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EEPW首頁(yè) >> 主題列表 >> ?機(jī)器學(xué)習(xí)

面向輕型機(jī)器學(xué)習(xí)，恩智浦出臺(tái)eIQ開發(fā)環(huán)境及芯片

  • IoT推動(dòng)了這幾年MCU的更新?lián)Q代,而下一波MCU的助推器是終端的機(jī)器學(xué)習(xí),包括家庭環(huán)境、聲音處理、手勢(shì)控制、智能感測(cè)&控制、多攝像頭觀察、個(gè)人資產(chǎn)、主動(dòng)目標(biāo)識(shí)別、AR(增強(qiáng)現(xiàn)實(shí))等。
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Micron和Achronix提供下一代FPGA并借助高性能GDDR6存儲(chǔ)器支持機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用

  • Micron和Achronix提供下一代FPGA并借助高性能GDDR6存儲(chǔ)器支持機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
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使用智能軟件和NIRscan? Nano 評(píng)估模塊(EVM)確定材料成分

  • 　　如果您在網(wǎng)頁(yè)上搜索“如何確定面料的制作成分”，您可能會(huì)找到“燃燒測(cè)試”的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容。在燃燒測(cè)試中，需要取一小塊織物樣品，放在明火上，觀察它是否收縮、熔化或燃燒，并注意產(chǎn)生的氣味?！　‖F(xiàn)在，使用TI DLP? NIRscan? Nano評(píng)估模塊(EVM)和Sagitto系統(tǒng)，可以更簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確地確定織物和紡織品成分。Sagitto系統(tǒng)結(jié)合了微型近紅外傳感器和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可幫助企業(yè)簡(jiǎn)化測(cè)量過程。每種類型的織物都因不同的成分而具有獨(dú)特的近紅外指紋。服裝通常包含不同類型的纖維，精確的合成物組分在服裝的整個(gè)使用過
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機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵點(diǎn)是什么 數(shù)據(jù)量比算法還重要

  • 　　機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以通過概括示例來確定如何執(zhí)行重要任務(wù)。手動(dòng)編程很難完成這樣的目標(biāo)，所以機(jī)器學(xué)習(xí)通常是可行且成本有效的。隨著更多數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，可以解決更加雄心勃勃的問題。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)真誠(chéng)等領(lǐng)域。然而，開發(fā)成功的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序需要大量的“黑色藝術(shù)”，這在教科書中很難找到。　　1. 學(xué)習(xí)=表示+評(píng)價(jià)+優(yōu)化　　所有的機(jī)器學(xué)習(xí)的算法通常包括三個(gè)組成部分：　　表示：一個(gè)分類器必須用計(jì)算機(jī)能夠處理的一些正式語(yǔ)言來表示。相反，為學(xué)習(xí)者選擇一種表示方式就等同于選擇一組可以學(xué)習(xí)的分類器。這個(gè)集合被稱為學(xué)
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美國(guó)要限制14類新技術(shù)出口：包含AI、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)！

  • 美國(guó)相關(guān)部門已經(jīng)開始嘗試各種新政策加強(qiáng)封鎖技術(shù)對(duì)外合作，尤其在高科技領(lǐng)域，管制正在不斷收緊。
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“通過分析、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將媒體與娛樂（M&E）內(nèi)容貨幣化”

  • 　　隨著時(shí)間的推移，世界各地的電影制片廠和制片公司，都捕捉到了大量的素材。但這些資源深處其實(shí)還隱藏著未被充分利用的寶藏。這些寶藏中蘊(yùn)含著巨大的價(jià)值，或者可以作為大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的一部分加以分析，從而為我們提供精確的預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)分析，或?yàn)槲覀儙砥谕慕Y(jié)果。為了得到最終結(jié)果，我們應(yīng)該把這些內(nèi)容用可靠且經(jīng)濟(jì)的方式存儲(chǔ)起來，確保萬(wàn)無一失。這樣才能通過數(shù)據(jù)分析、人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)開啟貨幣化的道路。而媒體庫(kù)和分析平臺(tái)的構(gòu)建，既可以在企業(yè)本地，也可以在云端完成，或著由二者結(jié)合來完成。　　選擇一個(gè)供應(yīng)商購(gòu)買
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機(jī)器學(xué)習(xí)不斷接近人腦水平 AI圖像識(shí)別發(fā)展如何

  • 　　過去十幾年，人類可以說是在機(jī)器智能面前節(jié)節(jié)退敗，屢敗屢戰(zhàn)，而多任務(wù)處理(multi-tasking)幾乎是為數(shù)不多可以讓人類驕傲的事情了。人們可以同時(shí)打開8個(gè)網(wǎng)站、數(shù)份文檔和一個(gè)交友軟件，即使正在專心處理其中一件事，只要突然收到一條回復(fù)或更新提醒，也能夠快速安排。對(duì)機(jī)器而言，要在同一時(shí)間完成這樣的任務(wù)顯然有點(diǎn)困難，因此，多任務(wù)處理一直被視為人類獨(dú)有的技能點(diǎn)?！　∪欢?，這個(gè)優(yōu)勢(shì)也將失去了?！　〗鼛啄辏珹lphago、視頻識(shí)別、指紋解鎖、圖片識(shí)別、語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字、機(jī)器人看病等一系列事件，使我們深刻的感受到人工
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機(jī)器學(xué)習(xí)：亟須糾正的4大類“偏差”

  • 　　偏見是指?jìng)€(gè)人對(duì)他人或其他群體所持有的缺乏充分事實(shí)依據(jù)的認(rèn)識(shí)和態(tài)度，而機(jī)器學(xué)習(xí)中的偏差則是由缺乏足夠的特征和用于訓(xùn)練模型的相關(guān)數(shù)據(jù)集不全面引起的。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在訓(xùn)練中嚴(yán)格按照其數(shù)學(xué)構(gòu)造和數(shù)據(jù)執(zhí)行任務(wù)，準(zhǔn)確完成人類所輸入的內(nèi)容，因此，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的偏差通常是由設(shè)計(jì)和收集相關(guān)數(shù)據(jù)的人的“偏見”造成的。　　數(shù)據(jù)科學(xué)家在構(gòu)建算法并對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，源自其本身某種程度的偏見會(huì)不可避免地蔓延到AI模型中，比較幸運(yùn)的是，機(jī)器學(xué)習(xí)的偏差能夠被檢測(cè)和規(guī)避。不過，相關(guān)的研究人員仍需保持警惕。本文總結(jié)了需要了解和防范的4
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你想要的機(jī)器學(xué)習(xí)課程筆記在這：主要討論監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)

  • 　　機(jī)器學(xué)習(xí)定義：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E(一個(gè)程序從經(jīng)驗(yàn)E中學(xué)習(xí)解決任務(wù)T進(jìn)行某一任務(wù)量度P，通過P測(cè)量在T的表現(xiàn)而提高經(jīng)驗(yàn)E(另一種定義
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谷歌推機(jī)器學(xué)習(xí)標(biāo)注圖片中物體界面 整體速度提高3倍

  • 　　10月24日上午消息，據(jù)中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)媒體iThome.com.tw報(bào)道，Google在2018 ACM多媒體會(huì)議上，推出一種使用機(jī)器學(xué)習(xí)來標(biāo)注圖片界面，讓使用者快速為圖片中物體標(biāo)記出輪廓以及標(biāo)簽，提高整體標(biāo)記速度達(dá)三倍?！　∮捎诂F(xiàn)代基于深度學(xué)習(xí)電腦視覺模型的性能，取決標(biāo)簽訓(xùn)練資料的多少，越大的資料庫(kù)將能讓機(jī)器學(xué)習(xí)有更好的表現(xiàn)。Google在許多深度學(xué)習(xí)的研究都一再提到，高品質(zhì)的訓(xùn)練資料取得并不容易，而這個(gè)問題已經(jīng)成為發(fā)展電腦視覺的主要瓶頸，對(duì)于諸如自動(dòng)駕駛、機(jī)器人或是圖片搜尋等這類以像素為辨識(shí)基礎(chǔ)的工
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“AI臨床醫(yī)生”學(xué)習(xí)智能體問世

  • 　　據(jù)科技日?qǐng)?bào)報(bào)道，英國(guó)《自然·醫(yī)學(xué)》雜志23日在線發(fā)表了一項(xiàng)人工智能與醫(yī)學(xué)研究：英國(guó)科學(xué)家報(bào)告了一個(gè)名為“AI臨床醫(yī)生”(AI Clinician)的學(xué)習(xí)智能體?！癆I臨床醫(yī)生”通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，能幫助人類醫(yī)生改進(jìn)實(shí)時(shí)決策，在全球范圍內(nèi)提高敗血癥的治療效果，進(jìn)而每年挽救萬(wàn)千條生命?！　⊙Y是一種嚴(yán)重威脅生命的疾病，患者機(jī)體對(duì)炎癥感染產(chǎn)生極端反應(yīng)，導(dǎo)致組織和器官受損。敗血癥是全球第三大死亡原因和醫(yī)院內(nèi)死亡的主要原因。治療敗血癥的關(guān)鍵是正確施用注射液和藥物，以幫助病人維持血壓穩(wěn)定。但是，目前的臨床實(shí)踐尚未達(dá)到
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美光科技慶祝成立40 周年，領(lǐng)先與創(chuàng)新的腳步永不停歇

  • 　　美光科技公司今天在愛達(dá)荷州議會(huì)大廈前舉辦慶典，歡慶公司成立 40 周年。美光在全球的辦事機(jī)構(gòu)舉辦了多場(chǎng)慶?；顒?dòng)?！　∶拦饪萍加?0 年前在美國(guó)博伊西成立，從一家初創(chuàng)公司逐步發(fā)展成為全球第四大半導(dǎo)體公司，擁有業(yè)界最廣泛的存儲(chǔ)解決方案組合。如今，美光在世界 17 個(gè)國(guó)家/地區(qū)擁有 34000 多名員工。在發(fā)展過程中，美光科技貢獻(xiàn)了近 40000 項(xiàng)專利，其對(duì)創(chuàng)新的追求推動(dòng)著公司不斷發(fā)展壯大。過去 40 年間，美光的高性能存儲(chǔ)解決方案助力各種終端應(yīng)用(如個(gè)人計(jì)算、智能手機(jī)、網(wǎng)絡(luò)和云計(jì)算)實(shí)現(xiàn)了多項(xiàng)更廣泛的技
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恩智浦引領(lǐng)發(fā)展——邊緣設(shè)備機(jī)器學(xué)習(xí)

  • 　　恩智浦面向重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域推出的eIQ邊緣智能軟件環(huán)境和可自定義的系統(tǒng)級(jí)解決方案，邊緣節(jié)點(diǎn)開發(fā)人員如今可利用數(shù)學(xué)升級(jí)來推動(dòng)云上機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的歷史性發(fā)展?！　IQ軟件環(huán)境包括構(gòu)建和優(yōu)化云訓(xùn)練ML模型所需的工具，可在工業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和汽車應(yīng)用等各領(lǐng)域資源受限的邊緣設(shè)備中高效運(yùn)行。一鍵式完成生產(chǎn)的解決方案專門面向語(yǔ)音、視覺和異常檢測(cè)應(yīng)用領(lǐng)域。通過節(jié)省成為ML專家所需的大量投資，恩智浦使成千上萬(wàn)家產(chǎn)品需要機(jī)器學(xué)習(xí)功能的客戶得償所愿。　　恩智浦資深副總裁兼微控制器業(yè)務(wù)總經(jīng)理Geoff Lees表示：“我
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恩智浦引領(lǐng)邊緣設(shè)備機(jī)器學(xué)習(xí)

  • 　　借助恩智浦面向重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域推出的eIQ邊緣智能軟件環(huán)境和可自定義的系統(tǒng)級(jí)解決方案，邊緣節(jié)點(diǎn)開發(fā)人員如今可利用數(shù)學(xué)升級(jí)來推動(dòng)云上機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的歷史性發(fā)展?！　IQ軟件環(huán)境包括構(gòu)建和優(yōu)化云訓(xùn)練ML模型所需的工具，可在工業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和汽車應(yīng)用等各領(lǐng)域資源受限的邊緣設(shè)備中高效運(yùn)行。一鍵式完成生產(chǎn)的解決方案專門面向語(yǔ)音、視覺和異常檢測(cè)應(yīng)用領(lǐng)域。通過節(jié)省成為ML專家所需的大量投資，恩智浦使成千上萬(wàn)家產(chǎn)品需要機(jī)器學(xué)習(xí)功能的客戶得償所愿?！　《髦瞧仲Y深副總裁兼微控制器業(yè)務(wù)總經(jīng)理Geoff Lees表示：
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?機(jī)器學(xué)習(xí)介紹

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