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標簽 > 機器學習
機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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一種用于檢測結(jié)果陰陽性判定的手持式對流PCR系統(tǒng)
本文提出一種手持式對流 PCR 系統(tǒng)，可同時實現(xiàn) 8 樣本病原體檢測。針對熒光曲線多樣性，將機器學習用于檢測結(jié)果陰陽性判定，提升了其檢測性能。
時間復雜度不是測量一個算法或一段代碼在某個機器或者條件下運行所花費的時間。時間復雜度一般指時間復雜性，時間復雜度是一個函數(shù)，它定性描述該算法的運行時間，...
2022-10-02 標簽：機器學習 1.3k 0
淺談Exynos移動處理器CPU（中央處理單元）在移動設備中的作用
CPU的性能由多種因素決定，包括時鐘*速度、IPC*和內(nèi)核數(shù)*。以前的手機的CPU都是單核結(jié)構(gòu)，并且流水線結(jié)構(gòu)也比較簡單。因此，它的并行處理能力有限并且...
OpenAI 最先進的語言模型 GPT-3需要驚人的數(shù)以億計的操作來訓練，并且花費了大約 500 萬美元的計算時間。工程師們認為他們已經(jīng)找到了一種通過使...
2022-09-27 標簽：處理器神經(jīng)網(wǎng)絡AI 1.1k 0
基于深度學習（DL）的數(shù)據(jù)驅(qū)動的非參數(shù)化MEMS結(jié)構(gòu)設計方法
在本論文研究中，作者們提出使用深度學習技術(shù)，通過快速準確地預測具有不同幾何結(jié)構(gòu)特征的眾多設計候選方案的物理特性，加速MEMS設計周期。
機器學習已經(jīng)成為我們生活的中心，無論是作為消費者、客戶、研究者還是從業(yè)人員。無論將預測建模技術(shù)應用到研究還是商業(yè)問題，我認為其共同點是：做出足夠好的預測...
2022-09-22 標簽：數(shù)據(jù)機器學習計算模型 1.7k 0
準確評估鋰離子電池的健康狀態(tài)對電動汽車的使用至關(guān)重要。及早發(fā)現(xiàn)性能不足有助于及時維護動力電池系統(tǒng)，同時可以降低使用成本、防止故障和安全事故。近年來，“大...
EDA 承受著來自多方面的巨大壓力。技術(shù)正在快速發(fā)展，而 EDA 是難題的基本組成部分，它使我們能夠轉(zhuǎn)向更小的幾何形狀。
使用PyTorch深度解析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡，在圖像上表現(xiàn)特別出色。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡由Yan LeCun在1998年提出，可以識別給定輸入圖像中存在的數(shù)字。
2022-09-21 標簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習 1.3k 0
在本篇文章中，我將對機器學習做個概要的介紹。本文的目的是能讓即便完全不了解機器學習的人也能了解機器學習，并且上手相關(guān)的實踐。這篇文檔也算是EasyPR開...
TensorFlow 數(shù)據(jù)集（TensorFlow DataSets）是一系列現(xiàn)成的數(shù)據(jù)集，可用于 TensorFlow 或其他 Python 機器學習...
深度學習和簡單的統(tǒng)計學是一回事嗎？很多人可能都有這個疑問，畢竟二者連術(shù)語都有很多相似的地方。在這篇文章中，理論計算機科學家、哈佛大學知名教授 Boaz ...
利用TinyML在MCU上實現(xiàn)AI/ML推論工作
眾所皆知，MCU運算力有限(相對于IoT網(wǎng)關(guān)、手機、計算機)，而AI/ML向來耗用運算力，如此TinyML的技術(shù)主張豈不矛盾?事實上，MCU的運算力也非...
來自埃默里大學的一項研究從狗的大腦中解碼了視覺圖像，首次揭示了狗的大腦如何重建它所看到的東西。這項研究發(fā)表在《可視化實驗期刊》上。
研究人員開發(fā)出基于機器學習信號處理模塊相結(jié)合的個性化傳感器
據(jù)麥姆斯咨詢報道，貝魯特美國大學（American University of Beirut）的研究人員開發(fā)出一款利用電磁波與定制基于機器學習（ML）信...
今天，為了方便讀者學習，我們將試圖把模型簡化一點，并逐一介紹里面的核心概念，希望讓普通讀者也能輕易理解，并提供ppt下載。 課件介紹 課件完整內(nèi)容 ? ...
2022-09-14 標簽：模型機器學習Transformer 1.8k 0
運動控制技術(shù)的多樣性，常常會讓用戶覺得開始使用它們有些不知所措。本文將為機器視覺領(lǐng)域的專業(yè)人士介紹運動控制的基礎知識。
2022-09-08 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器視覺機器學習 2k 0
“在許多應用領(lǐng)域中，業(yè)界已經(jīng)開發(fā)出高效的 ML FPGA 和 ASIC，以降低訓練和推理的功耗，并且正在進行大量投資來延續(xù)這一趨勢。”
使用 MATLAB，您能夠： · 使用無線波形發(fā)生器以合成和無線信號形式生成訓練數(shù)據(jù) · 通過向生成的信號添加射頻損傷和信道模型來增強信號空間 ·...
2022-09-08 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡無線通信AI 2.3k 0
我們提出并設計了一種使用Trio的定時器線程的網(wǎng)絡內(nèi)滯留者緩解技術(shù)。我們在測試平臺上使用三個真實的DNN模型（ResNet50、DenseNet161和...
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