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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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其次,機器學習和深度學習的數據傳輸需求也非常高。大規模的數據集需要被傳輸到計算機中進行處理,這對數據傳輸的速度和可靠性提出了極高的要求。傳統的數據傳輸技...
相機鏡頭扭曲入射光以將其聚焦在相機傳感器上。盡管這對于我們捕捉環境圖像非常有用,但它們最終往往會稍微不準確地扭曲光線。這可能導致計算機視覺應用中的測量不...
隨著每個組織將其業務數字化,并利用數據科學工具、人工智能、機器學習,對其領域的專業人員的需求一直很高。隨著機器學習成為所有自動化工具的一個重要方面,對機...
多級存儲器與模擬內存內計算完美融合,人工智能邊緣處理難題迎刃而解
在數字神經網絡中,權重和輸入數據存儲在DRAM/SRAM中。權重和輸入數據需要移至某個MAC引擎旁以進行推斷。
目前機器學習是研究車輛網絡入侵檢測技術的熱門方向,通過引入機器學習算法來識別車載總線上的網絡報文,可實現對車輛已知/未知威脅的入侵檢測。這種基于機器學習...
自然語言處理(Natural Language Processing,簡稱NLP)是人工智能領域的一個重要分支,它涉及到計算機與人類語言之間的交互。自然...
基于軟件的人工智能(AI)可為機器人賦予這樣一種能力:彌合小批量制造和大批量自動化之間靈活性的差距。
運動控制技術的多樣性,常常會讓用戶覺得開始使用它們有些不知所措。本文將為機器視覺領域的專業人士介紹運動控制的基礎知識。
機器學習(Machine Learning)是研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。
要構建用于維護的機器學習(ML)模型,必須收集并標記正確的訓練集,選擇正確的架構和訓練參數以實現算法精度和速度的優化平衡,并投入計算時間來訓練模型。
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