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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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传统的水果新鲜度预测和建模严重依赖各种理化指标(如失水率、pH值、VC含量,简称QCI)和经典动力学方法,面临耗时、费力、破坏性大、预测精度低的困境。当...
现在,来自哈佛大学约翰 · 保尔森工程与应用科学学院(SEAS)的研究人员展示了一种更简单的方法。他们从大自然汲取灵感,设计了一种新型柔软的机械抓手,使...
机器学习被证明对几乎每个行业都是有益的,包括网络行业。机器学习可以帮助解决棘手的旧网络障碍,并刺激新的网络应用程序,使网络非常方便。让我们通过几个用...
当计算系统根据经过训练的机器学习算法进行预测时,就会发生推理。虽然推理的概念并不新鲜,但在边缘执行这些高级操作的能力相对较新。
十年前,人工智能和机器学习被认为是神秘和学术性的,适用于现实世界的问题具有挑战性。普通人会在媒体上读到斯坦福大学或麻省理工学院正在开发的一些令人兴奋...
工业4.0已经酝酿了十多年,但最终达到了临界质量。随着OT专业人员准备安全可靠地加强工业数字化计划,他们必须熟悉一系列新的,可能不熟悉的技术才能取得成功。
物流自动化是指从原材料进入制造设施到成品离开的整个生产流程的处理。在许多情况下,它超越了这个时间,即使在现场部署货物并处理维护问题和升级后,也可以跟...
尽管目前使用 NumPy 写模型已经不是主流,但这种方式依然不失为是理解底层架构和深度学习原理的好方法。最近,来自普林斯顿的一位博士后将 NumPy 实...
工业 4.0 范式鼓励制造业使用机器学习、人工智能、云计算和工业物联网 (IIoT) 技术来改善工业流程、产品质量,并降低成本和上市时间。
随着 SoC 和系统复杂性的增加、市场窗口的缩小以及工程资源挑战的增加,任何可以提高芯片设计效率(更不用说相关的芯片质量)都可以为您带来优于竞争对手...
由于计算机架构的革命性发展以及人工智能和机器学习应用的突破性进展,嵌入式系统技术正在经历一个转型时期。
无论是所谓的工业4.0还是工业物联网,其根本目标都是在蒸汽机,传送带和信息技术(IT)借助尖端电子技术的帮助下实现第四次工业革命。
什么情况下产生的平均惊喜最高呢?自然是不确定越高平均惊喜越高。对于给定均值和方差的连续分布,正态分布(高斯分布)具有最大的信息熵(也就是平均惊喜)。
人工智能生态系统将边缘计算、传统高性能计算(HPC)和高性能数据分析(HPDA)的组件结合在一起,这些组件必须协同工作,才能有效地给决策者、一线人员和分...
随着设备变得越来越智能并生成更多数据,军事用户必须找到安全、高数据速率的方法来访问所有这些信息,无论他们的战术位置如何。新的5G网络将支持快速安全地...
用于态势感知和关键通信的数据比以往任何时候都更多地位于一个或多个云系统中。美国国防部(DoD)正在积极寻求通过联合全域指挥与控制(JADC2)战略以...
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