機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。專門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)是繼專家系統(tǒng)之后人工智能應(yīng)用的又一重要研究領(lǐng)域,也是人工智能和神經(jīng)計(jì)算的核心研究課題之一。現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和人工智能系統(tǒng)沒(méi)有什么學(xué)習(xí)能力,至多也只有非常有限的學(xué)習(xí)能力,因而不能滿足科技和生產(chǎn)提出的新要求。
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深圳市浮思特科技有限公司
發(fā)布于 :2023年10月27日 16:46:07
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發(fā)表于 11-14 11:44
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內(nèi)人士看來(lái),最核心的是為了提升電腦性能,同時(shí)也能不受英特爾的牽制。 蘋(píng)果生態(tài)的根本邏輯是做一個(gè)閉環(huán)的系統(tǒng),從iOS、macOS到A系列等自家芯片,蘋(píng)果向來(lái)整合關(guān)鍵環(huán)節(jié)。蘋(píng)果能夠?qū)⑵?b class='flag-5'>體系優(yōu)化到現(xiàn)在的程度
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軟件系統(tǒng)因具有節(jié)點(diǎn)眾多、節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系復(fù)雜、隨時(shí)間演化、自組織臨界等特性可將其視為復(fù)雜系統(tǒng)。在軟件安全領(lǐng)域,對(duì)軟件體系結(jié)構(gòu)的分析一直是研究的重點(diǎn)。軟件
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