遇到的問(wèn)題是：只將AO直接連到其中一個(gè)AI，則8個(gè)AI采集到的數(shù)據(jù)相同。所用數(shù)據(jù)采集卡為：DAQ2501
2017-08-30 11:22:19
1 個(gè) AI 模型 = 5 輛汽車(chē)終身碳排量，AI 為何如此耗能？
2021-01-22 06:35:03
最近在做一個(gè)非線性擬合的模型，擬合出來(lái)的關(guān)系是一個(gè)S型函數(shù)。但是當(dāng)自變量的值過(guò)大時(shí)，自變量和因變量對(duì)應(yīng)關(guān)系不是非常好，換句話說(shuō)從因變量的值不能反推自變量的值，于是需要做一個(gè)修正，將數(shù)值過(guò)大的一段函數(shù)
2015-04-21 09:40:59
現(xiàn)在的項(xiàng)目需要用采集卡采集一定的數(shù)據(jù)，然后畫(huà)出曲線，并計(jì)算曲線的面積。所以想先將數(shù)據(jù)擬合后在采用積分控件。準(zhǔn)備先將采集的數(shù)值進(jìn)行擬合得出公式在由公式計(jì)算積分，但是采集的數(shù)組為一維數(shù)組，想用數(shù)組的值為Y值，數(shù)組索引的值為X值，請(qǐng)問(wèn)如何才能實(shí)現(xiàn)？
2011-12-07 21:33:52
牛頓環(huán)實(shí)驗(yàn)牛頓環(huán)簡(jiǎn)介：17世紀(jì)初，物理學(xué)家牛頓在考察肥皂泡及其他薄膜干涉現(xiàn)象時(shí)，把一個(gè)玻璃三棱鏡壓在一個(gè)曲率已知的透鏡上，偶然發(fā)現(xiàn) 干涉圓環(huán)，并對(duì)此進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)觀測(cè)和研究。他發(fā)現(xiàn)，用一個(gè)曲率半徑
2008-12-05 15:52:29
曲線擬合后如何求取峰值點(diǎn)對(duì)應(yīng)的X軸上的值，跪求大神指導(dǎo)
2015-10-28 14:30:20
能簡(jiǎn)單的介紹一下高斯濾波原理嗎
2023-10-09 08:00:37
文章目錄高斯過(guò)程回歸多任務(wù)高斯過(guò)程文獻(xiàn)閱讀文獻(xiàn)[1]文獻(xiàn)[2]文獻(xiàn)[3]文獻(xiàn)[4]文獻(xiàn)[5]文獻(xiàn)[6]編程實(shí)現(xiàn)參考文獻(xiàn)和資料本文介紹了高斯過(guò)程回歸GPR以及多任務(wù)高斯過(guò)程MTGP的原理，并且對(duì)幾篇
2021-06-30 06:59:08
如題，使用線性擬合VI時(shí)為何設(shè)定的斜率上下限沒(méi)有起到作用？我想用一組已知數(shù)據(jù)擬合一條斜率固定的直線，該如何實(shí)現(xiàn)？求大神指點(diǎn)？也可用Matlab程式實(shí)現(xiàn)。以下是我自己寫(xiě)的一個(gè)程序，指定斜率為90°，可是擬合出來(lái)并不是90°，也沒(méi)有報(bào)錯(cuò)。
2017-04-03 20:09:26
一、算法原理1、問(wèn)題引入在之前講解過(guò)的多維極值的算法中（最速下降法、牛頓法、共軛梯度法、擬牛頓法等），我們都利用了目標(biāo)函數(shù)的導(dǎo)數(shù)值，因?yàn)楹瘮?shù)的導(dǎo)數(shù)值是函數(shù)性態(tài)的反應(yīng)。但在實(shí)際的工程應(yīng)用中，會(huì)出現(xiàn)目標(biāo)
2021-08-17 09:24:08
5.91 5.48 5.11 5.98];%多項(xiàng)式擬合n=1;A=polyfit(x,y,n);??%n是給定的多項(xiàng)式的次數(shù)，擬合出來(lái)的結(jié)果A是系數(shù)向量y1=polyval(A,x);??%計(jì)算出擬合的y
2017-07-18 01:19:09
請(qǐng)問(wèn)，我有一組數(shù)據(jù)離散的空間點(diǎn)，是一個(gè)三維的曲面，現(xiàn)在已經(jīng)用插值法里面的"cubic"擬合了，擬合的曲面很接近實(shí)際值，但是我想得到這個(gè)曲面的方程，請(qǐng)問(wèn)怎么求呢？（x軸131的點(diǎn)
2018-05-01 06:17:01
更有可能正確識(shí)別圖像。Dropout：高斯噪聲在深度學(xué)習(xí)中的另一個(gè)用途是在訓(xùn)練期間將其添加到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重中。 這被稱(chēng)為Dropout。 在訓(xùn)練過(guò)程中，dropout 以一定的概率（例如 0.5）隨機(jī)將
2023-02-16 14:04:10
請(qǐng)問(wèn)VLIB庫(kù)中的混合高斯建模APIVLIB_mixtureOfGaussiansS32()，是不是只接受灰度圖像的輸入，不直接接受RGB的輸入？另外對(duì)于RGB的高斯建模與灰度圖的高斯建模哪個(gè)效果更好些，有做過(guò)的指點(diǎn)下啊。
2018-06-21 16:57:12
選擇非線性曲線擬合，導(dǎo)入數(shù)據(jù)，之后創(chuàng)建模型說(shuō)明（model description）時(shí)，這個(gè)里面的字符串是擬合表達(dá)式；但每次運(yùn)行導(dǎo)入數(shù)據(jù)后總有提示說(shuō)“錯(cuò)誤-20068”， 輸入?yún)?shù)至少有一個(gè)元素的值
2012-11-19 20:23:27
`我有一個(gè)圖像，想要擬合內(nèi)外圓，請(qǐng)問(wèn)labview工具箱有沒(méi)有現(xiàn)成的工具可以完成擬合。`
2020-04-17 18:34:29
用labview做了個(gè)洛侖茲擬合，怎么會(huì)這樣？？
2017-10-04 19:55:19
本帖最后由 像風(fēng)一樣飛翔！ 于 2019-11-28 16:32 編輯
matlab有強(qiáng)大的擬合工具包c(diǎn)ftool，能否用labview調(diào)用matlab的擬合函數(shù)呢？答案是可以的！
2019-11-28 16:28:34
非線性方程（或方程組）問(wèn)題可以描述為求 x 使得f(x) = 0。在求解非線性方程的方法中，牛頓迭代法是求非線性方程（非線性方程組）數(shù)值解的一種重要的方法。牛頓是微積分創(chuàng)立者之一，微積分
2012-03-08 16:22:24
{:23:}x,y,z為三組向量，散點(diǎn)圖為一個(gè)半球型，怎么用插值法把它擬合成一個(gè)曲面，求助！！！
2012-06-09 12:27:54
擬合一堆成本曲線，函數(shù)形式y(tǒng)=A*x*x+B*x,且A>0,B>0。一幫人用eviews，spss都沒(méi)搞定，只好要我編程，沒(méi)想到matlab擬合工具箱幫了大忙，即形象，又方便。不到一天
2011-11-03 15:31:51
- 分布擬合度卡方檢驗(yàn)%% 數(shù)學(xué)規(guī)劃% lp - 線性規(guī)劃% linprog - 線性規(guī)劃(在MATLAB5.3使用) % fmin - 一元函數(shù)極值% fminu - 多元函數(shù)極值擬牛頓法
2011-07-10 14:26:59
ransac擬合直線和平面(matlab版本)
2019-03-26 07:48:33
我現(xiàn)在有三個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)，打算用MATLAB擬合一個(gè)圓；我用的是labview，打算調(diào)用這個(gè)節(jié)點(diǎn)，直接調(diào)用程序也行，求大神幫助。
2016-03-30 17:04:53
從梯度下降法、牛頓法到擬牛頓法，淺談它們的聯(lián)系與區(qū)別
2020-05-21 11:06:52
在實(shí)驗(yàn)室?guī)兔Γ瑤熜肿層胠abview做一個(gè)高斯波形，要求有半個(gè)波形，四分之三個(gè)波形，請(qǐng)問(wèn)怎么做呀。。。
2013-08-09 18:27:19
倒數(shù)運(yùn)算分為這兩個(gè)步驟則需要更多的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)和空間開(kāi)銷(xiāo)。而采用常規(guī)的浮點(diǎn)運(yùn)算單元（FPU）來(lái)求解的話，同樣需要很長(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間。本文介紹一種基于牛頓迭代法（又稱(chēng)Newton-Raphson算法）的平方根
2019-07-18 07:33:50
u3000針對(duì)任意散射環(huán)境信道，文中提出基于角度域任意功率譜PDF的基函數(shù)采樣近似擬合算法，并以小角度擴(kuò)展擬合等效大角度域擴(kuò)展，計(jì)算并導(dǎo)出各種擬合以及實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)情況下的無(wú)線信道衰落相關(guān)性
2023-09-19 07:53:10
由測(cè)試得到的一組數(shù)據(jù)，運(yùn)用最小二乘進(jìn)行高斯擬合的matlab程序代碼（二維圖）？
2016-03-17 16:32:26
= x_n1x_n1 = x_n - (f'(x_n)/f''(x_n))牛頓法的基本思想是，需要優(yōu)化的函數(shù)f在局部可以近似表示為一個(gè)二次函數(shù)。我們只需要找到這個(gè)二次函數(shù)的最小值，并將該點(diǎn)的x值記錄下來(lái)。之后重復(fù)
2019-05-07 08:30:00
圖像噪聲-椒鹽噪聲高斯噪聲（待補(bǔ)充）
2020-05-27 17:40:06
15 模型的過(guò)擬合 & 欠擬合 & 總體解決方案
2020-05-15 07:49:36
Matlab傷不起啊向各位大神求助怎么用Matlab設(shè)計(jì)一個(gè)高斯脈沖成形濾波器啊
2013-04-11 10:56:44
求有關(guān)曲線擬合的程序，關(guān)于油液三線值法的
2012-04-22 09:19:49
單位發(fā)酵車(chē)間泡沫檢測(cè)電路板總出現(xiàn)故障，我扒下來(lái)一個(gè)電路圖，哪個(gè)大神給我講解一下什么原理？沒(méi)太看明白覺(jué)得op07cp放大器這是個(gè)什么用法？
2018-11-17 09:28:43
的數(shù)據(jù)可以對(duì)未來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行推測(cè)與模擬，因此都是使用歷史數(shù)據(jù)建立模型，即使用已經(jīng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練，然后使用該模型去擬合未來(lái)的數(shù)據(jù)。 在我們機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合和欠擬合的現(xiàn)象。訓(xùn)練一開(kāi)始，模型通常會(huì)欠擬合，所以會(huì)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，然而等到訓(xùn)練到一定程度的時(shí)候，就需要解決過(guò)擬合的問(wèn)題了。
2021-01-28 06:57:47
我想實(shí)現(xiàn)的是將大量數(shù)據(jù)樣本點(diǎn)通過(guò)最小二乘法進(jìn)行曲面擬合，最小二乘法和插值法不同的是，擬合無(wú)需過(guò)每一個(gè)點(diǎn)。保證R值最好就可以了但是滿足最小二乘法的多項(xiàng)式形式有很多，按照不同的數(shù)據(jù)，可以采用多種
2017-07-03 21:51:18
小弟有一個(gè)一維數(shù)組，使用labview的Gaussian Peak Fit進(jìn)行高斯擬合，得出的結(jié)果是一個(gè)高斯分布的數(shù)組，所以取高斯中心位置取到的是一個(gè)整數(shù)。但是我想要得到高斯擬合的函數(shù)中心，也就是精確的中心，怎樣做到呢？{:3:}
2014-03-27 10:23:21
`我今天拿塊泡沫用萬(wàn)用表測(cè)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)不導(dǎo)電`
2016-08-11 15:55:01
看資料高斯計(jì)的傳感器的量程都是0--2000高斯，但是高斯計(jì)的量程一般都是0--20000，或者更高，是怎么實(shí)現(xiàn)的呢，還是我檢索資料的能力有限，沒(méi)有找到對(duì)的資料啊，祈求大神賜教
2022-07-19 22:37:02
不好意思，我是新手，或許問(wèn)題問(wèn)的不是很清楚。是這樣，我想用labview控制信號(hào)發(fā)生器，想讓信號(hào)發(fā)生器輸出半高寬和占空比可調(diào)的高斯函數(shù)。請(qǐng)問(wèn)能否用labview實(shí)現(xiàn)嗎？labview里面有沒(méi)有高斯函數(shù)模塊可調(diào)用？或者，能否用labview直接調(diào)用matlaB的高斯函數(shù)？非常感謝！
2014-12-10 22:06:45
python-學(xué)習(xí)曲線，判斷過(guò)擬合，欠擬合
2019-04-24 10:23:39
"matlab實(shí)現(xiàn)牛頓迭代法求解非線性方程"。通過(guò)試著運(yùn)行作者的matlab code，產(chǎn)生了如下一些疑問(wèn)，請(qǐng)各位老師幫忙解答，不勝感謝。clearclcsyms x1 x2 x3
2014-07-05 02:53:54
瑞士Metrolab PT2026核磁共振高斯計(jì)世界上精度很高的高斯計(jì)/磁強(qiáng)計(jì)核磁共振(NMR)是測(cè)量磁場(chǎng)的很精確的技術(shù)，而且PT2026是目前市場(chǎng)上精度很高的核磁共振高斯計(jì)。在最佳測(cè)試條件下
2022-01-10 15:57:54
改變世界的力學(xué):從牛頓到愛(ài)因斯坦Mechanics that Changed World:From Newton to Einstein在系統(tǒng)總結(jié)前人知識(shí)的基礎(chǔ)上，牛頓發(fā)現(xiàn)了萬(wàn)有引力定律，創(chuàng)造性地建立了解決當(dāng)時(shí)的天體運(yùn)動(dòng)問(wèn)題
2008-11-24 16:48:14
7 教學(xué)章節(jié)： 實(shí)驗(yàn) 等厚干涉及其應(yīng)用——牛頓環(huán)、劈尖教學(xué)內(nèi)容：1、介紹“等厚干涉及其應(yīng)用——牛頓環(huán)、劈尖”實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)原理
2008-12-03 19:29:310 本文介紹了一種遺傳算法（GA）優(yōu)化自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）的方法，并采用基于GA 優(yōu)化ANFIS 方法，擬合非線性多峰函數(shù)，同時(shí)分析了這種方法的擬合能力和預(yù)測(cè)能力。實(shí)驗(yàn)
2009-07-07 15:01:4831 一種新的2次擬合碼鑒別器:該文針對(duì)傳統(tǒng)碼鑒別器在帶限條件下窄相關(guān)增益降低的問(wèn)題，提出在碼跟蹤環(huán)中采用2 次擬合碼鑒別器。2 次擬合碼鑒別器根據(jù)帶限條件下的碼相關(guān)特性，
2009-10-29 12:51:2010 要點(diǎn)一 牛頓第一定律1.關(guān)于物體的慣性,下列說(shuō)法中正確的是 ( )A.運(yùn)動(dòng)速度大的物體,不能很快停下來(lái),
2010-01-27 09:21:390 以 低軌衛(wèi)星 CHAMP為例，采用切比雪夫多項(xiàng)式對(duì)其軌道進(jìn)行擬合與外推，分析不同擬合時(shí)間長(zhǎng)度和多項(xiàng)式階數(shù)對(duì)擬合精度的影響，并討論短時(shí)間預(yù)報(bào)的可行性。切比雪夫多項(xiàng)式與拉格朗日
2011-05-31 14:59:3328 Matlab數(shù)據(jù)擬合基礎(chǔ)函數(shù)的使用，教你如何擬合兩個(gè)未知量
2015-11-10 16:45:170 高斯牛頓迭代法簡(jiǎn)介，包括高斯牛頓迭代法推演及及結(jié)論
2016-01-08 16:21:260 利用java實(shí)現(xiàn)了計(jì)算方法中的各種算法，包括：雅可比迭代、高斯-賽德?tīng)柕⒗窭嗜詹钪怠⒘兄髟?b class="flag-6" style="color: red">高斯消去、不含列主元高斯約當(dāng)法、高斯-約當(dāng)消去、牛頓插值、牛頓迭代、二次多項(xiàng)式擬合、一次多項(xiàng)式擬合、二分法、三對(duì)角的追趕法算法。
2016-04-25 10:54:090 正態(tài)分布（Normal distribution），也稱(chēng)“常態(tài)分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二項(xiàng)分布的漸近公式中得到。C.F.高斯在研究
2017-12-04 16:38:44
32821 
普遍使用的代數(shù)距離最小的最小二乘（ LS）橢圓擬合算法簡(jiǎn)單、易實(shí)現(xiàn)，但對(duì)樣本點(diǎn)無(wú)選擇，導(dǎo)致擬合結(jié)果易受誤差點(diǎn)影響，擬合不準(zhǔn)確。針對(duì)此特性，提出了一種基于萊特準(zhǔn)則的橢圓擬合優(yōu)化算法。首先，由代數(shù)距離
2017-12-07 16:57:031 時(shí)間長(zhǎng)度服從某種高斯分布和相鄰語(yǔ)音音節(jié)之間存在短時(shí)能量波谷兩個(gè)假設(shè)，提出了基于音節(jié)時(shí)間長(zhǎng)度高斯擬合的漢語(yǔ)音節(jié)切分方法。對(duì)算法進(jìn)行分析，根據(jù)初步切分短時(shí)能量波谷分散到各分語(yǔ)音段的特性，提出了簡(jiǎn)化算法，有效降
2017-12-19 14:15:070 如今人工智能已經(jīng)進(jìn)入了技術(shù)紅利期，失衡的人才供求成為了束縛他發(fā)展的最大阻礙。AI人才頻頻告急，許多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)行AI人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)中，洶涌的浪潮，有人不經(jīng)想問(wèn)支撐AI人才千萬(wàn)年薪的，又有多少是泡沫？
2017-12-28 17:30:05865 運(yùn)動(dòng)估計(jì)是去除視頻時(shí)間維冗余的編碼技術(shù)。而目前通用的平移運(yùn)動(dòng)模型無(wú)法有效地表示物體的局部非剛性復(fù)雜運(yùn)動(dòng)．為此，提出一種基于改進(jìn)高斯一牛頓法的彈性運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法．首先，通過(guò)分析初始迭代點(diǎn)對(duì)高斯一牛頓迭代
2018-01-08 15:32:531 針對(duì)光纖光柵反射譜不對(duì)稱(chēng)所導(dǎo)致的尋峰算法誤差問(wèn)題，提出了一種基于FPCA狀態(tài)機(jī)的非對(duì)稱(chēng)高斯擬合尋峰算法。算法通過(guò)狀態(tài)機(jī)之間的相互轉(zhuǎn)換完成對(duì)數(shù)據(jù)的篩選處理，然后引入非對(duì)稱(chēng)高斯模型，給出峰值補(bǔ)償修正公式
2018-01-09 10:58:583 研究了具有零相關(guān)區(qū)的高斯整數(shù)序列集構(gòu)造方法。該方法基于二元正交矩陣，首先利用插零法構(gòu)造出具有零相關(guān)區(qū)的三元序列集。然后利用完備高斯整數(shù)序列進(jìn)行濾波，從而將三元序列變換成高斯整數(shù)序列且保持序列相關(guān)函數(shù)
2018-01-10 16:33:550 人工智能（AI）這個(gè)領(lǐng)域，全球都存在著泡沫。如今泡沫越吹越大已經(jīng)到了要破滅的時(shí)候，真正贏家也開(kāi)始初露跡象。50倍PS值背后，AI視覺(jué)公司的蜂擁進(jìn)入，人才和商業(yè)化出現(xiàn)天平失衡現(xiàn)象。AI將顛覆整個(gè)行業(yè)。
2018-01-16 11:14:352333 FPGA仿真篇-使用腳本命令來(lái)加速仿真二 基于FPGA的HDMI高清顯示借口驅(qū)動(dòng) 基于FPGA灰度圖像高斯濾波算法的實(shí)現(xiàn) FPGA為什么比CPU和GPU快 基于Xilinx FPGA的視頻圖像采集
2018-02-20 20:49:007272 
在數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)科中， 過(guò)度擬合(overfit)模型被解釋為一個(gè)從訓(xùn)練集(training set)中得到了高方差(variance)和低偏差(bias)，導(dǎo)致其在測(cè)試數(shù)據(jù)中得到低泛化(generalization)的模型。
2018-02-07 17:00:287759 
本文檔內(nèi)容介紹了基于簡(jiǎn)單潮流計(jì)算的牛頓拉夫遜程序，供參考
2018-03-05 15:12:299 本文首先闡述了牛頓環(huán)的概念與牛頓環(huán)的產(chǎn)生機(jī)理，其次介紹了實(shí)際生產(chǎn)中牛頓環(huán)產(chǎn)生的地方與原因分析及分析了如何測(cè)算預(yù)防牛頓環(huán)產(chǎn)生的設(shè)計(jì)參數(shù)，最后介紹了如何從工藝上預(yù)防牛頓環(huán)的產(chǎn)生和牛頓環(huán)的應(yīng)用。
2018-03-13 11:07:55124154 
牛頓環(huán)，又稱(chēng)“牛頓圈”。在光學(xué)上，牛頓環(huán)是一個(gè)薄膜干涉現(xiàn)象。光的一種干涉圖樣，是一些明暗相間的同心圓環(huán)。例如用一個(gè)曲率半徑很大的凸透鏡的凸面和一平面玻璃接觸，在日光下或用白光照射時(shí)，可以看到接觸點(diǎn)為一暗點(diǎn)，其周?chē)鸀橐恍┟靼迪嚅g的彩色圓環(huán)；而用單色光照射時(shí)，則表現(xiàn)為一些明暗相間的單色圓圈。
2018-03-13 18:04:4643439 研究光的干涉現(xiàn)象可以進(jìn)一步加深對(duì)光的波動(dòng)性的認(rèn)識(shí)，產(chǎn)生光的干涉的儀器很多，牛頓環(huán)儀是一種常見(jiàn)的觀察光的干涉的光學(xué)器件，用牛頓環(huán)儀可以觀察到光的等厚千涉，對(duì)其干涉條紋有關(guān)量進(jìn)行測(cè)量，便可以很精確地測(cè)得
2018-03-13 18:21:1663756 二維高斯函數(shù)具有旋轉(zhuǎn)對(duì)稱(chēng)性，即濾波器在各個(gè)方向上的平滑程度是相同的。一般來(lái)說(shuō)，一幅圖像的邊緣方向是事先不知道的，因此，在濾波前是無(wú)法確定一個(gè)方向上比另一方向上需要更多的平滑。旋轉(zhuǎn)對(duì)稱(chēng)性意味著高斯平滑濾波器在后續(xù)邊緣檢測(cè)中不會(huì)偏向任一方向。
2018-04-09 15:54:1623368 
針對(duì)局部圖像擬合（ LIF）模型對(duì)初始輪廓大小、形狀和位置敏感的問(wèn)題，提出一個(gè)結(jié)合全局信息的局部圖像灰度擬合模型。首先，構(gòu)造了一個(gè)基于全局圖像信息的全局項(xiàng)；其次，將該全局項(xiàng)與LIF模型中的局部
2018-12-24 15:53:599 英偉達(dá)錯(cuò)判市場(chǎng)需求，股價(jià)“蹦極”的背后是數(shù)字貨幣泡沫的膨脹與破裂。礦熱過(guò)后，AI仍是決勝場(chǎng)。
2019-01-24 16:57:373266 AI已經(jīng)成為企業(yè)拉投資的敲門(mén)磚，大量的企業(yè)存在著利用AI作為噱頭，來(lái)吸引投資人的情況。
2019-03-09 11:47:074540 Watson 是IBM 的重量級(jí)AI 系統(tǒng)；近年IBM 大力發(fā)展AI 醫(yī)療，在2015 年成立獨(dú)立的 Watson Health 部門(mén)，并收購(gòu)多家醫(yī)療數(shù)據(jù)公司，前景看好。然而短短三年，這個(gè)明星部門(mén)就要裁員50% 到70% 的員工，代表AI 醫(yī)療的泡沫化。AI 導(dǎo)入醫(yī)療，遇到了怎樣的瓶頸？
2019-06-03 14:50:052939 
的高斯函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)集進(jìn)行函數(shù)逼近的擬合方法。
其實(shí)可以跟多項(xiàng)式擬合類(lèi)比起來(lái)，不同的是多項(xiàng)式擬合是用冪函數(shù)系，而高斯擬合是用高斯函數(shù)系。
使用高斯函數(shù)來(lái)進(jìn)行擬合，優(yōu)點(diǎn)在于計(jì)算積分十分
2019-07-19 08:00:002 多維科技高斯計(jì)系列產(chǎn)品包括USB2705A-軸向低場(chǎng)高斯計(jì)、USB2705H-軸向低場(chǎng)高斯計(jì)、USB2510A-軸向高場(chǎng)高斯計(jì)、USB2510T-橫向高場(chǎng)高斯計(jì)以及USB2510-CAL01-800
2019-10-25 15:06:173181 
過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，到了驗(yàn)證和測(cè)試階段就大不如意了，即模型的泛化能力很差。
2020-01-29 17:48:0029319 
如何判斷過(guò)擬合呢？我們?cè)谟?xùn)練過(guò)程中會(huì)定義訓(xùn)練誤差，驗(yàn)證集誤差，測(cè)試集誤差（泛化誤差）。訓(xùn)練誤差總是減少的，而泛化誤差一開(kāi)始會(huì)減少，但到一定程序后不減反而增加，這時(shí)候便出現(xiàn)了過(guò)擬合的現(xiàn)象。
2021-01-22 07:44:556 牛頓迭代法是原理是根據(jù)一個(gè)初始點(diǎn)在該點(diǎn)做切線，切線與X軸相交得出下一個(gè)迭代點(diǎn)的坐標(biāo)，再在處做切線，依次類(lèi)推，直到求得滿足精度的近似解為止。
2021-03-09 10:52:002445 ? ? 作者： 顧正書(shū) ? 以AI為賣(mài)點(diǎn)的國(guó)產(chǎn)GPU新貴是泡沫嗎? ? 3月30日，“壁仞科技完成B輪融資，成立一年多累計(jì)融資超過(guò)47億”的新聞刷爆了半導(dǎo)體圈。 ? 2019年9月成立的壁仞科技在其
2021-04-06 17:41:395572 
基于牛頓法的自適應(yīng)高階跑分距離推薦模型
2021-06-17 15:34:0010 Python實(shí)現(xiàn)所有算法-二分法 Python實(shí)現(xiàn)所有算法-力系統(tǒng)是否靜態(tài)平衡 Python實(shí)現(xiàn)所有算法-力系統(tǒng)是否靜態(tài)平衡（補(bǔ)篇） Python實(shí)現(xiàn)所有算法-高斯消除法 Python實(shí)現(xiàn)所有算法
2022-07-13 10:40:541287 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎么和高斯過(guò)程聯(lián)系在一起的呢？Lee et al. [1] and Neal [2] 指出，隨機(jī)初始化無(wú)限寬網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)會(huì)產(chǎn)生一個(gè)高斯過(guò)程，稱(chēng)作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高斯過(guò)程（neural network Gaussian process, NNGP）。
2022-08-10 11:25:123746 給出多個(gè)點(diǎn)，然后根據(jù)這些點(diǎn)擬合出一條直線，這個(gè)最常見(jiàn)的算法是多約束方程的最小二乘擬合，如下圖所示:
2022-08-26 10:36:272640 直接看數(shù)學(xué)公式描述如何迭代不直觀，先來(lái)看動(dòng)圖就很容易理解牛頓迭代法為什么叫迭代法以及怎樣迭代的
2023-04-17 09:04:031496 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《基于示波法和高斯擬合的腕式電子血壓計(jì)設(shè)計(jì)與驗(yàn)證.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-10-20 10:45:201 牛頓迭代法是一種數(shù)值計(jì)算方法，用于求解方程的數(shù)值近似解。它是以英國(guó)科學(xué)家艾薩克·牛頓的名字命名的，最初由牛頓在17世紀(jì)末提出。牛頓迭代法基于一個(gè)簡(jiǎn)單的原理：一條曲線的切線近似代替這條曲線，在切線
2023-11-21 15:06:51324 泡沫材料在電池包熱管理中的應(yīng)用 隨著電動(dòng)汽車(chē)的快速發(fā)展，電池技術(shù)的進(jìn)步對(duì)電動(dòng)汽車(chē)的性能和續(xù)航里程起著至關(guān)重要的作用。然而，電池的熱管理問(wèn)題一直是電動(dòng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)中的一個(gè)突出挑戰(zhàn)。過(guò)高的溫度會(huì)降低電池
2023-12-08 15:55:47251 為促進(jìn)銷(xiāo)量的營(yíng)銷(xiāo)噱頭，AI手機(jī)會(huì)不會(huì)重蹈折疊屏的覆轍目前還有待商榷。 各手機(jī)廠商發(fā)展AI的策略和產(chǎn)品 市場(chǎng)上已有AI手機(jī)在售，三星、華為、小米、OPPO、vivo、榮耀都推出了自家的旗艦AI手機(jī)，AI附加圍繞“AI芯片+AI智能系統(tǒng)+AI開(kāi)放生態(tài)”三個(gè)賦能。 三星
2024-03-11 16:31:06153 
一加創(chuàng)始人內(nèi)部講話曝光 劉作虎稱(chēng)AI手機(jī)不是噱頭 AI已經(jīng)在改革千行萬(wàn)業(yè)，我們看到一加創(chuàng)始人內(nèi)部講話曝光中就提到AI手機(jī)；一加創(chuàng)始人劉作虎在內(nèi)部講話中表示，AI手機(jī)不是噱頭，而是行業(yè)大勢(shì)所趨，3個(gè)月
2024-03-12 15:39:50504
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