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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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瑞薩與RT-Thread推出基于RT-Thread&OpenMV的RA8人機交互方案
瑞薩與戰略合作伙伴RT-Thread攜手于2024年2月底正式發布了全新的硬件產品——基于RT-Thread&OpenMV的RA8人機交互解決方...
1959年，計算機游戲和人工智能的先驅亞瑟·塞繆爾（Arthur Samuel）將ML定義為“使計算機能夠在沒有明確編程的情況下學習的研究領域”。
光功率預測系統一般包括了數據監測、功率預測、軟件平臺展示三個部分。監測是預測的基礎，數據監測包括對氣象信息的監測和對光伏電站運行狀況的監測。
數據集的任何變化都將提供一個不同的估計值，若使用統計方法過度匹配訓練數據集時，這些估計值非常準確。一個一般規則是，當統計方法試圖更緊密地匹配數據點，或者...
傳統的樹形網絡拓撲中，帶寬是逐層收斂的，樹根處的網絡帶寬要遠小于各個葉子處所有帶寬的總和。而Fat-Tree則更像是真實的樹，越到樹根，枝干越粗，即：從...
今天給大家一篇關于機器學習調參技巧的文章。超參數調優是機器學習例程中的基本步驟之一。該方法也稱為超參數優化，需要搜索超參數的最佳配置以實現最佳性能。機器...
在計算機科學中，浮點數（floating points，簡稱浮點）是表示非整數值的數據類型，例如6.2815或0.0044。
使用卷積神經網絡（CNN）、支持向量機（SVM）、K近鄰（KNN）和長短期記憶（LSTM）神經網絡等四種不同的分類方法對三種步態模式進行自動分類。
AI芯片是專門為人工智能應用設計的處理器，它們能夠高效地執行AI算法，特別是機器學習和深度學習任務。
連續傅里葉變換（CFT）和離散傅里葉變換（DFT）是兩個常見的變體。CFT用于連續信號，而DFT應用于離散信號，使其與數字數據和機器學習任務更加相關。
基于神經網絡技術，僅利用相對于傳統態層析方法50%的測量基數目，即可實現平均保真度高達97.5%的開放光量子行走的完整混合量子態表征。
對比ASPICE 3.1，ASPICE 4.0都有哪些變化呢？
在汽車行業的波瀾壯闊中，ASPICE（Automotive Software Process Improvement and Capability dE...
隨機森林使用名為“bagging”的技術，通過數據集和特征的隨機自助抽樣樣本并行構建完整的決策樹。雖然決策樹基于一組固定的特征，而且經常過擬合，但隨機性...
或許我們所有人都會學習的第一個機器學習算法就是線性回歸算法，它無疑是最基本且被廣泛使用的技術之一——尤其是在預測分析方面。
分享四款使用瑞薩RA8M1 MCU或RA8D1 MCU的成功產品組合解決方案
RA8M1 MCU是業界首款基于Arm? Cortex?-M85 (CM85) 內核的32位通用微控制器（MCU）。這里介紹2個基于RA8M1的解決方案...
一對其余其實更加好理解，每次將一個類別作為正類，其余類別作為負類。此時共有（N個分類器）。在測試的時候若僅有一個分類器預測為正類，則對應的類別標記為最終...
深度學習的效果在某種意義上是靠大量數據喂出來的，小目標檢測的性能同樣也可以通過增加訓練集中小目標樣本的種類和數量來提升。
人工智能（AI）作為討論的關鍵話題的出現可能是由于OpenAI等大規模AI引擎及其生成式預訓練轉換器（GPT）語言模型架構的能力不斷增強。
說到近些年的火熱名詞，“人工智能”必須榜上有名。隨著去年ChatGPT爆火出圈，“AI（Artificial Intelligence，人工智能）”屢次...
對于所有“基座”（Base）模型，–template 參數可以是 default, alpaca, vicuna 等任意值。但“對話”（Chat）模型請...
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