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機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning),是研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
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256Gb/s就緒套裝:PCIe Gen6驗(yàn)證IP
AI、ML 和自動(dòng)駕駛等新興應(yīng)用的數(shù)據(jù)量非常大。應(yīng)用程序性能和結(jié)果質(zhì)量在很大程度上取決于數(shù)據(jù)的豐富性和計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)的性能。PCIe Gen6 提供可擴(kuò)展...
2023-05-25 標(biāo)簽:AIML自動(dòng)駕駛 1333 0
基于 Renesas 的 RA8M1 實(shí)現(xiàn) AI 和 ML 部署
作者:Kenton Williston 人工智能 (AI)、機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和其他計(jì)算密集型工作負(fù)載在物聯(lián)網(wǎng)?(IoT) 網(wǎng)絡(luò)邊緣的興起,給微控制器...
在MCU上“跑”機(jī)器學(xué)習(xí)依然也很給力
機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是解決涉及模式識(shí)別問題的一個(gè)非常好的工具,ML算法能將雜亂的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用信號(hào)。其基本流程是基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生模型,然后利用模型預(yù)測輸出,...
2022-07-20 標(biāo)簽:mcuML機(jī)器學(xué)習(xí) 1145 0
傳統(tǒng)的單片 SoC 正在達(dá)到超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的人工智能 (AI)、機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和高性能計(jì)算 (HPC) 等數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的功耗、性能和面積 (P...
FPGA的Block RAM級(jí)聯(lián)架構(gòu)給AI/ML帶來超高數(shù)據(jù)流通量
隨著數(shù)據(jù)中心、人工智能、自動(dòng)駕駛、5G、計(jì)算存儲(chǔ)和先進(jìn)測試等應(yīng)用的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)流量不斷增大,不僅需要引入高性能、高密度FPGA來發(fā)揮其并行計(jì)算和可編程硬...
使用Xcelium ML簡化您的驗(yàn)證環(huán)境
Xcelium機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)應(yīng)用程序通過自動(dòng)化模擬過程和控制測試的隨機(jī)化來應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。它使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法從以前的回歸會(huì)話中學(xué)習(xí),并自動(dòng)優(yōu)化每次模擬運(yùn)...
2023-04-20 標(biāo)簽:自動(dòng)化ML機(jī)器學(xué)習(xí) 922 0
提高TinyML、ML-DSP和深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載的能效
近來,對實(shí)時(shí)決策、降低數(shù)據(jù)吞吐量以及注重隱私的需求,已將人工智能處理的很大一部分工作轉(zhuǎn)移到邊緣。 這一轉(zhuǎn)變催生了大量邊緣人工智能應(yīng)用,每種應(yīng)用都有著不同...
為什么以及如何將 Efinix FPGA 用于 AI/ML 成像第 2 部分:圖像采集和處理
作者:Adam Taylor 編者按:全新的 FPGA 架構(gòu)方法帶來了更精細(xì)的控制和更大的靈活性,以滿足機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和人工智能 (AI) 的需求...
使用電流傳感器高效地采集數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn) AI 預(yù)測性維護(hù)
作者:Clive “Max” Maxfield 物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 引發(fā)了人們對使用人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)技術(shù)來監(jiān)視機(jī)器(包括電機(jī)、發(fā)...
如前文所討論的那樣,ML模型通常依賴于大量的并行運(yùn)算。本質(zhì)上講,它們需要原始的計(jì)算能力。但是,在算力和設(shè)備消耗的實(shí)際功率之間始終要進(jìn)行權(quán)衡與取舍。要將M...
為什么以及如何將 Efinix FPGA 用于 AI/ML 成像 — 第 1 部分:入門指南
作者:Adam Taylor 編者按:全新的 FPGA 架構(gòu)方法帶來了更精細(xì)的控制和更大的靈活性,以滿足機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和人工智能 (AI) 的需求...
創(chuàng)造無限可能:全新恩智浦MCX N系列高性能MCU
物聯(lián)網(wǎng)的不斷擴(kuò)展,推動(dòng)了新一輪大規(guī)模的智能化升級(jí)浪潮。智能化正在從云端向具有機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)能力的邊緣設(shè)備轉(zhuǎn)移,這些設(shè)備能夠在本地處理傳感器數(shù)據(jù)流,與基...
機(jī)器學(xué)習(xí)讓存儲(chǔ)器設(shè)計(jì)提速N個(gè)數(shù)量級(jí)
因此,存儲(chǔ)器件變得容量越來越大,設(shè)計(jì)越來越復(fù)雜。在開發(fā)存儲(chǔ)器件時(shí),怎樣做才能既滿足嚴(yán)苛的性能、功耗、面積(PPA)目標(biāo),又能確保產(chǎn)品按時(shí)上市呢?
如何快速部署邊緣就緒的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
作者:Stephen Evanczuk 機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 為創(chuàng)造智能產(chǎn)品提供了巨大的潛力,但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (NN) 建模和為邊緣創(chuàng)建 ML應(yīng)用非常復(fù)雜且困...
2023-10-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)物聯(lián)網(wǎng)開源 553 0
使用 Renesas RA8M1 MCU 快速地部署強(qiáng)大高效的 AI 和 ML 功能
作者:Kenton Williston 人工智能 (AI)、機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和其他計(jì)算密集型工作負(fù)載在物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 網(wǎng)絡(luò)邊緣的興起,給微控制器...
如何通過生產(chǎn)就緒平臺(tái)快速構(gòu)建和部署自適應(yīng)邊緣視覺應(yīng)用
作者:Stephen Evanczuk 在越來越多的嵌入式視覺應(yīng)用中,如機(jī)器視覺、安保、零售和機(jī)器人,人工智能 (AI) 在基于邊緣的智能攝像頭上的應(yīng)用...
適用于MEMS傳感器的先進(jìn)ML:提高精度、性能和功耗
*附件:適用于MEMS傳感器的先進(jìn)ML:提高精度、性能和功耗.pdf 當(dāng)前一代傳感器現(xiàn)在可以通過在邊緣利用機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)來收集、分析和發(fā)送重要數(shù)據(jù)...
智能虛擬助手 (IVA) 是一種軟件程序,它使用人工智能 (AI) 來執(zhí)行不同的活動(dòng)或根據(jù)給予他們的響應(yīng)或任務(wù)為個(gè)人提供服務(wù)。IVA 通常旨在理解自然語...
2023-06-08 標(biāo)簽:物聯(lián)網(wǎng)人工智能ML 440 0
富士通AI平臺(tái)“Fujitsu Kozuchi”加速AI與ML解決方案交付
? 在馬德里舉行的Fujitsu ActivateNow Technology Summit活動(dòng)期間,富士通發(fā)布了全新平臺(tái) "Fujitsu Kozuc...
2023-05-12 標(biāo)簽:AIML機(jī)器學(xué)習(xí) 277 0
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