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标签 > 机器学习
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
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Congruity360利用AI提高风险评估过程的速度和精度
风险评估对于大多数行业都是一项至关重要的工作,而在企业合并或收购中尤为关键。如今,AI的应用也延伸到了这一领域。
要让制造商充分发掘工业4.0的潜力,他们必须将其连接设备的数据与人工智能、处理和分析结合起来。传统工厂生产商品,而智能工厂生产商品和数字,这二者必须齐头...
工业机器人一般情况下会根据机器人的作业内容,在不同产业需求下进行客制化生产,而操作方法与设计等基本参数因厂商而各自有一套,因此一般工厂操作员若非有机器人...
莱迪思半导体超低功耗FPGA解决方案助力机器学习面向大众市场
全新的毫瓦级功耗FPGA解决方案为机器学习推理在大众市场物联网应用中实现快速部署创造机遇。
让机器像新生儿的大脑一样进行自我学习和思考,这听上去不可思议的场景正在谷歌代号为Google X的秘密研发部转变为现实。
互联网的飞速发展使其成为全球信息传播和共享的重要资源,互联网上的数据也呈几何级数增长,然而要从互联网上获取有用的知识却变得非常困难,“数据爆炸,知识贫乏...
欧司朗收购加拿大初创公司Motorlea 拓展植物照明生态链
温室或者室内农场为了提高生产效率、减少人工成本,就需要进行智能化的管理。欧司朗的风险投资事业部Fluxunit收购了加拿大初创公司Motorleaf的部...
如果不深入了解构建和训练新算法所需的基本工具,研究人员就会像中世纪的炼金术士一样用道听途说的方法来研究人工智能。
任何曾经编辑过磁带或Spotify播放列表的人都知道,当他们在歌曲中传递出了某种情感时,他们就会取得成功。这就是为什么Gracenote的音乐数据专家长...
人工智能技术最近经常被提及,但除了谷歌展现的阿法狗之外,很少有能够让我们感觉特别神奇的人工智能技术,不得不说人工智能是未来,但发展道路还很长。
据科学美国人杂志报道,在寻找外星智慧生命(SETI)的过程中,我们经常寻找与我们拥有类似智慧、技术和交流方式的生命体。“跳出我们大脑”的思维方式也意味着...
新特性:在近日举行的 Microsoft Build 大会上,Microsoft推出了 基于 Project Brainwave 的 Azure 机器学...
这是一个令人兴奋的时代。诸如基因组学和医学成像等的医学领域带来的信息巨浪如今扑面而来,我们将可以利用人工智能来分析这些数据,并提供医疗见解。
近期,吴恩达做客播客节目 Greymatter 探讨了自动化、智能化将会在各个领域如何发展,以及机器学习和人工智能的未来。
人工智能在医疗领域扮演着越来越重要的角色,它的发展从诊断糖尿病和医学扫描,到未来甚至可能完全取代医生。现阶段,它能够识别一些传统的诊断工具难以识别的隐秘...
AI的加入,让人看到了可喜的改变。根据TechEmergence的研究报告,AI可以将新药研发的成功率从12%提升至14%,这仅有的2%的增长不容小觑,...
“机器学习”的概念自上世纪50年代出来以来就备受科技界的关注,而近年来“深度学习”逐渐成为机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析...
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