OTDR(光時(shí)域反射儀)是光纜線路故障定位和光纖特性測(cè)量的重要工具,提高OTDR測(cè)試的準(zhǔn)確性對(duì)于確保光纜線路的穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。以下是一些提高OTDR測(cè)試準(zhǔn)確性的方法: 一、準(zhǔn)確設(shè)置OTDR參數(shù)
發(fā)表于 12-31 09:25
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在電子工程和物理實(shí)驗(yàn)中,電位測(cè)量是一項(xiàng)基本而重要的任務(wù)。電位測(cè)量的準(zhǔn)確性直接影響到實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性和產(chǎn)品的安全性。 1. 選擇合適的測(cè)量設(shè)備 選擇合適的測(cè)量設(shè)備是提高電位測(cè)量
發(fā)表于 12-28 13:56
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提升ASR(Automatic Speech Recognition,自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別)模型的準(zhǔn)確性是語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域的核心挑戰(zhàn)之一。以下是一些提升ASR模型準(zhǔn)確性的關(guān)鍵方法: 一、優(yōu)化數(shù)據(jù)收集與處理
發(fā)表于 11-18 15:14
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理這些數(shù)據(jù),提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和準(zhǔn)確性。此外,嵌入式系統(tǒng)還可以為人工智能提供安全和隱私保護(hù),避免數(shù)據(jù)泄露和攻擊。總之,嵌入式系統(tǒng)和人工智能是
發(fā)表于 11-14 16:39
和國(guó)際合作等多個(gè)層面。這些內(nèi)容讓我更加認(rèn)識(shí)到,在推動(dòng)人工智能與能源科學(xué)融合的過(guò)程中,需要不斷探索和創(chuàng)新,以應(yīng)對(duì)各種挑戰(zhàn)和機(jī)遇。
最后,通過(guò)閱讀這一章,我深刻感受到人工智能對(duì)于能源科學(xué)的重要性
發(fā)表于 10-14 09:27
很幸運(yùn)社區(qū)給我一個(gè)閱讀此書的機(jī)會(huì),感謝平臺(tái)。
《AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第4章關(guān)于AI與生命科學(xué)的部分,為我們揭示了人工智能技術(shù)在生命科學(xué)領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用和深遠(yuǎn)影響。在
發(fā)表于 10-14 09:21
和數(shù)量直接影響到模型的準(zhǔn)確性和可靠性。因此,數(shù)據(jù)獲取、處理、分析和質(zhì)量控制在AI for Science中至關(guān)重要。此外,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究范式也促使科學(xué)家從傳統(tǒng)的假設(shè)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向更加靈活和開(kāi)放的研究方法
發(fā)表于 10-14 09:16
,無(wú)疑為讀者鋪設(shè)了一條探索人工智能(AI)如何深刻影響并推動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新的道路。在閱讀這一章后,我深刻感受到了人工智能技術(shù)在科學(xué)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用潛
發(fā)表于 10-14 09:12
RISC-V在人工智能圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用前景十分廣闊,這主要得益于其開(kāi)源性、靈活性和低功耗等特點(diǎn)。以下是對(duì)RISC-V在
發(fā)表于 09-28 11:00
大力發(fā)展AI for Science的原因。
第2章從科學(xué)研究底層的理論模式與主要困境,以及人工智能三要素(數(shù)據(jù)、算法、算力)出發(fā),對(duì)AI for Science的技術(shù)支撐進(jìn)行解讀。
第3章介紹了在
發(fā)表于 09-09 13:54
,得到了華為、騰訊、優(yōu)必選、中煤科工、中國(guó)聯(lián)通、云天勵(lì)飛、考拉悠然、智航、力維智聯(lián)等國(guó)內(nèi)人工智能企業(yè)的深度參與和大力支持。
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發(fā)表于 08-22 15:00
帶阻濾波器在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用廣泛且深入,其作為信號(hào)處理技術(shù)的重要組成部分,對(duì)于提高人工智能系統(tǒng)的性能、準(zhǔn)確性和魯棒性具有重要意義。以下將詳
發(fā)表于 08-08 18:09
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電源紋波測(cè)試是評(píng)估電源質(zhì)量的重要手段之一,它能夠反映出電源在輸出電壓中的波動(dòng)情況。然而,測(cè)試過(guò)程中的多種因素都可能對(duì)測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響。本文將從多個(gè)方面分析影響電源紋波測(cè)試準(zhǔn)確性的因素,并提
發(fā)表于 08-02 09:42
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FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛,主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
一、深度學(xué)習(xí)加速
訓(xùn)練和推理過(guò)程加速:FPGA可以用來(lái)加速深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和推理過(guò)程。由于其高并行性和低延遲特性
發(fā)表于 07-29 17:05
智能的橋梁,其重要性日益凸顯。本文將從NLP的定義、發(fā)展歷程、核心技術(shù)、應(yīng)用領(lǐng)域以及對(duì)人工智能領(lǐng)域的深遠(yuǎn)影響等多個(gè)維度,深入探討NLP技術(shù)在人工智能
發(fā)表于 07-04 16:03
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評(píng)論