ML
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C++ 和機(jī)器學(xué)習(xí):使用 C++ 執(zhí)行 ML 任務(wù)的簡介
C++ 和機(jī)器學(xué)習(xí):使用 C++ 執(zhí)行 ML 任務(wù)的簡介 介紹 C++ 是一種高性能編程語言,非常適合機(jī)器學(xué)習(xí)( ML ) 任務(wù)。盡管它在 ML 中可能不像 Python 或 R 那樣流行,但它在速度和內(nèi)存效率方面具有優(yōu)勢
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統(tǒng)一 AI/ML 解決方案加速驗(yàn)證曲線收斂 保證覆蓋率的同時(shí)優(yōu)化仿真回歸
隨著應(yīng)用要求的激增和用戶需求的增加,硬件設(shè)計(jì)變得更加復(fù)雜。市場趨勢的快速變化,以及對(duì)電動(dòng)汽車等技術(shù)的更多關(guān)注,決定了對(duì)高效電源管理和高性能處理的需求水漲船高。隨著 SoC 設(shè)計(jì)規(guī)模的擴(kuò)大,復(fù)雜程度的增加,驗(yàn)證吞吐量仍然是一個(gè)瓶頸,單純依靠增加 CPU 核數(shù)量和運(yùn)行更多的并行測試治標(biāo)不治本
AI 2023-05-11 -
ML基礎(chǔ) | 一文詳解正態(tài)分布(附python實(shí)現(xiàn))
正態(tài)分布是統(tǒng)計(jì)學(xué)的核心概念,是數(shù)據(jù)科學(xué)的支柱。在進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析時(shí),我們首先探索數(shù)據(jù),而目的是找出其概率分布,對(duì)嗎?猜猜看,最常見的概率分布是什么?就是正態(tài)分布。
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利用AI和ML實(shí)現(xiàn)無紙化作業(yè)和文檔自動(dòng)化
紙張是辦公室運(yùn)營必不可少的商品。大多數(shù)常規(guī)辦公室都依靠紙來完成最簡單的任務(wù)。即使在數(shù)字化之后,建立一個(gè)完全無紙化辦公室的夢想仍未實(shí)現(xiàn)。人們習(xí)慣于標(biāo)準(zhǔn)形式的筆記和文檔。以下是如何使用AI和ML實(shí)現(xiàn)無紙化操作和文檔自動(dòng)化
人工智能 2020-03-09 -
大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為AI和ML新算法提供新靈感
人們?cè)?jīng)認(rèn)為眼睛是一個(gè)“啞的”傳感器,通過視覺神經(jīng)將數(shù)據(jù)發(fā)送到大腦,大腦包含了所有的視覺“處理”能力。近年來,科學(xué)家們一直在探究眼睛內(nèi)視網(wǎng)膜神經(jīng)元的復(fù)雜結(jié)構(gòu)和線路。正如對(duì)大腦的研究已經(jīng)為現(xiàn)代人工智能(
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AI/ML如何能夠幫助消除貧困
2015年,聯(lián)合國會(huì)員國通過了2030年可持續(xù)發(fā)展議程。議程確認(rèn)了17項(xiàng)積極的目標(biāo),而消除貧窮是其中最重要的目標(biāo)。自該議程發(fā)布以來,一些全球頂尖的AI和ML專家、決策者和大學(xué)、政府、企業(yè)和社區(qū)的帶頭人便一直試圖聯(lián)合起來以尋找消除貧困的方法
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改進(jìn)AI/ML部署的五種方法
在進(jìn)行任何AI/ML部署之前,組織需要將其數(shù)據(jù)科學(xué)的研究工作與項(xiàng)目管理的最佳實(shí)踐相結(jié)合。
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自動(dòng)駕駛領(lǐng)頭羊Waymo十周年奉獻(xiàn):Auto ML機(jī)器學(xué)習(xí)
美國當(dāng)?shù)貢r(shí)間1月16日,全球自動(dòng)駕駛領(lǐng)頭羊Waymo,發(fā)布了十年周年慶祝短視頻,并且在官方博客上發(fā)布了關(guān)于“Auto ML(Auto Machine Learning)”的文章,深度剖析了Auto ML與Google AI大腦,是如何幫助Waymo發(fā)展自動(dòng)駕駛技術(shù)的。
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網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營:AI和ML領(lǐng)域的新角色
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正在不斷提高跨網(wǎng)絡(luò)操作的自動(dòng)化能力,包括配置、故障排除和問題修復(fù)。
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人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)ML
?我們經(jīng)?吹竭@幾個(gè)熱詞:人工智能(ArtificialIntelligence)、機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)和深度學(xué)習(xí)(DeepLearning),但是它們之間究竟有什么區(qū)別和聯(lián)系呢?
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