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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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NVIDIA和德勤将带来基于NVIDIA AI和 Omniverse平台新服务
您可在 10 月 23 日至 26 日于拉斯维加斯举行的全球金融科技大会上,了解 AI、机器学习和数据科学如何推动整个金融服务行业的创新。
用人工智能预测人工智能的未来:指数增长的知识网络中的高质量链接预测
这项研究工作的目的是设计一个可以“阅读、理解,然后行动”的人工智能相关文献的程序,从而为预测和建议跨领域研究思路打开大门。研究团队认为,从长远来看,这将...
尽管市面上的一些解决方案能够解决这个问题,但它们要么过于昂贵,要么由于以设备而非人作为跟踪对象,因而缺乏足够的准确性。XY Sense 的开发宗旨,是提...
近年来,使用机器学习技术进行特征提取的基于调制解调器特征的SLAM越来越受到关注,并有望在几乎所有机器人工作环境中超越传统方法。
Clea 是由 SECO 开发的 AI/IoT 平台,可轻松将边缘电子设备与云连接起来,并促进实时设备监控、分析、基础设施管理、预测性维护、安全远程...
人工智能(AI)和机器学习(ML)应用的关键方面之一是图像处理和计算机视觉。随着人工智能和ML应用程序的复杂性和需求的增加,开发用于图像处理和视觉数...
物理油藏计算 (PRC) 依赖于物理系统的瞬态响应。它是一个有吸引力的机器学习框架,能够以低功耗执行时间序列信号的高速处理。
关于条件监测,没有什么秘密或超级复杂的。这几乎就是它听起来的样子 - 随时了解建筑物设备的状况。这意味着当设备是全新的时,当它已经在线了一段时间,当...
一个Wi-Fi路由器大小的雷达设备即可以帮助远程持续监测帕金森病患者在家中的生活。通过使用无线电波跟踪帕金森病患者的步态,该设备可以帮助医生评估药物的疗...
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,可能是不熟悉的技术才能取得成功。
AIoT 是智能时代到来的催化剂,边缘计算设备是该领域实时处理和分析的核心。Cincoze GOLD 系列是一系列从头开始设计的 GPU 计算机,可...
边缘 AI 在硬件上本地处理和实现机器学习算法。这种形式的本地计算减少了数据传输的网络延迟,并解决了一切都发生在设备本身上的安全挑战。
非易失性快速存储器 (NVMe) 为边缘计算系统提供数据中心性能,实现快速数据存储和访问。该技术在重工业环境中实现复杂的自动化功能方面取得了突破,有...
SimInsights 和 Photomath 展示了初创企业如何使用 NVIDIA AI 提升教育质量。
德承DI-1000利用机器学习来降低交通拥堵-减少60%的等待时间
人们都希望通过十字路口时是绿灯,没有人会喜欢塞车。然而,除了无休止的等待带来的沮丧之外,交通效率低下也会严重损害一个城市或国家的经济和环境。根据INRI...
“我们展示了基于Xylo的超低功耗实时音频信号处理。Xylo突破了使用场景中的能耗限制,我们的成果旨在推动类脑处理器以及脉冲神经网络成为商用超低功耗应用...
为了满足数据呈指数级增长的需求,每天部署越来越多的智能连接传感器和资产,机器对机器(M2M)和物联网网络的创新是必要的,以缓解集中在云中数据处理的代...
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