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机器学习 文章

Achronix宣布即日推出用于人工智能/机器学习和网络硬件加速应用的第四代Speedcore eFPGA IP

  • 2018年12月4日,基于现场可编程门阵列(FPGA)的硬件加速器器件和高性能嵌入式FPGA半导体知识产权(eFPGA IP)领导性企业Achronix半导体公司今天宣布:即日起推出其第四代嵌入式FPGA产品Speedcore™Gen4 eFPGA IP,以支持客户将FPGA功能集成到他们的SoC之中。
  • 关键字: Speedcore Gen4  人工智能  机器学习  FPGA  

更高性能的边缘应用

  • Achronix的FPGA产品和技术专注于边缘应用上的多种人工智能(AI)需求,例如汽车传感器融合、目标检测和识别、AI和机器学习,以及360度环绕视图系统等需要在边缘上本地处理数据的应用。
  • 关键字: AI  机器学习  

面向轻型机器学习,恩智浦出台eIQ开发环境及芯片

  • IoT推动了这几年MCU的更新换代,而下一波MCU的助推器是终端的机器学习,包括家庭环境、声音处理、手势控制、智能感测&控制、多摄像头观察、个人资产、主动目标识别、AR(增强现实)等。
  • 关键字: IOT  机器学习  

Micron和Achronix提供下一代FPGA并借助高性能GDDR6存储器支持机器学习应用

  • Micron和Achronix提供下一代FPGA并借助高性能GDDR6存储器支持机器学习应用
  • 关键字: FPGA  GDDR6  机器学习  

使用智能软件和NIRscan™ Nano 评估模块(EVM)确定材料成分

  •   如果您在网页上搜索“如何确定面料的制作成分”,您可能会找到“燃烧测试”的网页内容。在燃烧测试中,需要取一小块织物样品,放在明火上,观察它是否收缩、熔化或燃烧,并注意产生的气味。  现在,使用TI DLP® NIRscan™ Nano评估模块(EVM)和Sagitto系统,可以更简单、准确地确定织物和纺织品成分。Sagitto系统结合了微型近红外传感器和机器学习模型,可帮助企业简化测量过程。每种类型的织物都因不同的成分而具有独特的近红外指纹。服装通常包含不同类型的纤维,精确的合成物组分在服装的整个使用过
  • 关键字: 传感器  机器学习  

机器学习的关键点是什么 数据量比算法还重要

  •   机器学习算法可以通过概括示例来确定如何执行重要任务。手动编程很难完成这样的目标,所以机器学习通常是可行且成本有效的。随着更多数据的出现,可以解决更加雄心勃勃的问题。因此,机器学习被广泛应用于计算机真诚等领域。然而,开发成功的机器学习应用程序需要大量的“黑色艺术”,这在教科书中很难找到。  1. 学习=表示+评价+优化  所有的机器学习的算法通常包括三个组成部分:  表示:一个分类器必须用计算机能够处理的一些正式语言来表示。相反,为学习者选择一种表示方式就等同于选择一组可以学习的分类器。这个集合被称为学
  • 关键字: 机器学习  算法  

美国要限制14类新技术出口:包含AI、机器学习等先进技术!

  • 美国相关部门已经开始尝试各种新政策加强封锁技术对外合作,尤其在高科技领域,管制正在不断收紧。
  • 关键字: AI  机器学习  

“通过分析、人工智能和机器学习将媒体与娱乐(M&E)内容货币化”

  •   随着时间的推移,世界各地的电影制片厂和制片公司,都捕捉到了大量的素材。但这些资源深处其实还隐藏着未被充分利用的宝藏。这些宝藏中蕴含着巨大的价值,或者可以作为大数据应用程序的一部分加以分析,从而为我们提供精确的预测、关联分析,或为我们带来期望的结果。为了得到最终结果,我们应该把这些内容用可靠且经济的方式存储起来,确保万无一失。这样才能通过数据分析、人工智能(AI)和机器学习(ML)开启货币化的道路。而媒体库和分析平台的构建,既可以在企业本地,也可以在云端完成,或着由二者结合来完成。  选择一个供应商购买
  • 关键字: 人工智能  机器学习  

深度:语音技术革命正在改变人类的交流方式

  • 无论是在医疗、旅游、还是商业活动,以人工智能为代表的新技术正在彻底改变人与人之间的交流方式,并将打破身体、地域、国别、语种的各种限制。未来,我们的交流对象也将不再局限在人类,可以是机器、可以是动物。
  • 关键字: 语音技术  机器学习  

机器学习不断接近人脑水平 AI图像识别发展如何

  •   过去十几年,人类可以说是在机器智能面前节节退败,屡败屡战,而多任务处理(multi-tasking)几乎是为数不多可以让人类骄傲的事情了。人们可以同时打开8个网站、数份文档和一个交友软件,即使正在专心处理其中一件事,只要突然收到一条回复或更新提醒,也能够快速安排。对机器而言,要在同一时间完成这样的任务显然有点困难,因此,多任务处理一直被视为人类独有的技能点。  然而,这个优势也将失去了。  近几年,Alphago、视频识别、指纹解锁、图片识别、语音转文字、机器人看病等一系列事件,使我们深刻的感受到人工
  • 关键字: 机器学习  AI  

机器学习:亟须纠正的4大类“偏差”

  •   偏见是指个人对他人或其他群体所持有的缺乏充分事实依据的认识和态度,而机器学习中的偏差则是由缺乏足够的特征和用于训练模型的相关数据集不全面引起的。机器学习算法在训练中严格按照其数学构造和数据执行任务,准确完成人类所输入的内容,因此,机器学习模型的偏差通常是由设计和收集相关数据的人的“偏见”造成的。  数据科学家在构建算法并对机器学习进行训练时,源自其本身某种程度的偏见会不可避免地蔓延到AI模型中,比较幸运的是,机器学习的偏差能够被检测和规避。不过,相关的研究人员仍需保持警惕。本文总结了需要了解和防范的4
  • 关键字: 机器学习  

你想要的机器学习课程笔记在这:主要讨论监督学习和无监督学习

  •   机器学习定义:A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E(一个程序从经验E中学习解决任务T进行某一任务量度P,通过P测量在T的表现而提高经验E(另一种定义
  • 关键字: 机器学习  监督学习  无监督学习  

谷歌推机器学习标注图片中物体界面 整体速度提高3倍

  •   10月24日上午消息,据中国台湾地区媒体iThome.com.tw报道,Google在2018 ACM多媒体会议上,推出一种使用机器学习来标注图片界面,让使用者快速为图片中物体标记出轮廓以及标签,提高整体标记速度达三倍。  由于现代基于深度学习电脑视觉模型的性能,取决标签训练资料的多少,越大的资料库将能让机器学习有更好的表现。Google在许多深度学习的研究都一再提到,高品质的训练资料取得并不容易,而这个问题已经成为发展电脑视觉的主要瓶颈,对于诸如自动驾驶、机器人或是图片搜寻等这类以像素为辨识基础的工
  • 关键字: 谷歌,机器学习  

“AI临床医生”学习智能体问世

  •   据科技日报报道,英国《自然·医学》杂志23日在线发表了一项人工智能与医学研究:英国科学家报告了一个名为“AI临床医生”(AI Clinician)的学习智能体。“AI临床医生”通过强化学习,能帮助人类医生改进实时决策,在全球范围内提高败血症的治疗效果,进而每年挽救万千条生命。  败血症是一种严重威胁生命的疾病,患者机体对炎症感染产生极端反应,导致组织和器官受损。败血症是全球第三大死亡原因和医院内死亡的主要原因。治疗败血症的关键是正确施用注射液和药物,以帮助病人维持血压稳定。但是,目前的临床实践尚未达到
  • 关键字: 机器学习  

美光科技庆祝成立40 周年,领先与创新的脚步永不停歇

  •   美光科技公司今天在爱达荷州议会大厦前举办庆典,欢庆公司成立 40 周年。美光在全球的办事机构举办了多场庆祝活动。  美光科技于40 年前在美国博伊西成立,从一家初创公司逐步发展成为全球第四大半导体公司,拥有业界最广泛的存储解决方案组合。如今,美光在世界 17 个国家/地区拥有 34000 多名员工。在发展过程中,美光科技贡献了近 40000 项专利,其对创新的追求推动着公司不断发展壮大。过去 40 年间,美光的高性能存储解决方案助力各种终端应用(如个人计算、智能手机、网络和云计算)实现了多项更广泛的技
  • 关键字: 美光科技  机器学习  自动驾驶  
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机器学习介绍

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