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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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半導體行業不可思議的強大動力源于其核心的器件創新。而且,當今的企業面臨著巨大的競爭壓力,創新是保持其競爭優勢的關鍵因素。
機器智能系統具有多種形式和功能,如機器學習算法、自動化決策系統等。這些系統涉及到數據處理、推理、決策等多個環節,并且可能受到不同程度的人工設計、規則設置...
人工智能技術廣泛應用在機器學習和深度學習中,已經引發了研究和產品開發的爆炸性增長,因為企業發現了創造性的方法,將這些新算法用于過程自動化和預測性見解的創新方法。
數據分析工具是幫助我們從大量數據中提取有用信息、發現數據規律、支持決策的工具。隨著大數據時代的到來,數據分析工具的種類和功能也越來越豐富。以下是對數據分...
使用AWS Graviton處理器優化的PyTorch 2.0推理
新一代的CPU因為內置了專門的指令,在機器學習(ML)推理方面提供了顯著的性能提升。結合它們的靈活性、高速開發和低運營成本,這些通用處理器為其他現有硬件...
我們大眾的學習記憶和印象中,物理學規律總是那么簡明、直接、鏗鏘有力而不可撼動!對視覺結構敏感的人們,還會覺得物理學規律的表達美觀、對稱,堪稱天工物語。
圖像處理是利用復雜的算法對圖像進行技術分析。在圖像處理中,圖像是輸入,有用的信息是輸出。據報道,到2021年,圖像處理行業產值將達到389億美元。
幾年前,那些能夠感知環境、探測重要細節(忽視其它部分)且使用這些細節來完成任務的技術應用似乎只存在于科幻小說里。然而在2020年,我們看到不少技術的突飛...
時間復雜度不是測量一個算法或一段代碼在某個機器或者條件下運行所花費的時間。時間復雜度一般指時間復雜性,時間復雜度是一個函數,它定性描述該算法的運行時間,...
2022-10-02 標簽:機器學習 938 0
相似度算法被用來衡量一對記錄、節點、數據點或文本之間的相似性。這些算法可以基于兩個數據點之間的距離(如歐氏距離)或文本的相似性(如Levenshtein算法)。
交通工具的電氣化對于減少碳排放和減緩氣候變化至關重要。然而,對于續航里程更長的電動汽車,需要能量密度高達500 Wh kg-1的可充電電池。
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