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机器学习(Machine Learning),是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
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处理能力提高一倍,支持边缘ML应用:基于nRF54L的ME54BS系列BLE模块,性能全面升级!
作为全球化的一站式物联网无线连接模块供应商,创新微(MinewSemi)宣布推出基于Nordic Semiconductor新一代无线 SoC nRF5...
通过在 Google Cloud 上构建基于 ML 的广告服务,Moloco 找到了能够为客户提供强大且高度可扩展平台所需的基础设施系统。 Google...
Silicon Labs将于8月深圳物联网展上展示热门无线连接和AI/ML边缘智能参考设计
Silicon Labs(亦称“芯科科技”)即将参加 8 月 28 至 30 日 举办的 “2024 年深圳物联网展( IOTEShenzhen )”,...
全新Reality AI Explorer Tier,免费提供强大的AI/ML开发环境综合评估“沙盒”
包含Reality AI Tools®的自动AI模型构建、验证和部署模块,以及教程、应用示例与电子邮件支持 2024 年 7 月 16 日,中国北京讯 ...
Franka Robotics推出“Franka AI Companion”助力机器人领域研究创新
北京2024年3月20日 /美通社/ -- 3月19日,Franka Robotics宣布推出 Franka AI Companion,这是一款旨在为机...
无需管理底层基础设施,亚马逊云科技向量数据库轻松创建ML增强的搜索体验和应用程序
当我们进入一家图书馆时,图书馆的入口处会有几台电脑供你检索相关的书籍,你可以检索你想要的书籍的名字例如:《百年孤独》、《悲惨世界》等等,你也可以检索作者...
MCU面临哪些软件挑战?为什么拓展MCU的潜能需要新的思维方式
微控制器(MCU)已经历了无数次技术进步,从硬件加密到复杂的图形功能,然而在此期间,软件开发一直难以跟上这种步伐。这篇博文介绍了工程师在MCU平台上进行...
高通等技术供应商正在提供包含ML和5G使能器的机器人开发平台。但仅靠开发平台还不足以推动机器人技术创新向前发展,至少在机器人工程人才供不应求之前是不行的。
过去几年中,各行各业都经历了前所未有的挑战,但其中受影响最严重的还属于依赖于网络的云服务。为顺应新的现实,并迎接新的挑战,许多业务模式已经发生改变。而基...
根据Gartner预测,到2025年,各行业的AI/ML(机器学习)渗透率将会达到70%以上,AI软件行业增长率也将达31%。未来十年,人工智能将进入大...
简而言之,使用区块链技术不停记录所有关于人工智能(AI)或机器学习(ML)模型的决定,是朝着透明迈出的重要一步,透明是信任的关键要素。使用这种区块链也允...
应对严苛数据中心工作负载挑战的美光 9400 NVMe SSD投入量产
中国上海 2023 年 1 月 10 日 Micron Technology, Inc.(美光科技股份有限公司,纳斯达克股票代码:MU)10日宣布,美光...
如何优化ML模型与硬件实现TinyML?Arm归纳出5种作法
近几年,因应AI与ML应用趋势浪潮,越来越多企业开始尝试将这样的能力带到靠近数据源的边缘设备或IoT装置,来发展各种Edge AI或AIoT应用。例如结...
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