- 機器學習和云計算技術在2019年仍然成為“熱門話題”。隨著技術的發展和進步，那些在機器學習和云計算采用方面不受重視的組織可能會發現自己落后于人。而人們在行業市場上就可以看到許多舉措和項目。但是要取得成功，組織必須將數據放在他們關注的平臺和中心。 機器學習 根據調研機構Gartner公司的調查，機器學習有望改變業務流程。它不僅可以重新配置勞動力，優化基礎設施行為，還可以通過快速改進的決策制定和流程優化來整合行業。 而且，更加令人興奮的是人們正處在企業機器學習轉型的開始階段。機器學習將越來越成為核心
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機器學習，云計算
- 不久之前，人們還常說，計算機視覺的辨別能力尚不如一歲大的孩子。如今看來，這句話要改寫了。計算機不僅能和大多數成年人一樣識別圖片中的物體，在馬路上駕駛汽車的安全性還高過16
歲的青少年。更神奇的是，如今的計算機不再是被動按照指令識別和駕駛，而是像自然界的生命由數百萬年前開始進化那樣，自主地從經驗中學習。
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機器學習 深度學習
- 1月10日，在青島舉行的2019國家智能產業峰會智能駕駛平行論壇上，孫振平研究員結合國內外機器學習相關技術在智能駕駛領域的研究現狀和課題組近年來的一些研究成果，向與會人員分享了題為《機器學習在無人駕駛中的應用現狀及面臨挑戰》的精彩報告。
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機器學習 無人駕駛
- 隨著人工智能技術應用到標準化、重復性的機械自動化過程，銀行和保險等行業的后勤工作崗位不僅在數量上逐漸減少，而且在形式上也在發生改變。“半人馬智能”(即人機合作智能)在軟件編程等核心工作領域逐漸興起。它將人工智能與人類能力相結合，形成一種共生關系，推動生產率的顯著提升。
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人工智能 機器學習 自然語言處理
- 隨著大數據時代的到來，“人臉”也將成為數據的一部分，人臉識別如何實現?本文將為大家從人臉檢測、人臉定位、人臉校準以及人臉對比等方面詳細闡述人臉識別的原理與實現方式。 隨著計算機技術以及光學成像技術的發展，集成了人工智能、機器學習、視頻圖像處理等技術的人臉識別技術也逐漸成熟。未來五年，我國人臉識別市場規模平均復合增長率將達到25%，到2021年人臉識別市場規模將達到51億元左右，具有巨大的市場需求與前景。 安防、金融是人臉識別切入細分行業較深的兩個領域，移動智能硬件終端成為人臉識別新的快速增長點。因
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ZLG 人臉識別 機器學習
- 中國日報網與網易傳媒共同舉辦的2019影響力峰會在北京召開，首屆影響力峰會的主題為“預見未來”。會上，中國工程院院士鄔賀銓擔任“預見科技未來”發布人，發表了主題為“迎接人工智能的未來”的演講。
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人工智能 機器學習
- 過去十幾年，人類可以說是在機器智能面前節節退敗，但是機器的每一點進步都依賴于不斷模擬和接近人腦的水平，提升AI在場景應用上的工程能力，會為生活帶來更多的便利。
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機器學習
- 人工智能(AI)和機器學習(ML)(人們曾認為這兩者是公司不切實際的項目)正在成為主流。 有越來越多的企業正在利用這種模仿人類思維的技術來吸引客戶并加強業務運營。而這種趨勢只會越來越受歡迎。Forrester的研究稱，全球數據和分析技術決策者中有53%的人正在實施實施人工智能或大規模使用人工智能，另有20%的人計劃在未來12個月內實施人工智能。 無論是好是壞，通過人工智能、機器學習和機器人所實現的自動化正在興起。正在試驗、創建、甚至是申請新人工智能和機器學習技術專利的首席信息官們與記者分享了機器學
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機器學習 人工智能
- 人工智能是過去兩到三年時間內科技行業最熱的話題。而人工智能技術進步的背后，實質上是機器學習快速發展后所帶來的巨大提升。 機器學習被廣泛定義為“利用經驗來改善計算機系統的自身性能”。事實上，“經驗”在計算機中主要是以數據的形式存在的，因此數據是機器學習的前提和基礎。 在第一期格物匯的文章中，我們介紹了工業數據預處理的方法，主要針對數據格式異常，數據內容異常等問題進行了簡要探討。做數據預處理的主要目的是將雜亂無章的數據規整成我們想要的矩陣、表格、張量等結構，方便在之后的機器學習中進行模型訓練。然而數據
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機器學習，特征工程
- 2018年12月4日，基于現場可編程門陣列（FPGA）的硬件加速器器件和高性能嵌入式FPGA半導體知識產權（eFPGA IP）領導性企業Achronix半導體公司今天宣布：即日起推出其第四代嵌入式FPGA產品Speedcore?Gen4 eFPGA IP，以支持客戶將FPGA功能集成到他們的SoC之中。
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Speedcore Gen4 人工智能 機器學習 FPGA
- Achronix的FPGA產品和技術專注于邊緣應用上的多種人工智能(AI)需求,例如汽車傳感器融合、目標檢測和識別、AI和機器學習,以及360度環繞視圖系統等需要在邊緣上本地處理數據的應用。
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AI 機器學習
- IoT推動了這幾年MCU的更新換代,而下一波MCU的助推器是終端的機器學習,包括家庭環境、聲音處理、手勢控制、智能感測&控制、多攝像頭觀察、個人資產、主動目標識別、AR(增強現實)等。
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IOT 機器學習
- Micron和Achronix提供下一代FPGA并借助高性能GDDR6存儲器支持機器學習應用
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FPGA GDDR6 機器學習
- 如果您在網頁上搜索“如何確定面料的制作成分”，您可能會找到“燃燒測試”的網頁內容。在燃燒測試中，需要取一小塊織物樣品，放在明火上，觀察它是否收縮、熔化或燃燒，并注意產生的氣味。 現在，使用TI DLP? NIRscan? Nano評估模塊(EVM)和Sagitto系統，可以更簡單、準確地確定織物和紡織品成分。Sagitto系統結合了微型近紅外傳感器和機器學習模型，可幫助企業簡化測量過程。每種類型的織物都因不同的成分而具有獨特的近紅外指紋。服裝通常包含不同類型的纖維，精確的合成物組分在服裝的整個使用過
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傳感器 機器學習
- 機器學習算法可以通過概括示例來確定如何執行重要任務。手動編程很難完成這樣的目標，所以機器學習通常是可行且成本有效的。隨著更多數據的出現，可以解決更加雄心勃勃的問題。因此，機器學習被廣泛應用于計算機真誠等領域。然而，開發成功的機器學習應用程序需要大量的“黑色藝術”，這在教科書中很難找到。 1. 學習=表示+評價+優化 所有的機器學習的算法通常包括三個組成部分： 表示：一個分類器必須用計算機能夠處理的一些正式語言來表示。相反，為學習者選擇一種表示方式就等同于選擇一組可以學習的分類器。這個集合被稱為學
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機器學習 算法
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