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機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)

+關(guān)注65人關(guān)注

機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。

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機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

Python如何進(jìn)行特征重要性分析

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特征重要性分析用于了解每個(gè)特征(變量或輸入)對(duì)于做出預(yù)測(cè)的有用性或價(jià)值。目標(biāo)是確定對(duì)模型輸出影響最大的最重要的特征,它是機(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)常使用的一種方法。

2023-10-13 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)處理機(jī)器學(xué)習(xí)python 529 0

機(jī)器學(xué)習(xí)超參數(shù)調(diào)試方法

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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)。

2023-08-10 標(biāo)簽:參數(shù)模型控制算法 529 0

人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)之間有什么關(guān)系呢?

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人工智能是由約翰·麥卡錫(John McCarthy)于1956年提出來(lái)的,當(dāng)時(shí)的定義是“制造智能機(jī)器的科學(xué)與工程”。 現(xiàn)在的人工智能是指“研究、開發(fā)用...

2024-02-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 526 0

機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)面試知識(shí)點(diǎn)匯總

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AlexNet:在第一個(gè)卷積中使用了11x11卷積,第一次使用Relu,使用了NormLayer但不是我們經(jīng)常說(shuō)的BN。使用了dropout,在兩個(gè)GP...

2023-12-26 標(biāo)簽:濾波器圖像處理機(jī)器學(xué)習(xí) 526 0

AI芯片設(shè)計(jì)的模式和問(wèn)題

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 人工智能涵蓋了從訓(xùn)練算法到推理的方方面面。它包括大量的訓(xùn)練計(jì)劃,以及可以適應(yīng)微型物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的tinyML算法。此外,它越來(lái)越多地用于芯片設(shè)計(jì)的許多方面...

2023-11-23 標(biāo)簽:gpu芯片設(shè)計(jì)人工智能 524 0

機(jī)器人設(shè)計(jì)的SLAM算法4要素

結(jié)構(gòu)光原理的深度攝像機(jī)通常具有激光投射器、光學(xué)衍射元件(DOE)、紅外攝像頭三大核心器件。

2023-02-24 標(biāo)簽:傳感器機(jī)器人SLAM 521 0

淺談卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的平移等變性映射

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在機(jī)器學(xué)習(xí)中,我們通常關(guān)注模型的靈活性。我們希望知道選擇的模型實(shí)際上能夠完成我們想要的任務(wù)。

2023-05-22 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 520 0

RISC-V在低端市場(chǎng)“互卷”的現(xiàn)狀正迎來(lái)轉(zhuǎn)機(jī)

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綜合來(lái)看,無(wú)論是X86還是ARM架構(gòu),都是在新興市場(chǎng)和新興應(yīng)用中成長(zhǎng)起來(lái)的。RISC-V也要找到突破口,形成規(guī)模化應(yīng)用的示范效應(yīng),再逐漸向更多的領(lǐng)域擴(kuò)展...

2023-06-01 標(biāo)簽:X86機(jī)器學(xué)習(xí)RISC-V 515 0

機(jī)器學(xué)習(xí)博士推薦需要掌握的九種工具盤點(diǎn)

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機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域,常用的包更新非常頻繁。盡管開發(fā)人員做出了努力,但較新的版本通常與舊版本不兼容,這樣給研究者帶來(lái)很多麻煩。幸運(yùn)的是,有工具可...

2023-09-26 標(biāo)簽:操作系統(tǒng)容器計(jì)算機(jī)視覺(jué) 513 0

如何構(gòu)建一個(gè)演示移動(dòng)端應(yīng)用

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作為通訊工具,視頻會(huì)議幾乎隨處可見(jiàn),尤其適用于遠(yuǎn)程辦公和社交互動(dòng)。但其使用體驗(yàn)并非總是簡(jiǎn)單直接、即開即用,可能需要進(jìn)行調(diào)整,確保音頻視頻設(shè)置良好。其中,...

2024-11-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)移動(dòng)端 511 0

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2024-07-31 |Annabel Ng 在該項(xiàng)目的[上一篇博客文章]中,我介紹了運(yùn)行機(jī)器人電機(jī)、處理音頻信號(hào)和調(diào)節(jié)電壓所需的電路的基礎(chǔ)知識(shí)。然而,...

2024-10-02 標(biāo)簽:機(jī)器人PWM機(jī)器學(xué)習(xí) 508 0

CXL技術(shù):通過(guò)多級(jí)交換實(shí)現(xiàn)類似結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)

對(duì)于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí),SmartNIC、數(shù)據(jù)處理單元、服務(wù)器附加設(shè)備專注于智能處理服務(wù)器中的數(shù)據(jù),而不是主機(jī) CPU。

2023-03-08 標(biāo)簽:cpu服務(wù)器人工智能 507 0

你想處理什么算法?無(wú)處不在的人工智能應(yīng)用

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指對(duì)數(shù)據(jù)的若干特征與若干標(biāo)簽(類型)之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行建模的過(guò)程。只要模型被確定,就可以應(yīng)用到新的未知數(shù)據(jù)上。

2024-04-19 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí) 506 0

通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)重新獲得力量

不久前,機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)似乎是一個(gè)引人入勝的研究課題。然而,很快,它就從一個(gè)遙遠(yuǎn)的世界迅速過(guò)渡到新聞、廣告牌、工作場(chǎng)所和家庭中的普遍存在。這個(gè)概念本身并...

2023-05-25 標(biāo)簽:ICeda機(jī)器學(xué)習(xí) 505 0

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上期講到的“Utilities”模塊中“Data Intelligence”數(shù)據(jù)智能工具。數(shù)據(jù)智能工具可以幫助用戶評(píng)估數(shù)據(jù)集的平衡性,確定各個(gè)數(shù)據(jù)通道/...

2025-06-16 標(biāo)簽:恩智浦Studio機(jī)器學(xué)習(xí) 502 0

人工智能革命中的21個(gè)隱藏職業(yè):推動(dòng)科技行業(yè)的變革

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,它正在創(chuàng)造大量曾經(jīng)聞所未聞的工作機(jī)會(huì)。雖然數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和人工智能研究人員等傳統(tǒng)人工智能角色得到廣泛認(rèn)可,但有幾...

2023-06-12 標(biāo)簽:AI人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 495 0

深度解析機(jī)器學(xué)習(xí)的“黑魔法”

所有的經(jīng)典算法,例如多項(xiàng)式逼近、小波逼近,都飽受維度災(zāi)難之害。很明顯,機(jī)器學(xué)習(xí)的成功告訴我們,在高維問(wèn)題中,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)比經(jīng)典算法好很多。

2022-12-05 標(biāo)簽:語(yǔ)音識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí) 493 0

3 級(jí)自動(dòng)駕駛中人工智能的應(yīng)用分析

訓(xùn)練強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法需要大量經(jīng)過(guò)標(biāo)注的示例。為了生成經(jīng)過(guò)標(biāo)注的訓(xùn)練示例,奧地利團(tuán)隊(duì)使用了定制的駕駛模擬器。

2023-02-03 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 487 0

機(jī)器人的態(tài)勢(shì)感知成為行業(yè)研究熱點(diǎn)

新一代機(jī)器人的態(tài)勢(shì)感知將成為研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。通過(guò)解決環(huán)境感知、自身狀態(tài)感知和多傳感器融合等問(wèn)題,可以提高機(jī)器人的自主性、可靠性和適應(yīng)性,從而推動(dòng)機(jī)器人...

2023-12-05 標(biāo)簽:機(jī)器人視覺(jué)傳感器機(jī)器學(xué)習(xí) 486 0

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    加速度傳感器是一種能夠測(cè)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。
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    直流無(wú)刷電機(jī)
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    無(wú)刷直流電機(jī)由電動(dòng)機(jī)主體和驅(qū)動(dòng)器組成,是一種典型的機(jī)電一體化產(chǎn)品。 無(wú)刷電機(jī)是指無(wú)電刷和換向器(或集電環(huán))的電機(jī),又稱無(wú)換向器電機(jī)。早在十九紀(jì)誕生電機(jī)的時(shí)候,產(chǎn)生的實(shí)用性電機(jī)就是無(wú)刷形式,即交流鼠籠式異步電動(dòng)機(jī),這種電動(dòng)機(jī)得到了廣泛的應(yīng)用。
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    半導(dǎo)體制冷片
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  • 聲紋識(shí)別
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    +關(guān)注
    聲紋識(shí)別,生物識(shí)別技術(shù)的一種,也稱為說(shuō)話人識(shí)別,包括說(shuō)話人辨認(rèn)和說(shuō)話人確認(rèn)。聲紋識(shí)別就是把聲信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào),再用計(jì)算機(jī)進(jìn)行識(shí)別。不同的任務(wù)和應(yīng)用會(huì)使用不同的聲紋識(shí)別技術(shù),如縮小刑偵范圍時(shí)可能需要辨認(rèn)技術(shù),而銀行交易時(shí)則需要確認(rèn)技術(shù)。
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  • 直流電壓
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    凡是電流方向不隨時(shí)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(fù)值。在直流電流中又可分為兩種:穩(wěn)恒直流和脈動(dòng)直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡(jiǎn)單的端對(duì)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(lái)直流電網(wǎng)的組成部分,將相同電壓等級(jí)的直流工程連接成網(wǎng)遠(yuǎn)比不同電壓等級(jí)下的獨(dú)立工程更經(jīng)濟(jì)、便捷。
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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(dú)使用,buck-boost電路就是把2種電路合在一起,可升可降。buck-boost拓?fù)潆娐房梢詫?shí)現(xiàn)升降壓功能,常見(jiàn)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(gè)開關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個(gè)開關(guān)管和兩個(gè)二極管,可實(shí)現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
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    識(shí)別技術(shù)
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    所謂識(shí)別技術(shù),也稱為自動(dòng)識(shí)別技術(shù),通過(guò)被識(shí)別物體與識(shí)別裝置之間的交互自動(dòng)獲取被識(shí)別物體的相關(guān)信息,并提供給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)供進(jìn)一步處理。
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    制冷片
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  • VCM
    VCM
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開關(guān)電源 步進(jìn)電機(jī) 無(wú)線充電 LabVIEW EMC PLC OLED 單片機(jī)
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