GRU模型實戰(zhàn)訓練 智能決策更精準

上一期文章帶大家認識了一個名為GRU的新朋友, GRU本身自帶處理時序數(shù)據(jù)的屬性,特別擅長對于時間序列的識別和檢測(例如音頻、傳感器信號等)。GRU其實...

2024-06-13 標簽：Gru機器學習rnn 1373 0

通過強化學習策略進行特征選擇

來源：DeepHubIMBA特征選擇是構(gòu)建機器學習模型過程中的決定性步驟。為模型和我們想要完成的任務選擇好的特征，可以提高性能。如果我們處理的是高維數(shù)據(jù)...

2024-06-05 標簽：人工智能機器學習強化學習 359 0

邊緣計算與5G融合，將會發(fā)生什么？

隨著人們對邊緣計算和5G的興趣和投資不斷增加，各種應用將從它們的融合中受益。

2024-05-20 標簽：機器學習自動駕駛汽車自主機器人 463 0

一種柔性稀疏傳感器網(wǎng)絡系統(tǒng)，用于新生兒不安運動評估

“研究中，我們通過專業(yè)醫(yī)師的標定，篩出幾例有風險的嬰兒，隨后便通過醫(yī)生緊急聯(lián)系到嬰兒父母，建議他們?nèi)ド霞夅t(yī)院做全面檢查。在這一刻，我們真正感到自己所做事...

2024-05-19 標簽：機器學習柔性傳感器 815 0

液滴微流控技術在癌癥研究中的應用：從單細胞分析到3D細胞培養(yǎng)

癌癥具有難發(fā)現(xiàn)、治愈率低和愈后差等特點，已經(jīng)成為全球第二大死亡原因。由癌細胞異質(zhì)性引起的耐藥性和治療差異是癌癥治療效果不佳的主要原因。

2024-05-19 標簽：圖像識別人工智能機器學習 2147 0

存內(nèi)計算技術工具鏈——量化篇

本篇文章將重點講述存內(nèi)計算技術工具鏈之“量化”，我們將從面向存內(nèi)計算芯片的深度學習編譯工具鏈、神經(jīng)網(wǎng)絡中的量化（包括訓練后量化與量化感知訓練）、基于存內(nèi)...

2024-05-16 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習深度學習 1256 0

RA8 Cortex-M85 Helium技術入門指南（1）

瑞薩電子在2023年10月底推出強大的RA8系列MCU，具備突破性的3000 CoreMark，并可滿足客戶應用所需的完全確定性、低延遲及實時操作要求。

2024-05-14 標簽：處理器dsp嵌入式 1227 0

艾為推出筆記本電腦音效解決方案—國民神仙算法awinicSKTune

隨著社會的進步與科技的飛躍，筆記本電腦作為現(xiàn)代社會辦公、學術研究及休閑娛樂的核心工具，其重要性與日俱增，這一趨勢促使筆記本技術不斷向輕量化、高性能、持久...

2024-05-14 標簽：揚聲器WINDOWS智能控制 1228 0

如何省時省力地優(yōu)化差分對過孔過渡？

科技已成為我們生活中不可或缺的一部分且正在不斷改變我們的世界。正因如此，系統(tǒng)設計變得更加復雜，為了確保性能、功能和可靠性，設計的仿真參數(shù)不斷增加。優(yōu)化擁...

2024-04-29 標簽：AI人工智能機器學習 563 0

EDA技術應用突破不再局限于芯片設計領域

十多年來，EDA高層管理人員一直在尋求擴展到相鄰市場的機會但無果。實際上，直到2016年西門子以45億美元收購Mentor Graphics之前，該領域...

2024-04-28 標簽：芯片設計eda人工智能 407 0

使用英特爾Agilex3和Agilex5器件構(gòu)建下一代數(shù)據(jù)中心平臺管理方案

憑借小巧的外形和高 I/O 規(guī)模等優(yōu)勢，低功耗、高度靈活且經(jīng)過成本優(yōu)化的英特爾 Agilex 3 和英特爾 Agilex 5 FPGA 以及 SoC F...

2024-04-26 標簽：處理器英特爾加速器 1224 0

深入剖析Xilinx Zynq的前沿優(yōu)勢

傳感器是任何工業(yè)系統(tǒng)，尤其是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案的關鍵組成部分。從簡單的溫度測量熱電偶，到結(jié)合多個異構(gòu)傳感器的用來測量特定物理量的復雜傳感器融合，工業(yè)物聯(lián)...

2024-04-26 標簽：傳感器Xilinx機器學習 751 0

深入探討機器學習的可視化技術

機器學習可視化（簡稱ML可視化）一般是指通過圖形或交互方式表示機器學習模型、數(shù)據(jù)及其關系的過程。目標是使理解模型的復雜算法和數(shù)據(jù)模式更容易，使技術和非技...

2024-04-25 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡驅(qū)動系統(tǒng)機器學習 425 0

如何利用一些小技巧實現(xiàn)SVM的增量式訓練

同時根據(jù)測試精度，可以看出，通過添加第一次訓練多得到的支持向量，而非將全體數(shù)據(jù)進行二次訓練，能夠達到同樣的效果。

2024-04-25 標簽：向量機SVM機器學習 923 0

構(gòu)建強大、高能效的i.MX 8ULP應用處理器合作生態(tài)體系

工程師們正在借助i.MX 8ULP應用處理器應對這一挑戰(zhàn)，在更緊湊的體積中實現(xiàn)更強大的功能，同時為下一代邊緣設備提供了驚艷的能效水平。恩智浦最新的超低功...

2024-04-24 標簽：處理器EPD機器學習 1840 0

廢鋼分類中的計算機視覺算法應用探索

深度學習系統(tǒng)的優(yōu)勢在于，它們會隨著訓練數(shù)據(jù)的增多而變得更好。為了維護一個即使在復雜情況下也能表現(xiàn)良好的健壯系統(tǒng)，部署的模型將定期使用最新的圖像進行重新訓練。

2024-04-24 標簽：計算機視覺機器學習數(shù)據(jù)集 649 0

深度學習與度量學習融合的綜述

如今，機器學習的應用廣泛，包括人臉識別、醫(yī)療診斷等，為復雜問題和大量數(shù)據(jù)提供解決方案。機器學習算法能基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生成功的分類模型，但每個數(shù)據(jù)都有其問題，需...

2024-04-24 標簽：人臉識別機器學習醫(yī)療診斷 437 0

機器學習六大核心算法深度解析

算法歷程：線性回歸是一種古老的統(tǒng)計方法，它試圖找到最佳擬合數(shù)據(jù)的直線或超平面，最早可以追溯到19世紀初的高斯最小二乘法理論。

2024-04-23 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習python 1847 0