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標簽 > 機器學習
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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在此次比賽路演環節中,華成工控產品經理胡健雄所展示的基于驅控一體技術的機器人系統,憑借高精度、高穩定性以及高靈活性,贏得了評委們的一致稱贊。該系統不僅實...
隨著 AI 技術的不斷進步和商業應用的深入探索,AI 一體機作為企業智能化轉型的重要載體,正逐步展現出其獨特的價值和潛力。為適用于更多企業轉型需求以及更...
語音識別技術的發展可以追溯到20世紀50年代,但直到近年來,隨著計算能力的提升和機器學習技術的進步,這項技術才真正成熟并廣泛應用于各個領域。語音識別技術...
政企單位有大量重要數據存儲于后臺的數據庫、應用系統(如門戶網站、郵件、OA等)、文件存儲服務器及云平臺等之上。由于人員保密意識薄弱,或是受到其他主客觀因...
Arm成功將Arm KleidiAI軟件庫集成到騰訊自研的Angel 機器學習框架
Arm 與騰訊攜手合作,成功將 Arm KleidiAI 軟件庫集成到騰訊自研的 Angel 機器學習框架。 ? 借助 KleidiAI 解鎖卓越性能、...
AIGC的定義 AIGC是一種新興的技術領域,它結合了機器學習、自然語言處理(NLP)、計算機視覺和音頻處理等多個子領域。AIGC的目標是使計算機能夠理...
BDS(Big Data System)系統,通常指的是用于處理大數據的系統,它們能夠處理大規模數據集,包括結構化、半結構化和非結構化數據。這些系統通常...
近日,博世與清華大學宣布,雙方續簽人工智能領域的研究合作協議,為期五年。在此期間,博世將投入5000萬元人民幣。基于2020年成立的清華大學—博世機器學...
1. 基本概念 大型語言模型(LLM): 大型語言模型是一種基于深度學習的自然語言處理(NLP)技術,它通過訓練大量的文本數據來理解和生成自然語言。這些...
自動語音識別(ASR)技術的發展一直是人工智能領域的一個重要分支,它使得機器能夠理解和處理人類語言。隨著機器學習(ML)技術的迅猛發展,ASR系統的性能...
卷積神經網絡因其在圖像和視頻處理任務中的卓越性能而廣受歡迎。隨著深度學習技術的快速發展,多種實現工具和框架應運而生,為研究人員和開發者提供了強大的支持。...
在 "AI on Android Spotlight Week" 期間,我們深入探討了如何將自己的 AI 模型引入 Android ...
隨著大數據時代的到來,實時數據分析變得越來越重要。在眾多的機器學習模型中,遞歸神經網絡(Recurrent Neural Networks,簡稱RNN)...
NPU(神經處理單元)作為專用的硬件加速器,在人工智能和機器學習領域發揮著越來越重要的作用。 一、定制化設計和靈活可編程性 定制化設計 : 隨著人工智能...
在人工智能領域,機器學習算法是實現智能系統的核心。隨著數據量的激增和算法復雜度的提升,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習等機器學...
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