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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 機(jī)器學(xué)習(xí)

AI持續(xù)升溫：2025年全球AI制造業(yè)市場規(guī)模將達(dá)172億美元

  • 全球第二大市場研究機(jī)構(gòu)MarketsandMarkets日前發(fā)布報(bào)告稱，2018年AI制造市場規(guī)模為10億美元，預(yù)計(jì)到2025年這一數(shù)字將增長為172億美元，預(yù)測期(2018—2025年)內(nèi)的年復(fù)合增長率為49.5%。報(bào)告指出，大數(shù)據(jù)以及風(fēng)險(xiǎn)資本投資的增加是推動(dòng)AI制造業(yè)市場不斷增長的主要因素。此外，不斷發(fā)展的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和自動(dòng)化也進(jìn)一步推動(dòng)了AI制造業(yè)市場的增長。
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機(jī)器學(xué)習(xí)和云計(jì)算技術(shù)的數(shù)據(jù)未來

  • 　　機(jī)器學(xué)習(xí)和云計(jì)算技術(shù)在2019年仍然成為“熱門話題”。隨著技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，那些在機(jī)器學(xué)習(xí)和云計(jì)算采用方面不受重視的組織可能會(huì)發(fā)現(xiàn)自己落后于人。而人們在行業(yè)市場上就可以看到許多舉措和項(xiàng)目。但是要取得成功，組織必須將數(shù)據(jù)放在他們關(guān)注的平臺(tái)和中心?！　C(jī)器學(xué)習(xí)　　根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司的調(diào)查，機(jī)器學(xué)習(xí)有望改變業(yè)務(wù)流程。它不僅可以重新配置勞動(dòng)力，優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施行為，還可以通過快速改進(jìn)的決策制定和流程優(yōu)化來整合行業(yè)?！　《遥恿钊伺d奮的是人們正處在企業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)型的開始階段。機(jī)器學(xué)習(xí)將越來越成為核心
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機(jī)器學(xué)習(xí)的崛起：從無人駕駛到AI醫(yī)療，人們已進(jìn)入深度學(xué)習(xí)的新世界

  • 不久之前，人們還常說，計(jì)算機(jī)視覺的辨別能力尚不如一歲大的孩子。如今看來，這句話要改寫了。計(jì)算機(jī)不僅能和大多數(shù)成年人一樣識(shí)別圖片中的物體，在馬路上駕駛汽車的安全性還高過16 歲的青少年。更神奇的是，如今的計(jì)算機(jī)不再是被動(dòng)按照指令識(shí)別和駕駛，而是像自然界的生命由數(shù)百萬年前開始進(jìn)化那樣，自主地從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。
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機(jī)器學(xué)習(xí)在無人駕駛中的現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)

  • 1月10日，在青島舉行的2019國家智能產(chǎn)業(yè)峰會(huì)智能駕駛平行論壇上，孫振平研究員結(jié)合國內(nèi)外機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)在智能駕駛領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和課題組近年來的一些研究成果，向與會(huì)人員分享了題為《機(jī)器學(xué)習(xí)在無人駕駛中的應(yīng)用現(xiàn)狀及面臨挑戰(zhàn)》的精彩報(bào)告。
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人工智能浪潮下未來工作形態(tài)如何變革？

  • 隨著人工智能技術(shù)應(yīng)用到標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性的機(jī)械自動(dòng)化過程，銀行和保險(xiǎn)等行業(yè)的后勤工作崗位不僅在數(shù)量上逐漸減少，而且在形式上也在發(fā)生改變?！鞍肴笋R智能”(即人機(jī)合作智能)在軟件編程等核心工作領(lǐng)域逐漸興起。它將人工智能與人類能力相結(jié)合，形成一種共生關(guān)系，推動(dòng)生產(chǎn)率的顯著提升。
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ZLG深度解析人臉識(shí)別核心技術(shù)

  • 　　隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，“人臉”也將成為數(shù)據(jù)的一部分，人臉識(shí)別如何實(shí)現(xiàn)?本文將為大家從人臉檢測、人臉定位、人臉校準(zhǔn)以及人臉對(duì)比等方面詳細(xì)闡述人臉識(shí)別的原理與實(shí)現(xiàn)方式?！　‰S著計(jì)算機(jī)技術(shù)以及光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展，集成了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、視頻圖像處理等技術(shù)的人臉識(shí)別技術(shù)也逐漸成熟。未來五年，我國人臉識(shí)別市場規(guī)模平均復(fù)合增長率將達(dá)到25%，到2021年人臉識(shí)別市場規(guī)模將達(dá)到51億元左右，具有巨大的市場需求與前景?！　“卜馈⒔鹑谑侨四樧R(shí)別切入細(xì)分行業(yè)較深的兩個(gè)領(lǐng)域，移動(dòng)智能硬件終端成為人臉識(shí)別新的快速增長點(diǎn)。因
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院士鄔賀銓：人工智能的魅力是“永遠(yuǎn)在路上”

  • 中國日報(bào)網(wǎng)與網(wǎng)易傳媒共同舉辦的2019影響力峰會(huì)在北京召開，首屆影響力峰會(huì)的主題為“預(yù)見未來”。會(huì)上，中國工程院院士鄔賀銓擔(dān)任“預(yù)見科技未來”發(fā)布人，發(fā)表了主題為“迎接人工智能的未來”的演講。
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機(jī)器學(xué)習(xí)不斷接近人腦水平，AI圖像識(shí)別未來發(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，但是機(jī)器的每一點(diǎn)進(jìn)步都依賴于不斷模擬和接近人腦的水平，提升AI在場景應(yīng)用上的工程能力，會(huì)為生活帶來更多的便利。
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解密：十個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的成功案例

  • 　　人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)(人們曾認(rèn)為這兩者是公司不切實(shí)際的項(xiàng)目)正在成為主流?！　∮性絹碓蕉嗟钠髽I(yè)正在利用這種模仿人類思維的技術(shù)來吸引客戶并加強(qiáng)業(yè)務(wù)運(yùn)營。而這種趨勢只會(huì)越來越受歡迎。Forrester的研究稱，全球數(shù)據(jù)和分析技術(shù)決策者中有53%的人正在實(shí)施實(shí)施人工智能或大規(guī)模使用人工智能，另有20%的人計(jì)劃在未來12個(gè)月內(nèi)實(shí)施人工智能?！　o論是好是壞，通過人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人所實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)化正在興起。正在試驗(yàn)、創(chuàng)建、甚至是申請新人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)專利的首席信息官們與記者分享了機(jī)器學(xué)
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特征工程是什么？機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵所在

  • 　　人工智能是過去兩到三年時(shí)間內(nèi)科技行業(yè)最熱的話題。而人工智能技術(shù)進(jìn)步的背后，實(shí)質(zhì)上是機(jī)器學(xué)習(xí)快速發(fā)展后所帶來的巨大提升?！　C(jī)器學(xué)習(xí)被廣泛定義為“利用經(jīng)驗(yàn)來改善計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的自身性能”。事實(shí)上，“經(jīng)驗(yàn)”在計(jì)算機(jī)中主要是以數(shù)據(jù)的形式存在的，因此數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的前提和基礎(chǔ)?！　≡诘谝黄诟裎飬R的文章中，我們介紹了工業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法，主要針對(duì)數(shù)據(jù)格式異常，數(shù)據(jù)內(nèi)容異常等問題進(jìn)行了簡要探討。做數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的是將雜亂無章的數(shù)據(jù)規(guī)整成我們想要的矩陣、表格、張量等結(jié)構(gòu)，方便在之后的機(jī)器學(xué)習(xí)中進(jìn)行模型訓(xùn)練。然而數(shù)據(jù)
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Achronix宣布即日推出用于人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)硬件加速應(yīng)用的第四代Speedcore eFPGA IP

  • 2018年12月4日，基于現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）的硬件加速器器件和高性能嵌入式FPGA半導(dǎo)體知識(shí)產(chǎn)權(quán)（eFPGA IP）領(lǐng)導(dǎo)性企業(yè)Achronix半導(dǎo)體公司今天宣布：即日起推出其第四代嵌入式FPGA產(chǎn)品Speedcore?Gen4 eFPGA IP，以支持客戶將FPGA功能集成到他們的SoC之中。
  • 關(guān)鍵字： Speedcore Gen4  人工智能  機(jī)器學(xué)習(xí)  FPGA  

更高性能的邊緣應(yīng)用

  • Achronix的FPGA產(chǎn)品和技術(shù)專注于邊緣應(yīng)用上的多種人工智能(AI)需求,例如汽車傳感器融合、目標(biāo)檢測和識(shí)別、AI和機(jī)器學(xué)習(xí),以及360度環(huán)繞視圖系統(tǒng)等需要在邊緣上本地處理數(shù)據(jù)的應(yīng)用。
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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、手勢控制、智能感測&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)頁上搜索“如何確定面料的制作成分”，您可能會(huì)找到“燃燒測試”的網(wǎng)頁內(nèi)容。在燃燒測試中，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)簡化測量過程。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)介紹

您好，目前還沒有人創(chuàng)建詞條機(jī)器學(xué)習(xí)!
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