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機(jī)器學(xué)習(xí)

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機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。

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機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向傳播和反向傳播在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的作用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它通過模擬人腦神經(jīng)元的連接方式來處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心是前向傳播和反向傳播算法。本文將詳細(xì)介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳...

2024-07-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)元 3.5k 0

Plethora IIOT機(jī)器學(xué)習(xí)算法和解決方案的介紹

Plethora IIOT機(jī)器學(xué)習(xí)算法和解決方案可同時(shí)處理數(shù)萬個(gè)傳感器數(shù)據(jù)點(diǎn)，以產(chǎn)生智能實(shí)時(shí)反饋，如數(shù)控機(jī)床的預(yù)測性維護(hù)。

2018-11-26 標(biāo)簽：賽靈思機(jī)器學(xué)習(xí)iiot 3.5k 0

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)之K近鄰算法（KNN）

K近鄰KNN（k－Nearest Neighbor）算法，也叫K最近鄰算法，1968年由 Cover 和 Hart 提出，是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中比較成熟的算法...

2018-05-29 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3.5k 0

金融機(jī)構(gòu)使用案例分析機(jī)器學(xué)習(xí)算法——聚類clustering

在本文中，我們將討論一個(gè)金融機(jī)構(gòu)的實(shí)際使用案例，該案例使用-聚類clustering（一種流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法）來為其客戶群定制其產(chǎn)品。

2020-10-12 標(biāo)簽：算法機(jī)器學(xué)習(xí) 3.5k 0

計(jì)算機(jī)視覺屬于人工智能嗎

屬于，計(jì)算機(jī)視覺是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支。引言計(jì)算機(jī)視覺是一門研究如何使計(jì)算機(jī)具有視覺能力的學(xué)科，它涉及到圖像處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)領(lǐng)域...

2024-07-09 標(biāo)簽：圖像處理人工智能計(jì)算機(jī)視覺 3.5k 0

分享自己用于搞定數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的開發(fā)環(huán)境

如果你想要針對(duì)每個(gè)環(huán)境獨(dú)立控制對(duì)各類 pip 包的管理，那么這就是一款絕佳的工具比如，你可以為 Web 開發(fā)創(chuàng)建獨(dú)立的環(huán)境，定義所需的依賴庫，然后為數(shù)據(jù)...

2018-06-15 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)處理機(jī)器學(xué)習(xí)Python 3.5k 0

如何在TensorFlow中訓(xùn)練嵌入

要分享您的發(fā)現(xiàn)，可以使用右下角的書簽面板并將當(dāng)前狀態(tài)（包括任何投影的計(jì)算坐標(biāo)）保存為小文件。接著可以將 Projector 指向一個(gè)包含一個(gè)或多個(gè)這些文...

2018-12-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)TensorFlow 3.5k 0

Etxe-Tar Group為提供核心動(dòng)力

Etxe-Tar Group將傳感器融合，實(shí)時(shí)控制分析與安全通信和機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合在一起，推進(jìn)系統(tǒng)故障的確定，以確保沒有意外系統(tǒng)停機(jī).Xilinx是提供實(shí)時(shí)...

2018-11-26 標(biāo)簽：通信賽靈思機(jī)器學(xué)習(xí) 3.5k 0

自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用

今天，推薦系統(tǒng)的模型和應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)成熟，然而部署一套全新的推薦系統(tǒng)，甚至僅在已有系統(tǒng)上添加數(shù)據(jù)維度和模型優(yōu)化依然是非常耗時(shí)耗力的事情。

2018-12-21 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.5k 0

移動(dòng)端的深度學(xué)習(xí)正在風(fēng)起云涌,華為的芯片帶來的強(qiáng)大智能能力

這一趨勢帶來了去中心化機(jī)器學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展，這種新的機(jī)制可以將訓(xùn)練數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在很多的節(jié)點(diǎn)中，并協(xié)同工作來為問題找到合適的解決方案。設(shè)備端的機(jī)器學(xué)習(xí)與此類似，...

2018-09-17 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.4k 0

機(jī)器學(xué)習(xí)算法的特征工程與意義詳解

1、特征工程與意義特征就是從數(shù)據(jù)中抽取出來的對(duì)結(jié)果預(yù)測有用的信息。特征工程是使用專業(yè)知識(shí)背景知識(shí)和技巧處理數(shù)據(jù)，是得特征能在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上發(fā)揮更好的...

2020-10-08 標(biāo)簽：嵌入式算法數(shù)據(jù)處理 3.4k 0

移動(dòng)機(jī)器人想要“穿梭自如”，還需強(qiáng)大的算法支持

啟發(fā)式搜索算法，是在狀態(tài)空間中的搜索對(duì)每一個(gè)搜索的位置進(jìn)行評(píng)估，得到最好的位置，再從這個(gè)位置進(jìn)行搜索直到目標(biāo)，我們稱這個(gè)過程為最優(yōu)（best-first...

2018-12-13 標(biāo)簽：算法移動(dòng)機(jī)器人機(jī)器學(xué)習(xí) 3.4k 0

10張有用的幻燈片和簡短解釋，帶你了解AI

組織可以對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用分析來描述、預(yù)測和改進(jìn)業(yè)務(wù)性能。具體來說，區(qū)域內(nèi)分析包括預(yù)測分析、規(guī)范的分析，企業(yè)決策管理、描述性分析、認(rèn)知分析，大數(shù)據(jù)分析，零售...

2019-03-29 標(biāo)簽：AI 機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 3.4k 0

機(jī)器學(xué)習(xí)——CNN如何進(jìn)行圖像分類

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，感受野( Receptive Field )的定義是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每層輸出的特征圖.上的像素點(diǎn)在輸入圖片.上映射的區(qū)域大小。換句話說，感...

2023-04-13 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)cnn 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.4k 0

機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹：支持向量機(jī)(低維到高維的映射)

根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)介紹(9)——支持向量機(jī)(線性不可分情況)，通過引入松弛變量δi將支持向量機(jī)推廣至解決非線性可分訓(xùn)練樣本分類的方式不能解決所有非線性可分...

2023-05-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 3.4k 0

人臉檢測和人臉識(shí)別的區(qū)別是什么

人臉檢測和人臉識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的兩個(gè)重要技術(shù)，它們?cè)谠S多應(yīng)用場景中都有廣泛的應(yīng)用，如安全監(jiān)控、身份驗(yàn)證、社交媒體等。盡管它們?cè)谀承┓矫嬗邢嗨浦?，?..

2024-07-03 標(biāo)簽：人臉識(shí)別人臉檢測計(jì)算機(jī)視覺 3.4k 0

什么是“可解釋的人工智能”(XAI)？面向異常檢測的“可解釋人工智能”（XAI）有哪些案例？

異常檢測是識(shí)別某種事物偏離正常和預(yù)期情形的過程。如果能夠及早檢測出異常狀況，則可以采取相關(guān)糾正措施，避免引發(fā)嚴(yán)重后果。兒時(shí)的我們玩過誰能在一幅精心編排...

2023-08-01 標(biāo)簽：dsp 藍(lán)牙 CEVA 3.4k 0

AI模型的演變與可解釋性

人工智能正在改變幾乎所有行業(yè)和應(yīng)用領(lǐng)域的工程。隨之而來的是對(duì)高 AI 模型準(zhǔn)確性的需求。事實(shí)上，AI 模型在取代傳統(tǒng)方法時(shí)往往更準(zhǔn)確，但這有時(shí)也會(huì)付出代...

2022-09-01 標(biāo)簽：AI 人工智能模型 3.4k 0

面向機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突變算法

與最先進(jìn)的人工設(shè)計(jì)架構(gòu)、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的架構(gòu)搜索方法、以及基于進(jìn)化算法的其他自動(dòng)化方法的結(jié)果相比，結(jié)構(gòu)突變算法在分類錯(cuò)誤上稍高出前幾種方法，但耗時(shí)要少得多...

2018-09-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3.4k 0

一文分析機(jī)器學(xué)習(xí)的模型

科學(xué)家的主要作用是從數(shù)據(jù)中提取基礎(chǔ)知識(shí)。材料科學(xué)中機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過自動(dòng)識(shí)別關(guān)鍵數(shù)據(jù)之間的關(guān)系來獲得科學(xué)知識(shí)的深入理解，從而加速基礎(chǔ)科學(xué)研究。但如何自...

2019-07-07 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型 3.4k 0

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加速度傳感器

加速度傳感器

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加速度傳感器是一種能夠測量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
OBD

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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫，中文翻譯為“車載診斷系統(tǒng)”。這個(gè)系統(tǒng)隨時(shí)監(jiān)控發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標(biāo)的情況，會(huì)馬上發(fā)出警示。
傅里葉變換

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盡管最初傅里葉分析是作為熱過程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特征?！叭我狻钡暮瘮?shù)通過一定的分解，都能夠表示為正弦函數(shù)的線性組合的形式，而正弦函數(shù)在物理上是被充分研究而相對(duì)簡單的函數(shù)類，這一想法跟化學(xué)上的原子論想法何其相似！
TOF

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角度傳感器

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角度傳感器，顧名思義，是用來檢測角度的。它的身體中有一個(gè)孔，可以配合樂高的軸。當(dāng)連結(jié)到RCX上時(shí)，軸每轉(zhuǎn)過1/16圈，角度傳感器就會(huì)計(jì)數(shù)一次。
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DMD是一種整合的微機(jī)電上層結(jié)構(gòu)電路單元，利用COMS SRAM記憶晶胞所制成。DMD上層結(jié)構(gòu)的制造是從完整CMOS內(nèi)存電路開始，再透過光罩層的使用，制造出鋁金屬層和硬化光阻層交替的上層結(jié)構(gòu)
OV7620

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ov7620是一款CMOS攝像頭器件，是彩色CMOS型圖像采集集成芯片，提供高性能的單一小體積封裝，該器件分辨率可以達(dá)到640X480，傳輸速率可以達(dá)到30幀。
MC9S12XS128

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HCS12X系列單片機(jī)簡介 Freescale 公司的16位單片機(jī)主要分為HC12 、HCS12、HCS12X三個(gè)系列。HC12核心是16位高速CPU12核，總線速度8MHZ；HCS12系列單片機(jī)以速度更快的CPU12內(nèi)核為核心，簡稱S12系列，典型的S12總線速度可以達(dá)到25MHZ。
TDC-GP2

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干擾器

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干擾器有多種類型，如GPS干擾器是適用于長途客車司機(jī)以及一些不想被GPS信號(hào)追蹤到的人群的一個(gè)機(jī)器，手機(jī)信號(hào)干擾器主要針對(duì)各類考場、學(xué)校、加油站、教堂、法庭、圖書館、會(huì)議中心（室）、影劇院、醫(yī)院、政府、金融、監(jiān)獄、公安、軍事重地等禁止使用手機(jī)的場所。
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采用彈性敏感元件制成懸臂式位移器，與采用彈性敏感元件制成的儲(chǔ)能彈簧來驅(qū)動(dòng)電觸點(diǎn)，完成從重力變化到電信號(hào)的轉(zhuǎn)換，廣泛應(yīng)用在中高端智能手機(jī)和平板電腦內(nèi)。
線束

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MPSoC

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直流無刷電機(jī)

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無刷直流電機(jī)由電動(dòng)機(jī)主體和驅(qū)動(dòng)器組成，是一種典型的機(jī)電一體化產(chǎn)品。無刷電機(jī)是指無電刷和換向器（或集電環(huán)）的電機(jī)，又稱無換向器電機(jī)。早在十九紀(jì)誕生電機(jī)的時(shí)候，產(chǎn)生的實(shí)用性電機(jī)就是無刷形式，即交流鼠籠式異步電動(dòng)機(jī)，這種電動(dòng)機(jī)得到了廣泛的應(yīng)用。
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聲紋識(shí)別

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聲紋識(shí)別，生物識(shí)別技術(shù)的一種，也稱為說話人識(shí)別，包括說話人辨認(rèn)和說話人確認(rèn)。聲紋識(shí)別就是把聲信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，再用計(jì)算機(jī)進(jìn)行識(shí)別。不同的任務(wù)和應(yīng)用會(huì)使用不同的聲紋識(shí)別技術(shù)，如縮小刑偵范圍時(shí)可能需要辨認(rèn)技術(shù)，而銀行交易時(shí)則需要確認(rèn)技術(shù)。
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凡是電流方向不隨時(shí)間變化的電流稱為直流電壓。電流值可以全為正值，也可以全為負(fù)值。在直流電流中又可分為兩種：穩(wěn)恒直流和脈動(dòng)直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡單的端對(duì)端工程朝著大規(guī)模多端輸電的方向發(fā)展，這些工程將是未來直流電網(wǎng)的組成部分，將相同電壓等級(jí)的直流工程連接成網(wǎng)遠(yuǎn)比不同電壓等級(jí)下的獨(dú)立工程更經(jīng)濟(jì)、便捷。
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buck是降壓型電路，boost是升壓型電路，可以分開單獨(dú)使用，buck-boost電路就是把2種電路合在一起，可升可降。buck-boost拓?fù)潆娐房梢詫?shí)現(xiàn)升降壓功能，常見的buck-boost電路有兩種，第一種是輸入與輸出電壓極性相反，只需采用一個(gè)開關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個(gè)開關(guān)管和兩個(gè)二極管，可實(shí)現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
緩沖電路

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LPC2368

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識(shí)別技術(shù)

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所謂識(shí)別技術(shù)，也稱為自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，通過被識(shí)別物體與識(shí)別裝置之間的交互自動(dòng)獲取被識(shí)別物體的相關(guān)信息，并提供給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)供進(jìn)一步處理。
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電磁繼電器是一種電子控制器件，它具有控制系統(tǒng)（又稱輸入回路）和被控制系統(tǒng)（又稱輸出回路），通常應(yīng)用于自動(dòng)控制電路中，它實(shí)際上是用較小的電流、較低的電壓去控制較大電流、較高的電壓的一種“自動(dòng)開關(guān)”。故在電路中起著自動(dòng)調(diào)節(jié)、安全保護(hù)、轉(zhuǎn)換電路等作用。
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VCM

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