2018-07-03 11:42:15 8994 現(xiàn)今流行的各種機器 學習 算法都依賴于 大數(shù)據(jù) ，并且在數(shù)據(jù) 量大的時候工作效果更好。當數(shù)據(jù) 量較小的時候，你也可以運用機器 學習 算法，但是一定要注意以下兩點：所選用的模型不受局外點的影響；所選模型沒有過度復雜
2018-07-03 14:51:38 2712 如果沒有RFID、模擬傳感器和8位微處理器等技術，物聯(lián)網(wǎng)將不會像現(xiàn)在這樣。
2018-10-10 11:45:53 3231 在大數(shù)據(jù) 時代，不再依賴于 采樣的人們可以獲得并分析更多的數(shù)據(jù) ，更清楚地發(fā)現(xiàn)樣本無法揭示的細節(jié)信息，隨著計算機處理能力的日益強大，人工智能機器 學習 系統(tǒng)的不斷升級，龐大的數(shù)據(jù) 給人們帶來的價值成倍攀升。
2018-10-12 09:14:34 5539 機器 學習 教計算機執(zhí)行人和動物與生俱來的活動：從經(jīng)驗中學習 。機器 學習 算法使用計算方法直接從數(shù)據(jù) 中“學習 ”信息，而不依賴于 預定方程模型。當可用于學習 的樣本數(shù)量增加時，這些算法可自適應提高性能。
2018-11-15 15:35:54 31 從本質上說，區(qū)塊鏈依賴于 一個“分類賬”系統(tǒng)，這當然不是什么新鮮事。自從泥板被用來記錄金融交易以來，就有了分類帳。復式記賬是基于永久的分類賬，其中增加了新的分錄，而以前的分錄則保持不變。每個交易
2018-11-30 11:13:28 745 物聯(lián)網(wǎng)的成功不僅僅是通過連網(wǎng)棱鏡復制現(xiàn)有的商業(yè)模式，它還依賴于 發(fā)展強大的價值鏈和生態(tài)系統(tǒng)。
2019-02-19 16:00:35 3661 本文檔的主要內容詳細介紹的是PHP簡單實現(xiàn) 不依賴于 Unix系統(tǒng)Cron的定時任務程序資料說明。
2019-03-01 16:52:00 2 醫(yī)療機器 人是從醫(yī)學的需求發(fā)展而來的。現(xiàn)代手術進入到了微創(chuàng)時代，微創(chuàng)手術的成功不僅依賴于 技術精湛的醫(yī)生大夫，也依賴于 醫(yī)生手里優(yōu)良的手術工具。機器 人在手術的準確性、可靠性和精準性上遠遠超過了外科醫(yī)生，所以醫(yī)用機器 人在未來的前景非常可觀。
2019-05-15 18:25:05 3900 在數(shù)字化轉型中，技術依賴于 其他技術來追趕。
2019-07-10 14:05:05 783 工業(yè)機器 人未來市場增長依賴于 下游新需求的拉動，比如新能源汽車行業(yè)持續(xù)爆發(fā)，5G相關產品投入等。
2019-07-12 14:15:06 2390 推薦算法是一種機器 學習 算法，所以算法模型的質量強依賴于 用于算法訓練的數(shù)據(jù) 集，這里我們簡單提下推薦系統(tǒng)可以利用的數(shù)據(jù) 有哪些(參考下面圖2及上面圖1的數(shù)據(jù) 源)。
2019-07-18 15:19:30 5450 學習 和自然語言處理。
機器 學習 是人工智能的一個分支，它的目標是讓計算機能夠自己學習 。機器 的學習 算法使其能夠識別數(shù)據(jù) 中的模式，然后構建解釋世界的模型，并在沒有明確預先編程規(guī)則和模型的情況下預測事物。
2019-07-18 15:22:40 662 工業(yè)機器 人通常位于“封閉”環(huán)境中，出于安全原因，如果該環(huán)境中有人類進入，機器 人會停止移動。
2019-08-02 15:42:27 872 包裝設計不再像以前那樣簡單。由于高速器件和高級封裝類型的復雜性，芯片設計人員不能總是依賴于 他們過去使用的許多傳統(tǒng)技術和計算。他們必須分析和控制新參數(shù)以優(yōu)化設計。
2019-08-13 11:45:44 1740 像蘋果Siri這樣的個人助理通過自然語言命令來完成任務。然而，它們的底層組件通常依賴于 監(jiān)督機器 學習 算法，這些算法需要大量手工注釋的訓練數(shù)據(jù) 。
2019-09-24 16:31:41 484 情感計算系統(tǒng)正被開發(fā)用來識別、解釋和處理人類的經(jīng)驗和情感。它們都依賴于 大量的人類行為數(shù)據(jù) ，由各種硬件捕獲，并由一系列復雜的機器 學習 軟件應用程序處理。
2019-11-24 07:54:00 3779 深度學習 是機器 學習 領域中的一個新興學科，它的目標是研究出一種可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù) 內在特征的算法，通過組合數(shù)據(jù) 的低層特征形成更加抽象的高層表示或屬性。目前，大多數(shù)機器 學習 算法的性能嚴重依賴于 其所選樣本的特征
2019-12-11 15:44:00 7 越來越多的企業(yè)依賴于 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設備來提供服務。因此，必須重新考慮網(wǎng)絡體系結構。幾乎每個企業(yè)公司都使用各種形式的云，它們依賴于 集中式網(wǎng)絡。
2020-01-09 10:15:42 336 越來越多的企業(yè)依賴于 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設備來提供服務。因此，必須重新考慮網(wǎng)絡體系結構。
2020-01-14 14:55:47 415 在需求分析的基礎上按照ER圖的方法把現(xiàn)實世界抽象為一個不依賴于 任何機器 的概念模型。邏輯結構設計的任務是將基本概念模型圖轉換為與選用的數(shù)據(jù) 模型相符合的邏輯結構 。
2020-01-15 11:34:15 12 Google以收集到的大量數(shù)據(jù) 而聞名，而強大的服務可以訪問如此大量的信息。現(xiàn)在，該公司的大多數(shù)項目都依賴于 根據(jù)此類數(shù)據(jù) 訓練的機器 學習 模型。
2020-03-15 17:16:22 1811 物聯(lián)網(wǎng)分析是指，依賴于 從連網(wǎng)傳感器（也稱為物聯(lián)網(wǎng)設備）收集到的數(shù)據(jù) 進行分析。
2020-03-19 10:29:19 372 技術的進步繼續(xù)推動工作場所的變化，改變員工的任務，工作重點和跨不同學科的要求技能，尤其是在營銷和廣告領域。
2020-03-23 10:54:24 455 物聯(lián)網(wǎng)分析是指，依賴于 從連網(wǎng)傳感器（也稱為物聯(lián)網(wǎng)設備）收集到的數(shù)據(jù) 進行分析。
2020-03-31 14:35:29 434 機器 學習 已經(jīng)邁出了物聯(lián)網(wǎng)世界的第一步。自動駕駛汽車是最大的物聯(lián)網(wǎng)設備之一，即使只提供部分自動駕駛功能的汽車，如特斯拉，也非常依賴于 機器 學習 。
2020-04-10 17:24:05 493 慣性導航系統(tǒng)（INS）也稱作慣性參考系統(tǒng)，是一種不依賴于 外部信息、也不向外部輻射能量（如無線電導航那樣）的自主式導航系統(tǒng)。其工作環(huán)境不僅包括空中、地面，還可以在水下。 慣性導航的基本工作原理是以牛頓
2020-06-08 15:29:43 2058 人工智能和
機器 學習 依賴于 高價值
數(shù)據(jù) ，這意味著IT部門需要對其網(wǎng)絡中發(fā)生的事情有適當?shù)目梢娦浴?/div>
2020-05-03 11:54:00 1350 人工智能和
機器 學習 依賴于 高價值
數(shù)據(jù) ，這意味著IT部門需要對其網(wǎng)絡中發(fā)生的事情有適當?shù)目梢娦浴?/div>
2020-05-04 09:44:00 302 移動即服務（MaaS）被認為是智能移動的一個關鍵要素，而機器 人汽車技術將是智能移動的一個重要因素，它又高度依賴于 嵌入式傳感器。
2020-05-09 10:28:33 470 人工智能和
機器 學習 依賴于 高價值
數(shù)據(jù) ，這意味著IT部門需要對其網(wǎng)絡中發(fā)生的事情有適當?shù)目梢娦浴?/div>
2020-05-14 18:04:17 423 該研究依賴于 英特爾在深度移植學習 中對靜態(tài)惡意軟件分類的早期工作。深度學習 是人工智能的組成部分，它依賴于 機器 學習 （即自行學習 的智能計算機網(wǎng)絡）。
2020-07-07 17:32:23 2695 要實現(xiàn) fputc函數(shù)的原因是：printf函數(shù)依賴于 fputc函數(shù)，重新實現(xiàn) fputc內部從串口發(fā)送數(shù)據(jù) 即可間接地實現(xiàn) printf打印輸出數(shù)據(jù) 到串口。
2020-08-05 10:52:04 4277 人工智能依賴于 深度學習 和機器 學習 方法來引入和增強各種系統(tǒng)。使用深度學習 方法開發(fā)的預訓練模型高度依賴于 實際數(shù)據(jù) 。但是，按時獲取數(shù)據(jù) 并設法將其合并到現(xiàn)有系統(tǒng)中可能是一個挑戰(zhàn)。這就是AI朝著新的更好數(shù)據(jù) 發(fā)展的原因。
2020-08-26 11:35:00 8865 自動工廠依賴于 諸如運動控制器和機器 人等各類組件之間的實時通信，且這種通信必須實時進行。例如，對由100英尺外可編程邏輯控制器（PLC）控制的機器 人發(fā)出的運動命令延遲可能會導致最終產品具有缺陷。
2020-09-07 14:46:16 1826 雖然術語AI和ML可以互換使用，但前者的目標是任務的成功，而后者則確保任務的準確性。因此，解決一個復雜的問題是通過人工智能訓練來完成的，但是通過從數(shù)據(jù) 和已經(jīng)執(zhí)行的任務中學習 來最大限度地提高效率是ML的概念。ML依賴于 大數(shù)據(jù) 集來找到共同的模式，并基于概率進行預測。
2020-10-13 10:05:40 3525 事實上，非常多的AI動作和應用場景依賴于 合適的傳感器來達成。相比于隔壁幾個領域的鑼鼓喧天，這個領域確實太寂寞了點。
2020-10-20 11:05:24 1763 跨所有通道的快速跟蹤非接觸式數(shù)字支持每天產生數(shù)TB的數(shù)據(jù) ，這對于訓練受監(jiān)督的機器 學習 算法至關重要。無監(jiān)督的機器 學習 算法依賴于 TB級的數(shù)據(jù) 來發(fā)現(xiàn)金融服務數(shù)據(jù) 中以前未知的模式。
2020-11-15 10:02:54 1259 機器 視覺系統(tǒng)中，視覺信息的處理技術主要依賴于 圖像處理方法，它包括圖像增強、數(shù)據(jù) 編碼和傳輸、平滑、邊緣銳
2021-03-30 11:05:07 3411 “我們使用LabVIEW獨立開發(fā)了數(shù)據(jù) 采集系統(tǒng)和日志文件工具，我們的系統(tǒng)完全依賴于 NI產品的速度和精度。” - Thomas J. Mangliers， DGE Inc.
2021-04-13 10:18:17 3701 鏈作為一種可用于分享數(shù)據(jù) 和機器 學習 模型的區(qū)抉鏈，基于骨架網(wǎng)絡訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型，以全網(wǎng)節(jié)點匿名分享的數(shù)據(jù) 作為訓練模型的數(shù)據(jù) 集，實現(xiàn) 了不依賴 第三方更新神經(jīng)網(wǎng)絡模型。模型鏈使用環(huán)簽名來倸護用戶欻捃隱私，節(jié)點訓練的模
2021-04-14 16:09:26 15 融合零樣本學習 和小樣本學習 的弱監(jiān)督學習 方法綜述 來源：《系統(tǒng)工程與電子技術》，作者潘崇煜等 摘 要:?深度學習 模型嚴重依賴于 大量人工標注的數(shù)據(jù) ，使得其在數(shù)據(jù) 缺乏的特殊領域內應用嚴重受限。面對數(shù)據(jù) 缺乏
2022-02-09 11:22:37 1731 我們在上一篇深度學習 用于動態(tài)系統(tǒng)建模（點擊跳轉）的文章中針對動態(tài)系統(tǒng)的特性與數(shù)據(jù) 驅動的動機進行了論述。我們介紹了動態(tài)系統(tǒng)當前輸出不僅依賴于 當前的輸入，還依賴于 系統(tǒng)過去的行為（歷史輸入和歷史輸出）。我們也介紹了什么場景下使用深度學習 /系統(tǒng)辨識來進行系統(tǒng)建模。
2022-04-28 15:40:12 1357 你可能會考慮為什么我們要使用LSTM-CNN模型而不是基本的機器 學習 方法？ 機器 學習 方法在很大程度上依賴于 啟發(fā)式手動特征提取人類活動識別任務，而我們這里需要做的是端到端的學習 ，簡化了啟發(fā)式手動提取特征的操作。
2022-08-01 10:46:29 810 深度相機正在成為一種基石模式，具有直接或間接依賴于 測量深度的多種應用，包括個人設備、機器 人和自動駕駛汽車。
2022-08-18 11:18:21 722 在過去的幾年中，神經(jīng)網(wǎng)絡的興起與應用成功推動了模式識別和數(shù)據(jù) 挖掘的研究。許多曾經(jīng)嚴重依賴于 手工提取特征的機器 學習 任務（如目標檢測、機器 翻譯和語音識別），如今都已被各種端到端的深度學習 范式（例如卷積
2022-09-22 10:16:34 969 進入物聯(lián)網(wǎng)。以及它嵌入的強調。貨幣化依賴于 （近）實時分析傳感器數(shù)據(jù) 并對該信息采取行動。這些領先的計劃假設大量數(shù)據(jù) 可以無縫地輸入云環(huán)境，在那里可以執(zhí)行分析、分發(fā)方向和采取行動，所有這些都在每個應用程序所需的時間期限內完成。
2022-12-01 16:41:03 871 在邏輯設計里，比如需要分層解析數(shù)據(jù) 的場景，往往當前時鐘能消耗處理多少數(shù)據(jù) 依賴于 數(shù)據(jù) 的實時解析，下一拍將移出已解析過的數(shù)據(jù) 。本文就這種場景來做邏輯上的實現(xiàn) 及優(yōu)化。
2022-12-05 10:36:21 409 關鍵要點機器 學習 依賴于 學習 算法和統(tǒng)計模型來幫助系統(tǒng)識別模式，做出推斷，并在最少的人為干預下執(zhí)行任務。機器 學習 技術通過滿足功率、效率、性能、設計周期和安全性的要求，使電子電路的設計準確、高效。將機器
2023-06-26 12:00:29 606 機器 學習 與數(shù)據(jù) 挖掘的區(qū)別 ， 機器 學習 與數(shù)據(jù) 挖掘的關系 機器 學習 與數(shù)據(jù) 挖掘是如今熱門的領域。隨著數(shù)據(jù) 規(guī)模的不斷擴大，越來越多的人們認識到數(shù)據(jù) 分析的重要性。但是，機器 學習 和數(shù)據(jù) 挖掘在實踐中常常被混淆
2023-08-17 16:30:00 1370 機器 學習 有哪些算法？機器 學習 分類算法有哪些？機器 學習 預判有哪些算法？ 機器 學習 是一種人工智能技術，通過對數(shù)據(jù) 的分析和學習 ，為計算機提供智能決策。機器 學習 算法是實現(xiàn) 機器 學習 的基礎。常見的機器 學習 算法
2023-08-17 16:30:11 1245 誤區(qū)六：選擇機器 人系統(tǒng)只依賴于 控制系統(tǒng)的優(yōu)劣大多數(shù)機器 人制造商考慮更多的可能是機器 人的控制器而不是機械性能。但是假定一旦配置了機器 人，正常運轉時間就主要依賴于 機械的耐用性。機器 人性能差，很可能
2023-09-05 08:08:52 347 汽車燈光模組實現(xiàn) LED燈珠跟隨方向盤的轉動，以實現(xiàn) 轉向照明輔助，通常依賴于 車輛的電子系統(tǒng)和傳感器技術。
2023-12-05 10:18:41 712 已全部加載完成
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