高煥堂 （臺灣VR產業聯盟主席，廈門VR/AR協會榮譽會長兼顧問） 摘?要：AI機器學習的基礎活動之一就是提取特征。本文通過舉例和比喻來領悟特征的含義，以及理解特征提取的方法和目的。而且，從人為的特征提取，開始思考由AI機器自動提取特征的途徑，邁向深度學習之路?！ ? 從認識特征出發 1.1 以狗和兔子為例 據說古代有一位小公主（例如大清時代的格格），常常到荒郊野外去玩，攜帶一只狗去出行。為什么她要攜帶狗呢? 因為狗兒天生就最熟悉兔子的特征，而且兔子的特征也最吸引狗兒們，所以狗兒喜歡又擅長于探索
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201911 AI 機器學習 提取特征
從家居或商業應用，到互聯車輛，邊緣計算貫穿整個物聯網。隨著數據量的增加，這種計算需要具有最優網絡安全功能與最高功能安全級別的強大互聯邊緣計算平臺。創新通常成波出現（圖1）。一些創新浪潮遵循著發展路徑，例如，從早期的大型機到小型計算機，最后過渡到如今眾所周知的緊湊型計算機，這種變化是循序漸進的?？紤]到計算能力隨時間推移變得更加強大、外形尺寸更加緊湊、軟件開發更加簡單，這種過程也非常合理。其他創新浪潮則更加劇烈。從手機到智能手機的過渡以及向物聯網的快速轉變就是這樣的例子。圖1：創新浪潮：物聯網和人工智能是邊緣
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物聯網 機器學習
思科2019年6月11日宣布推出旨在簡化網絡管理并讓網絡更加安全的軟件創新。如今，隨著企業越來越多地投資數字技術，不斷增多的工作負載往往讓IT團隊疲于應對。為了減輕這一負擔，并使IT能夠專注于提供創新，思科推出了全新的人工智能和機器學習功能，讓IT團隊能夠利用獨特的網絡洞察，快速高效地開展工作。在這些擴展功能中，思科還推出了能夠在整個企業網絡上提供更高效地管理用戶和應用的創新功能，包括園區網絡和廣域網、以及數據中心和物聯網邊緣等。
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摘?要：介紹ML，特別是ML如何從云滲透到網絡的邊緣。 關鍵詞：人工智能；機器學習；邊緣；Cortex-M 人工智能(AI)及其子集機器學習(ML)均代表著人類生存的重要發展里程碑。雖然人們仍然在爭論一些道德問題，但AI和ML所提供的潛在好處實在令人難以抗拒。 AI是一個非常廣泛的主題（如圖1），在這里詳細介紹ML，特別是ML如何從云滲透到網絡的邊緣?！ ? 什么是機器學習？ “機器能夠思考嗎？”這個問題促使偉大的科學家Alan Turing開發了“圖靈測試(Turing test)”，今天這
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201910 人工智能 機器學習 邊緣 Cortex-M
總部位于瑞典的自動駕駛軟件公司Zenuity，成為第一家與CERN（歐洲核子研究組織）就開發面向自動駕駛汽車的快速機器學習開展合作的汽車公司。
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Marvell(美滿電子)還真能玩，不但聯合東芝為SSD帶來了以太網訪問能力，還讓SSD變聰明了，要打造“計算存儲”(Computational Storage)，SSD不再只是扮演數據存儲的角色，還要參與計算。Marvell正在將機器學習引擎引入到SSD主控之中，使其可以從CPU、GPU那里接手一些推理工作，直接處理自己內部保存的數據，而無需進行傳輸交換。硬件上，Marvell使用了一大堆數據排線，連接SSD與FPGA，而軟件上也有了比較成熟的進展。FMS 2019峰會上，Marvell就展示了這種計算
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專家指出，利用機器學習算法將臨床與分子數據結合，將成為“未來的潮流”。
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據外媒報道，美國密歇根大學（University of Michigan）衍生初創公司Voxel51發布了一款旗艦產品，一個軟件平臺，可更容易、更迅速、更便宜地訪問具豐富潛力的視頻數據。該軟件的目標客戶是從事視頻業務，但是難以從視頻中提取所需信息的公司。雖然視頻內有豐富的數據形式，但是由于極具復雜性、文件大且缺乏文字等定義單元，因而很難對視頻數據進行分析和搜索。
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每個人的走路方式都各有不同，而且它還會泄露有關你的更多秘密，比如你每時每刻的情緒。舉例來說，當你感到壓抑或沮喪時，你更有可能耷拉著肩膀，而不是昂首闊步地走路。
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近日在“Google Solve with AI”活動上，Google 資深研究員、Google AI 負責人Jeff Dean發表演講時指出，機器學習是解釋AI最好的一個方法。機器學習能通過數據的積累，自動收集信息，建立強大的數據庫，并找到一個模式，可以利用數學的運算進行推理。“但是怎么使用訓練出來的功能，又是另一個命題了?！?/li>
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奔跑、攀援、摔倒、爬起，對于野外動物來說，這些動作是與生俱來的本能。我們人類出生后，掌握這些動作的時間相對慢一些或者需要訓練，但作為彌補，我們擁有非常精細的手部運動技能，可以從容操作各種工具?！ 《娝苤?，無論是優雅地行走還是自然地抓取，機器人在這方面的表現一直不盡如人意，步態運動的協調性和機器手的靈巧度一直是業界難題。 但現在，情況正一點點發生變化?！ 涨坝蹲匀弧沸侣勁c觀點文章稱，歷經幾十年，機器人終于在機器學習的幫助下，開始掌握自然地行走、奔跑和抓物的技能了。這一突破，被認為拉開了具有
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機器學習模型受到攻擊將產生嚴重的后果，但如果對這一情形提前預防呢？就像人類針對即將到來的病毒去接種疫苗一樣。據澳大利亞聯邦科學與工業研究組織（CSIRO）官方網站消息，該機構的一個研究團隊，日前開發了一套人工智能（AI）最新算法，可幫助機器學習抵御可能遇到的干擾。
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盧嘉軒，李 晉，周 延 ?。ㄉ虾４髮W 機電工程與自動化學院 工程訓練國家級教學實驗示范中心，上海 200444） 摘要：針對一種物聯網醫療箱系統，提出了一套使用機器學習和蟻群算法的藥物調度方法。該方法使用閾值劃分的方式，對取藥記錄建立了嶺回歸、隨機森林回歸和神經網絡的混合模型，以預測不同醫療箱中各類藥物的需求量。之后，根據硬件檢測的藥物實際數量，計算出各藥物的偏差值，在將調度問題轉換為旅行商問題以后，分別使用基本蟻群算法和最大最小蟻群算法對調度問題進行了求解和對比。實驗表明，該方法能較好地預測藥物的
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Enable light intelligence by using machine learning on MCUs作者/宋巖 恩智浦（中國）管理有限公司 MCU高級系統工程師 （北京 ?100022） 摘要：簡要探討了人工智能的主要實現方式——機器學習，尤其是深度學習應用于MCU的可行性與特點。結合自己的實踐，介紹了在這類資源受限的平臺上建模的要點、工作流程、配套工具、優化方法，以及實踐的例子。筆者認為，在智能物聯時代，也就是AIoT時代的蓬勃發展下，機器學習與MCU都在飛速發展，它們
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