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在剛剛過(guò)去的2019年，人工智能領(lǐng)域發(fā)生了顛覆性的突破，不斷有熱門(mén)技術(shù)迭代和實(shí)施落地。當(dāng)然在AI技術(shù)的發(fā)展變化中，有技術(shù)的的爆發(fā)也有技術(shù)的消亡。...
機(jī)器學(xué)習(xí)和AI繼續(xù)深入IT服務(wù)中，并補(bǔ)充軟件工程師開(kāi)發(fā)的應(yīng)用程序。如果IT團(tuán)隊(duì)想跟上這種步伐，必須提高他們的機(jī)器學(xué)習(xí)技能。...
由于高等數(shù)學(xué)底子太差的原因，機(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)法深入學(xué)習(xí)下去，只能做一個(gè)簡(jiǎn)單的嘗試者，甚至連調(diào)優(yōu)也未必能算的上，不過(guò)這樣也好，可以把重心放到對(duì)業(yè)務(wù)的理解上，以及業(yè)務(wù)和模型的選擇上。...
決策樹(shù)是最重要的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一，其可被用于分類和回歸問(wèn)題。本文中，我們將介紹分類部分。...
作者：stark 近些年來(lái)隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能（AI）正在逐步從尖端技術(shù)變得普及。人工智能的發(fā)展涉及物聯(lián)網(wǎng)、大規(guī)模并行計(jì)算、大數(shù)據(jù)以及深度學(xué)習(xí)算法等領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)是人工智能進(jìn)步最重要的因素，它也是當(dāng)前人工智能最先進(jìn)、應(yīng)用最廣泛的核心技術(shù)。作為人工智能技術(shù)理想的應(yīng)用領(lǐng)域，自動(dòng)駕駛以及智能交...
新冠疫情影響了商業(yè)活動(dòng)的方方面面，但它并沒(méi)有減少人工智能對(duì)我們生活的影響。事實(shí)上，自學(xué)算法和智能機(jī)器將在抗擊疫情以及未來(lái)我們可能面臨的其他疫情中發(fā)揮重要作用。...
邊緣和輪廓的提取是一個(gè)非常棘手的工作，細(xì)節(jié)也許就會(huì)被過(guò)強(qiáng)的圖像線條掩蓋，紋理（texture）本身就是一種很弱的邊緣分布模式，分級(jí)（hierarchical）表示是常用的方法，俗稱尺度空間（scale space）。以前做移動(dòng)端的視覺(jué)平臺(tái)，有時(shí)候不得不把一些圖像處理功能關(guān)掉，原因是造成了特征畸變?，F(xiàn)...
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中層信息量指標(biāo)，分析不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的處理能力。我們分析比較了四種在 NLP 中常用的深度學(xué)習(xí)模型，即 BERT， Transformer， LSTM， 和 CNN。在各 NLP 任務(wù)中，BERT 模型往往表現(xiàn)最好，Transformer 模型次之。...
使用傳統(tǒng)的折彎?rùn)C(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)金屬板的高精度彎曲，具有一定的挑戰(zhàn)性。這主要是由于材料的特性決定的，其彈性根據(jù)其成分和晶粒方向而變化。因此，該過(guò)程通常需要更長(zhǎng)的時(shí)間，因?yàn)樗枰嗟闹R(shí)和技能才能獲得更高的準(zhǔn)確性。...
機(jī)器學(xué)習(xí)（machinelearning）是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及了概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、算法復(fù)雜度等多門(mén)學(xué)科。...
在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和通信技術(shù)快速發(fā)展的今天，先進(jìn)技術(shù)逐漸在電網(wǎng)調(diào)度數(shù)據(jù)電力監(jiān)控之中得到使用， 并且也推動(dòng)電網(wǎng)調(diào)度逐漸朝著自動(dòng)化的方向發(fā)展。...
在5G技術(shù)三大特性eMBB（增強(qiáng)移動(dòng)帶寬）、URLLC（超可靠超低延時(shí)通信）、mMTC（大連接物聯(lián)網(wǎng)）加持下，如無(wú)人駕駛、直播游戲、可穿戴設(shè)備、遠(yuǎn)程辦公、智能家居（AIoT）、遠(yuǎn)程醫(yī)療、智慧城市、智慧金融、智慧交通、智慧農(nóng)業(yè)、在線教育、新零售、生物科技、智能制造、車聯(lián)網(wǎng)等等場(chǎng)景行業(yè)將迎來(lái)發(fā)展機(jī)遇。...
人工智能作為近年來(lái)的一門(mén)新興技術(shù)，已經(jīng)悄然地遍布到人們生活的方方面面，人工智能已經(jīng)發(fā)展成為最為火熱的行業(yè)。...
賽靈思選擇的策略一方面是面向了人工智能特別是機(jī)器學(xué)習(xí)的推斷，另一方面則是深耕數(shù)據(jù)中心加速卡應(yīng)用，試圖能盡可能脫離跟處理器之間的板級(jí)設(shè)計(jì)，從而巧妙地回避開(kāi)英特爾的CPU+FPGA模式，并取得了不錯(cuò)的市場(chǎng)增長(zhǎng)。...
通過(guò)建立既可解釋又準(zhǔn)確的模型來(lái)改良這種錯(cuò)誤的二分法。關(guān)鍵是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與決策樹(shù)相結(jié)合，在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行低級(jí)決策時(shí)保留高級(jí)的可解釋性。...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也有同樣的現(xiàn)象。 這是一個(gè)巨大的問(wèn)題，而通用逼近定理給我們關(guān)于如何克服這一問(wèn)題的絕對(duì)零提示。...
一種廣泛采用的處理高度不平衡數(shù)據(jù)集的技術(shù)稱為重采樣。它包括從多數(shù)類（欠采樣）中刪除樣本或向少數(shù)類（過(guò)采樣）中添加更多示例。...
AI行為識(shí)別分析技術(shù)，是一款基于AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法，通過(guò)實(shí)時(shí)分析視頻流，從視頻流中勾勒出人體骨架結(jié)構(gòu)，根據(jù)人的姿態(tài)特征和肢體運(yùn)動(dòng)軌跡，計(jì)算出各種人的異常動(dòng)作行為。...
對(duì)于工業(yè)服務(wù)器而言，全新的網(wǎng)格互聯(lián)架構(gòu)、高速緩存內(nèi)存設(shè)計(jì)、軟件工具以及現(xiàn)成的主板解決方案（加快創(chuàng)建基于 AI 的應(yīng)用）可以支持下一代的性能。...
GPU Coder 現(xiàn)在提供了一組更廣泛的網(wǎng)絡(luò)，以便在云和邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn) AI 系統(tǒng)，這些網(wǎng)絡(luò)包括 Darknet-19、Darknet-53、Inception-ResNet-v2、NASNet-Large 和 NASNet-Mobile。...
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