- 过去十年内，随着我们在人工智能领域取得长足进步，我们能够为嵌入式系统增加一些先进功能，例如人脸识别。虽然人脸识别能够带来诸多好处，但人们有时仍然认为它的使用存在问题，甚至充满了争议。事实究竟如何？在本文中，我们将澄清一些对人脸识别的误解。 1) 人脸识别的成本非常昂贵 人们会觉得要让计算机能够识别人脸，解决方案必须采用高端硬件。毕竟，自21世纪前十年中期以来，深度学习算法在图像分类方面的突破都利用了图形处理单元(GPU)的强大处理能力，这些单元通常在紧耦合集群中使用。但对于嵌入式系统（
- 关键字：
人脸识别 机器学习
- 机器学习的知识产权问题假设一家公司主要生产对于客户的业务运营至关重要的设备。为了避免发生故障而对这些客户产生重大影响，这家公司使用机器学习模型来做出预防性维护决策。为了构建这种模型，公司花费了大量时间、金钱和精力。但是，客户可以复制这个知识产权来自行进行维护，这样就不必继续支付维护合同的费用。同时，竞争对手也可能会直接复制模型来获取利益，而不是投资构建自己的模型。本白皮书探讨了机器学习模型的哪些方面将受到知识产权法律的保护。要构建用于维护的机器学习（ML）模型，必须收集并标记正确的训练集，选择正确的架构和
- 关键字：
机器学习 知识产权
- 汽车工业的最新发展引起了科研人员对疲劳驾驶监测的研究兴趣，意图开发一种有效的驾驶员监测系统，能及时发现心理物理状态异常，减少疲劳驾驶引起的交通事故。现在许多文献特别专注于生理信号的研究，通过测量心率变异性（HRV）来得到有关心脏运动的信息。事实上，HRV还是一个有效的评估生理压力的指标，因为它可以提供与自主神经系统支配的心血管系统活动相关的信息。本文旨在通过提取人脸特征点，分析由血压引起的皮肤细微运动，再以一个稳健的方式重构光电容积图（PPG）信号。所得结论是，传感器检测到的PPG信号与使用人脸特征点重构
- 关键字：
机器学习 LSTM 驾驶员疲劳驾驶
- 让机器人抓取物体时对物体产生感觉对提高效率非常重要。苏黎世联邦理工学院的研究人员宣布，他们已利用机器学习技术开发了一种低成本的触觉传感器。该传感器能高分辨率、高精度地测量力的分布。这些特征使机器人手臂能够更灵活地抓住敏感、脆弱的物体。
- 关键字：
研究人员 机器人 机器学习
- 无论计算机未来在社会中扮演什么角色，杰夫·迪恩(Jeff Dean)都将在结果中发挥强大的作用。作为谷歌人工智能技术研究小组的负责人，他领导的工作覆盖面十分广泛，对从研发自动驾驶汽车到制造机器人，再到谷歌强大的在线广告业务等方方面面都做出了贡献。
- 关键字：
AI 谷歌 机器学习
- 如今，根据在地球上观测到的太阳和火星的运行轨迹，一种受大脑启发的机器学习算法计算出了太阳位于太阳系的中心。而天文学家花了几个世纪才弄明白这个道理。
- 关键字：
人工智能 机器学习 神经网络
- 在过去的几年中，信息安全一直都是基于防病毒方案、隔离技术和加密技术的组合。政府机构和信息安全公司愿意采用跟踪互联网流量的方法，并根据其签名查找可疑材料。这些技术重点是在出现问题后去检测恶意软件，并去实现良好数据与恶意软件之间的隔离。但是，如果恶意软件未被检测到，它可能会在系统后台中潜伏数月甚至数年，并在以后变得活跃。
- 关键字：
信息安全 机器学习
- 高焕堂 （台湾VR产业联盟主席，厦门VR/AR协会荣誉会长兼顾问） 摘 要：AI机器学习的基础活动之一就是提取特征。本文通过举例和比喻来领悟特征的含义，以及理解特征提取的方法和目的。而且，从人为的特征提取，开始思考由AI机器自动提取特征的途径，迈向深度学习之路。 1 从认识特征出发 1.1 以狗和兔子为例 据说古代有一位小公主（例如大清时代的格格），常常到荒郊野外去玩，携带一只狗去出行。为什么她要携带狗呢? 因为狗儿天生就最熟悉兔子的特征，而且兔子的特征也最吸引狗儿们，所以狗儿喜欢又擅长于探索
- 关键字：
201911 AI 机器学习 提取特征
- 从家居或商业应用，到互联车辆，边缘计算贯穿整个物联网。随着数据量的增加，这种计算需要具有最优网络安全功能与最高功能安全级别的强大互联边缘计算平台。创新通常成波出现（图1）。一些创新浪潮遵循着发展路径，例如，从早期的大型机到小型计算机，最后过渡到如今众所周知的紧凑型计算机，这种变化是循序渐进的。考虑到计算能力随时间推移变得更加强大、外形尺寸更加紧凑、软件开发更加简单，这种过程也非常合理。其他创新浪潮则更加剧烈。从手机到智能手机的过渡以及向物联网的快速转变就是这样的例子。图1：创新浪潮：物联网和人工智能是边缘
- 关键字：
物联网 机器学习
- 思科2019年6月11日宣布推出旨在简化网络管理并让网络更加安全的软件创新。如今，随着企业越来越多地投资数字技术，不断增多的工作负载往往让IT团队疲于应对。为了减轻这一负担，并使IT能够专注于提供创新，思科推出了全新的人工智能和机器学习功能，让IT团队能够利用独特的网络洞察，快速高效地开展工作。在这些扩展功能中，思科还推出了能够在整个企业网络上提供更高效地管理用户和应用的创新功能，包括园区网络和广域网、以及数据中心和物联网边缘等。
- 关键字：
人工智能 机器学习 IT
- 摘 要：介绍ML，特别是ML如何从云渗透到网络的边缘。 关键词：人工智能；机器学习；边缘；Cortex-M 人工智能(AI)及其子集机器学习(ML)均代表着人类生存的重要发展里程碑。虽然人们仍然在争论一些道德问题，但AI和ML所提供的潜在好处实在令人难以抗拒。 AI是一个非常广泛的主题（如图1），在这里详细介绍ML，特别是ML如何从云渗透到网络的边缘。 1 什么是机器学习？ “机器能够思考吗？”这个问题促使伟大的科学家Alan Turing开发了“图灵测试(Turing test)”，今天这
- 关键字：
201910 人工智能 机器学习 边缘 Cortex-M
- 总部位于瑞典的自动驾驶软件公司Zenuity，成为第一家与CERN（欧洲核子研究组织）就开发面向自动驾驶汽车的快速机器学习开展合作的汽车公司。
- 关键字：
Zenuity CERN 自动驾驶 机器学习
- Marvell(美满电子)还真能玩，不但联合东芝为SSD带来了以太网访问能力，还让SSD变聪明了，要打造“计算存储”(Computational Storage)，SSD不再只是扮演数据存储的角色，还要参与计算。Marvell正在将机器学习引擎引入到SSD主控之中，使其可以从CPU、GPU那里接手一些推理工作，直接处理自己内部保存的数据，而无需进行传输交换。硬件上，Marvell使用了一大堆数据排线，连接SSD与FPGA，而软件上也有了比较成熟的进展。FMS 2019峰会上，Marvell就展示了这种计算
- 关键字：
固态硬盘 Marvell 机器学习
- 专家指出，利用机器学习算法将临床与分子数据结合，将成为“未来的潮流”。
- 关键字：
AI 机器学习 治疗
机器学习介绍
您好，目前还没有人创建词条机器学习!
欢迎您创建该词条，阐述对机器学习的理解，并与今后在此搜索机器学习的朋友们分享。
创建词条
关于我们 -
广告服务 -
企业会员服务 -
网站地图 -
联系我们 -
征稿 -
友情链接 -
手机EEPW
Copyright ©2000-2015 ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD. All rights reserved.
《电子产品世界》杂志社 版权所有 北京东晓国际技术信息咨询有限公司
京ICP备12027778号-2 北京市公安局备案：1101082052 京公网安备11010802012473
