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
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FPGA GDDR6 机器学习
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
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传感器 机器学习
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
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机器学习 算法
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。
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AI 机器学习
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
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人工智能 机器学习
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。
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语音技术 机器学习
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
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机器学习 AI
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
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机器学习
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
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机器学习 监督学习 无监督学习
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
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谷歌，机器学习
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
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机器学习
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
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美光科技 机器学习 自动驾驶
恩智浦面向重点应用领域推出的eIQ边缘智能软件环境和可自定义的系统级解决方案，边缘节点开发人员如今可利用数学升级来推动云上机器学习(ML)的历史性发展。 eIQ软件环境包括构建和优化云训练ML模型所需的工具，可在工业、物联网(IoT)和汽车应用等各领域资源受限的边缘设备中高效运行。一键式完成生产的解决方案专门面向语音、视觉和异常检测应用领域。通过节省成为ML专家所需的大量投资，恩智浦使成千上万家产品需要机器学习功能的客户得偿所愿。 恩智浦资深副总裁兼微控制器业务总经理Geoff Lees表示：“我
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恩智浦 机器学习
借助恩智浦面向重点应用领域推出的eIQ边缘智能软件环境和可自定义的系统级解决方案，边缘节点开发人员如今可利用数学升级来推动云上机器学习(ML)的历史性发展。 eIQ软件环境包括构建和优化云训练ML模型所需的工具，可在工业、物联网(IoT)和汽车应用等各领域资源受限的边缘设备中高效运行。一键式完成生产的解决方案专门面向语音、视觉和异常检测应用领域。通过节省成为ML专家所需的大量投资，恩智浦使成千上万家产品需要机器学习功能的客户得偿所愿。 恩智浦资深副总裁兼微控制器业务总经理Geoff Lees表示：
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恩智浦 机器学习
IDC报告显示，预计机器学习工具和解决方案的企业级采用率将在本十年结束前达到65% - 并且支出将达到460亿美元。平均而言，55%的企业CIO已将机器学习视为业务加速的核心优先事项之一。本文重点介绍了2019年机器学习将如何继续发展。 以下是亿欧智库为您带来的精选分享： 机器学习的新用例即将出现 今年早些时候，美国陆军宣布将使用定制的机器学习软件工具用于战斗车辆的预测性维护。换句话说，机器学习将能够预测车辆可能需要何时以及何种类型的维修服务。另一个有趣的机器学习用例是根据之前股票收益的记录预测
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机器学习 人工智能
机器学习介绍
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