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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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人工智能不仅仅存在于云中;它将无处不在。本地设备的智能化、缩短的延迟、数据完整性、更快的执行力、可扩展性等等都是Endpoint AI的优势所在,这...
5月5日,达摩院发布并开源新型联邦学习框架FederatedScope,该框架支持大规模、高效率的联邦学习异步训练,能兼容不同设备运行环境,且提供丰富功...
在第二个示例中,机器学习可用于增加气体传感器的选择性。例如,气体传感器已经可以根据气味强度触发厨房和浴室的通风。
工业制造过程中会产生大量数据,利用这些数据可实现重要的目标——预测故障、优化设备寿命、优化生产流程以便更好地满足市场需求。
嵌入式人工智能/机器学习(AI/ML)以“生态+集成+定制”差异化发展
随着嵌入式处理器的能力不断提升,超小型化的硬件加速器不断被引入,以及原厂及商业的开发环境和工具不断出现,嵌入式人工智能/机器学习(AI/ML)技术在近几...
这篇文章是我将为 Parallel Forall 撰写的系列文章中的第一篇,该系列文章旨在为 深度学习 提供一个直观而温和的介绍。它涵盖了最重要的深...
芯鼎科技与普诺飞思合作开发Metavision传感器应用方案
芯鼎科技(iCatch)多年来专注于数位影像处理技术与系统单芯片之开发与设计,近年来更积极投入机器学习技术相关应用领域的研究。
通过Sim2SG模型生成sim-to-real转移学习场景图
在这项工作中,我们提出了 Sim2SG ,一个模型,实现了 sim-to-real 转移学习场景图生成上未标记的真实世界数据集。我们将域间隙分解为合...
该项目的目的是创建一个与谷歌的张量处理单元具有相似架构的机器学习协处理器。该实现的资源可定制,可以以不同的尺寸使用以适应每种类型的 FPGA。这允许在嵌...
利用Apache Spark和RAPIDS Apache加速Spark实践
在第三期文章中,我们详细介绍了如何充分利用 Apache Spark 和 Apache RAPIDS 加速器 Spark 。 大多数团队都会通过干净...
通过NVIDIA SimNet v21.06进行频域电磁仿真
随需应变网络研讨会:“ 用 NVIDIA SimNet 在理工科课程中构建基于人工智能的仿真能力 ”了解 NVIDIA SimNet 如何解决广泛的...
但是无可否认的是深度学习实在太好用啦!极大地简化了传统机器学习的整体算法分析和学习流程,更重要的是在一些通用的领域任务刷新了传统机器学习算法达不到的精度...
当数据点之间存在依赖关系时,例如时间序列数据和文本分析,数据科学家会使用RNN(循环神经网络) 。LSTM(长期短期记忆)通过一系列重复模块创建一种形式...
通常,ASIC 带来的麻烦多于其价值。他们需要很长时间来设计:Google 花了15 个月的时间来开发 TPUv1,这个速度快得惊人。它们最初很昂贵,需...
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