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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、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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文章認為,在摩爾定律終結背景下,類腦技術所面臨的機遇尤其值得探究。文章還解釋了在“neuromorphic”從提出至今三十余年間,信息通信技術的“大爆炸...
人臉識別模型訓練是指通過大量的人臉數據,使用機器學習或深度學習算法,訓練出一個能夠識別和分類人臉的模型。這個模型可以應用于各種場景,如安防監控、身份認證...
目前嵌入式視覺領域最熱門的話題之一就是機器學習。機器學習涵蓋多個行業大趨勢,不僅在嵌入式視覺 (EV) ,而且在工業物聯網 (IIoT) 和云計算中均發...
2018-01-06 標簽:機器學習 1242 0
大數據分析有助于找到問題的解決方案,如降低成本,節省時間并降低決策風險。通過結合數據分析和機器學習,企業可以通過以下方式獲益匪淺:
深度學習是機器學習領域中的一個重要分支,其核心在于通過構建具有多層次的神經網絡模型,使計算機能夠從大量數據中自動學習并提取特征,進而實現對復雜任務的處理...
聯邦學習和 GNN 都是當前 AI 領域的研究熱點。聯邦學習的多個參與方可以在不泄露原始數據的情況下,安全合規地聯合訓練業務模型,目前已在諸多領域取得了...
消化和迭代接近實時的地理空間數據的能力,將是未來多域場景中基于建模和仿真 (M&S) 的任務規劃和演練解決方案的核心。在建模和仿真應用程序中快速...
最早的ML應用實現是軟件導向的,并對CPU和GPU產生了巨大影響。但CPU和GPU面臨的挑戰在于其巨大的功耗——即使對于數據中心來說也是這樣。“人們試著...
在醫學成像領域,疾病的準確診斷或評估取決于圖像采集和圖像解譯。近年來,隨著技術的發展,設備能以更快地速率和更強大的分辨率來收集數據,這大大提高了圖像采集...
后端在floorplan階段,如何擺放macro是一個很重要的問題。如果采用層次化設計,對于每一個block來說都需要在block內部把所分配的macro擺好。
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