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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(fù)雜度理論等多門學科。
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本文針對NVIDIA的GStreamer技術(shù)進行簡介，主要是因為NVIDIA的Jetson Inference相關(guān)應(yīng)用，都是透過GStreamer進行影...
2022-11-16 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NVIDIAgpu 1.9k 0
5G網(wǎng)絡(luò)無人駕駛技術(shù)的實現(xiàn)原理
5G網(wǎng)絡(luò)國內(nèi)已經(jīng)普及很長一段時間了，雖然仍舊很多人用4G手機，但是5G的應(yīng)用已經(jīng)滲入到各行各業(yè)，特別是一些要求高速率網(wǎng)絡(luò)的行業(yè)。
2023-11-08 標簽：控制系統(tǒng)智能駕駛機器學習 1.9k 0
汽車SoC之16-32核心的CPU架構(gòu)設(shè)計
ARM服務(wù)器芯片最早可追溯到2013年，華為在2013年開始用ARM架構(gòu)與指令集設(shè)計服務(wù)器芯片，2015年基于Cortex-A57推出第一款A(yù)RM服務(wù)器...
高幀速率要求這些接口以高速傳輸圖像數(shù)據(jù)。同樣，傳感器必須為每幀輸出（fps / mW）消耗低功耗。這些特性支持將系統(tǒng)定時和功率預(yù)算轉(zhuǎn)移到最需要的地方-處...
2022-05-07 標簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習 1.9k 0
來源：Master編程樹“機器學習”最初的研究動機是讓計算機系統(tǒng)具有人的學習能力以便實現(xiàn)人工智能。因為沒有學習能力的系統(tǒng)很難被認為是具有智能的。目前被廣...
使用 PYNQ 可以輕松在 FPGA 上實現(xiàn)加速 AI/ML，而無需編寫一行 HDL！讓我們看看如何做到這一點。
在人工智能和機器學習領(lǐng)域，選擇適合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)種類是構(gòu)建高效、準確模型的關(guān)鍵步驟。這一過程涉及對任務(wù)類型、數(shù)據(jù)特性、計算資源及模型性能要求等多方面的綜合考慮。
與機器學習相關(guān)的其他術(shù)語：分析教程系列
In the fourth video in the Analytics tutorial we talk about some other terms...
氮化鎵（GaN）被認為是自硅以來影響最大的半導體創(chuàng)新產(chǎn)品，該材料能夠在比傳統(tǒng)半導體材料高得多的電壓下工作。更高的電壓意味著更高的效率，因此基于GaN的R...
垃圾郵件識別需使計算機“學會”識別某個郵件是否為垃圾郵件。為實現(xiàn)計算機識別垃圾郵件，開發(fā)人員需搜集較多的垃圾郵件和非垃圾郵件，并“告訴”計算機各個郵件分...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表征可視化研究綜述
近年來, 以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep neural networks, DNN)為代表的機器學習方法逐漸興起[1]. 由于訓練數(shù)據(jù)的增加[2-3]及計算能...
2022-08-09 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習 1.9k 0
根據(jù)機器學習相關(guān)介紹（10）——支持向量機（低維到高維的映射），支持向量機可通過引入φ(x)函數(shù)，將低維線性不可分問題轉(zhuǎn)換為高維線性可分問題。
數(shù)據(jù)管理者需要考慮使用數(shù)據(jù)湖或數(shù)據(jù)倉庫作為存儲庫
數(shù)據(jù)湖是一個中央存儲庫，可以大量存儲所有數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）。數(shù)據(jù)通常以原始格式存儲，無需首先進行處理或結(jié)構(gòu)化。
該團隊研究的光子納米結(jié)構(gòu)由具有規(guī)則孔狀圖案的硅層組成，其上覆有由硫化物制成的量子點涂層。激光激發(fā)后，接近局部場放大的量子點，比在無序表面上發(fā)出了更多的光...
2018-10-15 標簽：光學傳感器機器學習納米結(jié)構(gòu) 1.9k 0
遙想當年，與傅里葉變換（Fourier Transform）的第一次偶遇是學習信號與系統(tǒng)的時候，覺得她的數(shù)學表達很美，想進一步了解來著，但終究只可遠觀而...
2023-06-20 標簽：FFT車載雷達OFDM技術(shù) 1.9k 0
在FPGA上實現(xiàn)一個模塊，求32個輸入中的最大值和次大值
從算法本身來看，找最大值和次大值的過程很簡單；通過兩次遍歷：第一次求最大值，第二次求次大值; 算法復(fù)雜度是O(2n)。FPGA顯然不可能在一個周期內(nèi)完成...
芯訊通LTE Cat.1模組A7680C的水位監(jiān)測儀應(yīng)用解析
通過搭載芯訊通LTE Cat.1模組A7680C的傳感器收集溫濕度、土壤水分、CO2和輻射數(shù)據(jù)，葉、莖、根系和果實生長形態(tài)圖像數(shù)據(jù)并進行作物模型參數(shù)校準...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合的誤差怎么分析
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合誤差分析是一個復(fù)雜且深入的話題，涉及到多個方面，需要從數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型結(jié)構(gòu)、訓練過程和正則化方法等多個角度進行綜合考慮。 引言 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種...
2024-07-03 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型機器學習 1.9k 0
數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別
數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘是兩個密切相關(guān)但有所區(qū)別的概念。 1. 定義 數(shù)據(jù)分析（Data Analysis） 數(shù)據(jù)分析是指對數(shù)據(jù)進行收集、清洗、轉(zhuǎn)換和建模的過...
2024-07-05 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘機器學習 1.9k 0
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