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機(jī)器學(xué)習(xí)

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機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。

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機(jī)器學(xué)習(xí)資訊

Molex莫仕發(fā)布VaporConnect光學(xué)饋通模塊

隨著數(shù)據(jù)中心需要不斷提升速度和容量以滿足人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的需求，浸沒式冷卻技術(shù)在應(yīng)對高性能計算系統(tǒng)的熱管理方面發(fā)揮了重要作用。VaporConne...

2024-11-18 標(biāo)簽：模塊機(jī)器學(xué)習(xí)Molex 263 0

基于PYNQ和機(jī)器學(xué)習(xí)探索MPSOC筆記

引言：《Exploring Zynq MPSoC With PYNQ and Machine Learning Applications》是當(dāng)年Zynq...

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)工具與框架

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其在圖像和視頻處理任務(wù)中的卓越性能而廣受歡迎。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，多種實現(xiàn)工具和框架應(yīng)運而生，為研究人員和開發(fā)者提供了強(qiáng)大的支持。...

2024-11-15 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)自然語言處理 277 0

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RNN在實時數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，實時數(shù)據(jù)分析變得越來越重要。在眾多的機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks，簡稱RNN）...

2024-11-15 標(biāo)簽：模型機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析 300 0

NPU的未來技術(shù)發(fā)展方向

NPU（神經(jīng)處理單元）作為專用的硬件加速器，在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。一、定制化設(shè)計和靈活可編程性定制化設(shè)計：隨著人工智能...

2024-11-15 標(biāo)簽：硬件機(jī)器學(xué)習(xí)NPU 752 0

NPU與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的關(guān)系

在人工智能領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)算法是實現(xiàn)智能系統(tǒng)的核心。隨著數(shù)據(jù)量的激增和算法復(fù)雜度的提升，對計算資源的需求也在不斷增長。NPU作為一種專門為深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)...

2024-11-15 標(biāo)簽：人工智能模型機(jī)器學(xué)習(xí) 488 0

人工智能對數(shù)據(jù)中心的挑戰(zhàn)

在加密貨幣和人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)（AI/ML）等新興應(yīng)用的驅(qū)動下，數(shù)據(jù)中心的能耗巨大，并將快速增長以滿足用戶需求。根據(jù)國際能源署（IEA）的最新報告，20...

2024-11-13 標(biāo)簽：安森美數(shù)據(jù)中心人工智能 379 0

eda中常用的數(shù)據(jù)處理方法

探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）是一種統(tǒng)計方法，用于使用統(tǒng)計圖表、圖形和計算來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和異常值。在進(jìn)行EDA時，數(shù)據(jù)處理是至關(guān)重要的，因為它可以幫...

2024-11-13 標(biāo)簽：eda 數(shù)據(jù)處理機(jī)器學(xué)習(xí) 337 0

eda在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用

在機(jī)器學(xué)習(xí)項目中，數(shù)據(jù)預(yù)處理和理解是成功構(gòu)建模型的關(guān)鍵。探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）是這一過程中不可或缺的一部分。 1. 數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗是機(jī)器學(xué)習(xí)中的...

2024-11-13 標(biāo)簽：eda 機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理 319 0

自然語言處理與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別

在人工智能的快速發(fā)展中，自然語言處理（NLP）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）成為了兩個核心的研究領(lǐng)域。它們都致力于解決復(fù)雜的問題，但側(cè)重點和應(yīng)用場景有所不同。 1....

2024-11-11 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 605 0

魯棒性分析方法及其應(yīng)用

魯棒性（Robustness）是指系統(tǒng)或方法對于外部干擾、誤差或變化的穩(wěn)定性和適應(yīng)能力。以下是對魯棒性分析方法的詳細(xì)介紹，以及其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用實例。 ...

2024-11-11 標(biāo)簽：參數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)魯棒性 1427 0

魯棒性在機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，模型的魯棒性是指模型在面對輸入數(shù)據(jù)的擾動、異常值、噪聲或?qū)剐怨魰r，仍能保持性能的能力。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)模型被廣泛...

2024-11-11 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 388 0

2024年中國“雙法”研究會——玻色量子基金項目

2024年度中國“雙法”研究會一一玻色量子基金項目，啟動于2024年8月6日，截止申報截止時間:2024年9月20日23:59(北京時間)。

2024-11-11 標(biāo)簽：電力系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)玻色量子 297 0

NVIDIA NIM在搭載RTX技術(shù)的AI工作站上的應(yīng)用

AI 計算資源的需求正不斷增長。從概念驗證到企業(yè)部署需要針對生成性 AI 工作負(fù)載進(jìn)行優(yōu)化的強(qiáng)大計算基礎(chǔ)設(shè)施。同時，AI 開發(fā)項目需要更多的計算資源來支...

2024-11-09 標(biāo)簽：NVIDIA AI 人工智能 358 0

芯盾時代榮獲2024金融科技應(yīng)用場景大賽“探索實踐獎”

近日，由中關(guān)村西城園管委會（西城區(qū)科委）主辦，北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（以下簡稱“聯(lián)盟”）承辦的“2024金融科技應(yīng)用場景大賽頒獎活動”成功舉辦。芯盾時代與...

2024-11-09 標(biāo)簽：AI 機(jī)器學(xué)習(xí)芯盾時代 426 0

EDA行業(yè)發(fā)展趨勢

電子設(shè)計自動化（EDA）是電子系統(tǒng)設(shè)計和制造過程中不可或缺的一部分。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和市場需求的日益增長，EDA行業(yè)也在不斷發(fā)展和演變。 1. 集成化...

2024-11-08 標(biāo)簽：eda 自動化機(jī)器學(xué)習(xí) 345 0

使用機(jī)器學(xué)習(xí)和NVIDIA Jetson邊緣AI和機(jī)器人平臺打造機(jī)器人導(dǎo)盲犬

Selin Alara Ornek 是一名富有遠(yuǎn)見的高中生。她使用機(jī)器學(xué)習(xí)和 NVIDIA Jetson 邊緣 AI 和機(jī)器人平臺，為視障人士打造了機(jī)器...

2024-11-08 標(biāo)簽：機(jī)器人 AI 機(jī)器學(xué)習(xí) 406 0

LLM和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別

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2024-11-08 標(biāo)簽：人工智能模型機(jī)器學(xué)習(xí) 538 0

智能制造中的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用

隨著工業(yè)4.0的推進(jìn)，智能制造已經(jīng)成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)分析作為智能制造的核心驅(qū)動力，正逐步改變傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式，為企業(yè)帶來更高的效率和更大的競爭...

2024-11-07 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析智能制造 264 0

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加速度傳感器是一種能夠測量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
OBD

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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫，中文翻譯為“車載診斷系統(tǒng)”。這個系統(tǒng)隨時監(jiān)控發(fā)動機(jī)的運行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標(biāo)的情況，會馬上發(fā)出警示。
傅里葉變換

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盡管最初傅里葉分析是作為熱過程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特征。“任意”的函數(shù)通過一定的分解，都能夠表示為正弦函數(shù)的線性組合的形式，而正弦函數(shù)在物理上是被充分研究而相對簡單的函數(shù)類，這一想法跟化學(xué)上的原子論想法何其相似！
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DMD是一種整合的微機(jī)電上層結(jié)構(gòu)電路單元，利用COMS SRAM記憶晶胞所制成。DMD上層結(jié)構(gòu)的制造是從完整CMOS內(nèi)存電路開始，再透過光罩層的使用，制造出鋁金屬層和硬化光阻層交替的上層結(jié)構(gòu)
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ov7620是一款CMOS攝像頭器件，是彩色CMOS型圖像采集集成芯片，提供高性能的單一小體積封裝，該器件分辨率可以達(dá)到640X480，傳輸速率可以達(dá)到30幀。
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干擾器

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干擾器有多種類型，如GPS干擾器是適用于長途客車司機(jī)以及一些不想被GPS信號追蹤到的人群的一個機(jī)器，手機(jī)信號干擾器主要針對各類考場、學(xué)校、加油站、教堂、法庭、圖書館、會議中心（室）、影劇院、醫(yī)院、政府、金融、監(jiān)獄、公安、軍事重地等禁止使用手機(jī)的場所。
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采用彈性敏感元件制成懸臂式位移器，與采用彈性敏感元件制成的儲能彈簧來驅(qū)動電觸點，完成從重力變化到電信號的轉(zhuǎn)換，廣泛應(yīng)用在中高端智能手機(jī)和平板電腦內(nèi)。
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直流無刷電機(jī)

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無刷直流電機(jī)由電動機(jī)主體和驅(qū)動器組成，是一種典型的機(jī)電一體化產(chǎn)品。無刷電機(jī)是指無電刷和換向器（或集電環(huán)）的電機(jī)，又稱無換向器電機(jī)。早在十九紀(jì)誕生電機(jī)的時候，產(chǎn)生的實用性電機(jī)就是無刷形式，即交流鼠籠式異步電動機(jī)，這種電動機(jī)得到了廣泛的應(yīng)用。
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聲紋識別

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聲紋識別，生物識別技術(shù)的一種，也稱為說話人識別，包括說話人辨認(rèn)和說話人確認(rèn)。聲紋識別就是把聲信號轉(zhuǎn)換成電信號，再用計算機(jī)進(jìn)行識別。不同的任務(wù)和應(yīng)用會使用不同的聲紋識別技術(shù)，如縮小刑偵范圍時可能需要辨認(rèn)技術(shù)，而銀行交易時則需要確認(rèn)技術(shù)。
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ATmega16單片機(jī)

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直流電壓

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凡是電流方向不隨時間變化的電流稱為直流電壓。電流值可以全為正值，也可以全為負(fù)值。在直流電流中又可分為兩種：穩(wěn)恒直流和脈動直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡單的端對端工程朝著大規(guī)模多端輸電的方向發(fā)展，這些工程將是未來直流電網(wǎng)的組成部分，將相同電壓等級的直流工程連接成網(wǎng)遠(yuǎn)比不同電壓等級下的獨立工程更經(jīng)濟(jì)、便捷。
LPC2368

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緩沖電路

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Buck-Boost

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buck是降壓型電路，boost是升壓型電路，可以分開單獨使用，buck-boost電路就是把2種電路合在一起，可升可降。buck-boost拓?fù)潆娐房梢詫崿F(xiàn)升降壓功能，常見的buck-boost電路有兩種，第一種是輸入與輸出電壓極性相反，只需采用一個開關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個開關(guān)管和兩個二極管，可實現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
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所謂識別技術(shù)，也稱為自動識別技術(shù)，通過被識別物體與識別裝置之間的交互自動獲取被識別物體的相關(guān)信息，并提供給計算機(jī)系統(tǒng)供進(jìn)一步處理。
電磁繼電器

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電磁繼電器是一種電子控制器件，它具有控制系統(tǒng)（又稱輸入回路）和被控制系統(tǒng)（又稱輸出回路），通常應(yīng)用于自動控制電路中，它實際上是用較小的電流、較低的電壓去控制較大電流、較高的電壓的一種“自動開關(guān)”。故在電路中起著自動調(diào)節(jié)、安全保護(hù)、轉(zhuǎn)換電路等作用。
制冷片

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VCM

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