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標簽 > 機器學習
機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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Learn about different machine learning methods in the cloud and at the edge.
該直線處于間隔的中間，其與所有支持向量（任意一條可將訓練樣本完全分類的直線分別向兩側被平行移動時，最先穿過的一個或幾個訓練樣本）的距離相等。
近年來，5G、自動駕駛、超大規(guī)模計算，以及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等領域呈現(xiàn)出強勁的發(fā)展勢頭。
瑞薩與RT-Thread推出基于RT-Thread&OpenMV的RA8人機交互方案
瑞薩與戰(zhàn)略合作伙伴RT-Thread攜手于2024年2月底正式發(fā)布了全新的硬件產(chǎn)品——基于RT-Thread&OpenMV的RA8人機交互解決方...
避免這些常見的誤解，了解機器學習可以實現(xiàn)和不能實現(xiàn)的機制
機器學習被證明是非常有用的，人們很容易假設它可以解決所有問題并適用于所有情況。和其它工具一樣，機器學習在特定領域也很有用，特別是對于一直困擾著你，但你永...
在學習任何一門知識之前，首先第一步就是了解這個知識是什么？它能做什么事？它的價值在什么地方？如果不理解這些的話，那么學習本身就是一個沒有方向的舟，不知道...
高幀速率要求這些接口以高速傳輸圖像數(shù)據(jù)。同樣，傳感器必須為每幀輸出（fps / mW）消耗低功耗。這些特性支持將系統(tǒng)定時和功率預算轉移到最需要的地方-處...
2022-05-07 標簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習 1496 0
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 實現(xiàn)的后臺管理系統(tǒng) + 用戶小程序，支持 RBAC ...
人工智能是否能超越人類智能？人類智能與人工智能的區(qū)別 人工智能帶來的真正挑戰(zhàn)
對人工智能的與人類智能關系的探討在當下十分熱門，我們對人工智能是否可能取代人類這個話題投入了巨大的好奇。在未來，人工智能怎樣能接近人類智能，人類應該如何...
2023-08-04 標簽：機器人神經(jīng)網(wǎng)絡計算機 1492 0
「隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model, HMM)」 是做NLP的同學繞不過去的一個基礎模型, 是一個生成式模型, 通過訓練數(shù)據(jù)學習隱...
提示是面向PLM的指令的代表，它通常是一個簡短的語句，前面加上任務輸入（前綴提示），或者一個完形填空問題模板（完形填空提示）。它主要用于從預訓練的語言模...
在討論安全多方計算(下文使用 MPC) 之前，我們先討論安全多方計算的設定，在MPC 的所有參與者中，某些參與者可能會被一個敵手 (攻擊者) 控制，在敵...
如何使用移動傳感器產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)來識別人類活動
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...
2022-08-01 標簽：數(shù)據(jù)人工智能機器學習 1485 0
數(shù)據(jù)分析應用程序算法的可擴展性及可執(zhí)行應用
有些人可能認為大數(shù)據(jù)分析是機器學習或人工智能的同義詞，但其實這并不正確。雖然這些技術的某些方面可能被用于大數(shù)據(jù)的分析應用中，但只關注它們肯定會造成混淆和...
2020-02-12 標簽：人工智能機器學習大數(shù)據(jù) 1482 0
回歸的主要思想是給定一些輸入變量，我們想要預測目標變量的值是什么樣的。在回歸的情況下，目標變量是連續(xù)的——這意味著它可以在指定范圍內(nèi)取任意的值。另一方面...
6G 是下一代移動無線通信系統(tǒng)，旨在提供更包容和可持續(xù)的無線連接。6G 研發(fā)旨在大幅提高當前 5G 通信系統(tǒng)的性能，使 6G 網(wǎng)絡的運行速度更快、處理的...
邊緣計算和邊緣智能計算是兩個相關但不同的概念。邊緣計算指的是數(shù)據(jù)處理和存儲在靠近數(shù)據(jù)源的邊緣設備上進行，而不是在遠程云服務器上進行。邊緣智能計算則進一步...
2023-12-27 標簽：人工智能數(shù)據(jù)源機器學習 1477 0
芯訊通LTE Cat.1模組A7680C的水位監(jiān)測儀應用解析
通過搭載芯訊通LTE Cat.1模組A7680C的傳感器收集溫濕度、土壤水分、CO2和輻射數(shù)據(jù)，葉、莖、根系和果實生長形態(tài)圖像數(shù)據(jù)并進行作物模型參數(shù)校準...
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