如果你經(jīng)常想讓自己弄清楚機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別，閱讀該文章，我將用通俗易懂的語(yǔ)言為你介紹他們之間的差別。
2017-11-09 07:19:00
24111 
本文提出了一種適用于任意數(shù)據(jù)模態(tài)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)。 ? 自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。這些自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法盡管在概念上是通用的，但是在具體操作上是基于特定的數(shù)據(jù)
2023-09-04 10:07:04738 
5天通過VR學(xué)習(xí)原理圖設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)賽搞事情，搞大事情，你敢來我就敢免費(fèi)！5天通過VR完成原理圖設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)賽，完成挑戰(zhàn)學(xué)費(fèi)全免。活動(dòng)僅剩5天，快來參與挑戰(zhàn)吧。詳情戳：http://t.elecfans.com/c770.html?elecfans_trackid=lt
2019-04-08 19:01:13
多服務(wù)供應(yīng)平臺(tái)（MSPP）測(cè)試挑戰(zhàn)
2019-06-17 09:14:19
智能手機(jī)無線通信模塊由芯片平臺(tái)、射頻前端和天線3大部分構(gòu)成。LTE引入后多模終端需支持更多的頻段，這將導(dǎo)致射頻前端器件堆積。本文通過對(duì)無線通信模塊各部分的一一解讀，分析多模多頻段終端在產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)上所面臨的挑戰(zhàn)和對(duì)策。
2019-08-26 07:35:26
本文將探討機(jī)器學(xué)習(xí)與軟件平臺(tái)的融合。
2021-01-28 06:36:35
。但是，由于到2030年全球77億人口可能達(dá)到85億，因此滿足健康需求可能是一個(gè)挑戰(zhàn)。這是機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的重大進(jìn)步可以幫助識(shí)別感染風(fēng)險(xiǎn)，提高診斷準(zhǔn)確性和設(shè)計(jì)個(gè)性化治療計(jì)劃的地方。醫(yī)療保健中機(jī)器學(xué)習(xí)
2020-11-24 07:15:44
的提升，對(duì)傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)以及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在此背景之下，諸多基于Graph的新型機(jī)器學(xué)習(xí)算法—GNN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），在學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界不斷的涌現(xiàn)出來。GNN對(duì)算力和存儲(chǔ)器的要求非常高
2020-10-20 09:48:39
機(jī)器學(xué)習(xí)的未來在工業(yè)領(lǐng)域采用機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)工業(yè)人工智能生態(tài)系統(tǒng)
2020-12-16 07:47:35
機(jī)器學(xué)習(xí)的未來在工業(yè)領(lǐng)域采用機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)
2021-01-27 06:02:18
上課時(shí)間安排：2022年05月27日 — 2022年05月30日No.1 第一天一、機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介與經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？機(jī)器學(xué)習(xí)框架與基本組成機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練步驟機(jī)器學(xué)習(xí)問題的分類
2022-04-28 18:56:07
機(jī)器人普及亟待解決的10大挑戰(zhàn)，你都知道哪些？如何去應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)？
2021-06-17 07:37:42
機(jī)器開發(fā)人員面臨哪些軟件挑戰(zhàn)以及硬件挑戰(zhàn)？如何去應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)？
2021-06-26 07:27:31
Labview中，一個(gè)窗口如果設(shè)置為模態(tài)窗口，則打開后，點(diǎn)擊其他窗口應(yīng)該是沒有作用的。我設(shè)置的幾個(gè)子VI為模態(tài)窗口，效果都沒有問題。但有一個(gè)子VI，設(shè)置為模態(tài)窗口，打開后，點(diǎn)擊其他窗口的按鈕，雖然
2013-11-28 21:56:55
CSI拓?fù)銫SI開關(guān)狀態(tài)CSI工作模態(tài)分析CSI與VSI的聯(lián)系
2021-11-15 07:38:09
LMS Virtual Lab 流固模態(tài)分析的主要步驟：1、設(shè)置材料、屬性、約束條件，進(jìn)行結(jié)構(gòu)有限元模態(tài)分析。注意：模態(tài)計(jì)算的頻率范圍不要太小，否則可能計(jì)算錯(cuò)誤！2、對(duì)流體進(jìn)行模態(tài)分析3、建立結(jié)構(gòu)網(wǎng)格到流體網(wǎng)格的映射，再利用結(jié)構(gòu)模態(tài)和流體模態(tài)進(jìn)行流固耦合模態(tài)分析
2019-05-29 06:59:58
MATLAB機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心技術(shù)應(yīng)用培訓(xùn)班備十余年MATLAB編程開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域 一線實(shí)戰(zhàn)專家主講。培訓(xùn)時(shí)間：11月09日-11月12日培訓(xùn)地點(diǎn)：北京理工大學(xué)（中關(guān)村
2018-10-23 16:51:05
Microchip的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)工具
2020-11-25 07:58:55
本帖最后由 lilin0734 于 2016-4-16 15:37 編輯
NI機(jī)器視覺多模板匹配范例 給正在學(xué)習(xí)機(jī)器視覺的朋友們參考，可以同時(shí)匹配幾十個(gè)模板，是原創(chuàng)哦！呵呵 增加了一個(gè)2012版本的，方便低版本的打開。
2015-08-04 11:26:19
用labview進(jìn)行模態(tài)分析，有很多問題，望高手指點(diǎn)一二力錘激勵(lì)信號(hào)+加速度傳感器信號(hào)，請(qǐng)問下，labview什么控件可以計(jì)算系統(tǒng)的模態(tài)還是說僅僅兩路信號(hào)是分析不了模態(tài)的。
2016-06-24 11:50:49
的問題”楊志明說。深思考人工智能機(jī)器人（iDeepWise.ai）4.0在多模態(tài)深度語(yǔ)義理解方面有突出優(yōu)勢(shì)。深度語(yǔ)義理解使得機(jī)器人能夠理解上下文，與人進(jìn)行多輪交互。讓機(jī)器與人的交流更加流暢，更接近于人與人之間
2018-09-13 09:40:58
`1.機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介：機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能的重要分支領(lǐng)域. 本書作為該領(lǐng)域的入門教材，在內(nèi)容上盡可能涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)的各方面。 為了使盡可能多的讀者通過本書對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有所了解, 作者試圖
2017-06-01 15:49:24
2020年，新型冠狀病毒席卷了整個(gè)中國(guó)，同時(shí)也在促進(jìn)著產(chǎn)業(yè)的變革與生活變化。電子發(fā)燒友在此期間推出【戰(zhàn)疫專題】活動(dòng)，持續(xù)為大家分享每期不同主題的相關(guān)資料。本期主題：突破口罩+護(hù)目鏡挑戰(zhàn)，多模態(tài)
2020-03-25 10:37:16
。如何將人工智能技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合起來創(chuàng)造出新一代的智能化產(chǎn)品，是目前各行各業(yè)產(chǎn)品定義者和系統(tǒng)開發(fā)工程師面臨的一個(gè)重大挑戰(zhàn)，因?yàn)檫@里面有很多種技術(shù)分叉和硬件平臺(tái)，選擇的好，開發(fā)周期就事半功倍。因此這就
2018-03-15 15:28:26
本文旨在為硬件和嵌入式工程師提供機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的背景，它是什么，它是如何工作的，它為什么重要，以及 TinyML 是如何適應(yīng)的機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)始終存在并經(jīng)常被誤解的技術(shù)概念。數(shù)十年來，使用復(fù)雜
2022-06-21 11:06:37
多智能體系統(tǒng)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)：挑戰(zhàn)、解決方案和應(yīng)用的回顧摘要介紹背景：強(qiáng)化學(xué)習(xí)前提貝爾曼方程RL方法深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)：?jiǎn)沃悄荏w深度Q網(wǎng)絡(luò)DQN變體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)：多智能體挑戰(zhàn)與解決方案MADRL應(yīng)用結(jié)論和研究
2021-07-12 08:44:43
一些傳感器信號(hào)調(diào)節(jié)器用于處理多個(gè)傳感元件的輸出。這種處理過程通常由多模態(tài)、混合信號(hào)調(diào)節(jié)器完成，它可以同時(shí)處理數(shù)個(gè)傳感元件的輸出。本文對(duì)這類傳感器信號(hào)調(diào)節(jié)器中抗混淆濾波器的工作情況進(jìn)行詳細(xì)分析。
2020-04-22 06:35:34
與智力開發(fā)等，并且隨著科技的發(fā)展，機(jī)器人的應(yīng)用領(lǐng)域還在不斷擴(kuò)展。但是機(jī)器人的快速發(fā)展也為該領(lǐng)域的研究與開發(fā)人員帶來了巨大的挑戰(zhàn)。機(jī)器人領(lǐng)域的著名科學(xué)家David Barrett博士（曾任iRobot
2019-07-31 07:17:18
TD-LTE、FDD-LTE和LTE-Advanced(LTE-A)無線技術(shù)使用了幾種不同的多種輸入多路輸出(MIMO)技術(shù)。鑒于MIMO系統(tǒng)的復(fù)雜性正在日益提高，因此相關(guān)的測(cè)試方法也將更具挑戰(zhàn)性。那么，如何選擇LTE系統(tǒng)測(cè)試方法，存在哪些挑戰(zhàn)？
2019-02-28 11:18:42
`導(dǎo)讀：英特爾、硬蛋、微能創(chuàng)投聯(lián)合武漢市創(chuàng)業(yè)天使導(dǎo)師團(tuán)、創(chuàng)庫(kù)咖啡舉辦的機(jī)器人創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽走進(jìn)武漢，賽事歷時(shí)180天，橫跨中美兩國(guó)多個(gè)地區(qū)，武漢賽區(qū)是繼北京、深圳之后的第三站。 長(zhǎng)江日?qǐng)?bào)爬山虎創(chuàng)投平臺(tái)
2017-05-05 09:30:33
人工智能 AI 正在加快速度從云端走向邊緣，進(jìn)入到越來越小的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中。而這些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備往往體積很小，面臨著許多挑戰(zhàn)，例如功耗、延時(shí)以及精度等問題，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型無法滿足要求，那么微型機(jī)器學(xué)習(xí)又如何呢？
2021-09-15 09:23:12
掃地機(jī)器人已面世約23年了，隨著其智能和自動(dòng)化程度日益提高，人們可以在其工作時(shí)專注于自己的事情。掃地機(jī)器人的參考設(shè)計(jì)和產(chǎn)品點(diǎn)擊此處瀏覽設(shè)計(jì)如今的掃地機(jī)器人上集成了非常多的功能，比如新的拖地功能和自動(dòng)
2022-11-09 06:02:07
一些傳感器信號(hào)調(diào)節(jié)器用于處理多個(gè)傳感元件的輸出。這種處理過程通常由多模態(tài)、混合信號(hào)調(diào)節(jié)器完成，它可以同時(shí)處理數(shù)個(gè)傳感元件的輸出。本文對(duì)這類傳感器信號(hào)調(diào)節(jié)器中抗混淆濾波器的工作情況進(jìn)行詳細(xì)分析。
2020-04-21 06:59:01
如果你對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣，而且正在積極地規(guī)劃著自己的程序員職業(yè)生涯，那么你肯定面臨著一個(gè)問題：你應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些編程語(yǔ)言，才能真正了解并掌握 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)？可供選擇的語(yǔ)言很多，你需要通過戰(zhàn)略
2021-03-02 06:22:38
。為探索多場(chǎng)景交互學(xué)習(xí)的可行方案，領(lǐng)先的移動(dòng)機(jī)器人底盤和軟硬件系統(tǒng)提供商松靈機(jī)器人，借助多年的機(jī)器人硬件結(jié)構(gòu)創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)和軟件算法開發(fā)優(yōu)勢(shì)，為科研教育用戶開創(chuàng)了全球首款集四種運(yùn)動(dòng)模態(tài)和高性能傳感器系統(tǒng)于
2021-08-30 08:39:33
深度學(xué)習(xí)常用模型有哪些？深度學(xué)習(xí)常用軟件工具及平臺(tái)有哪些？深度學(xué)習(xí)存在哪些問題？
2021-10-14 08:20:47
物聯(lián)網(wǎng)存在哪些不足之處？
2021-05-19 06:46:50
` 機(jī)器視覺作為新一代的通用技術(shù)，在多個(gè)領(lǐng)域正式落地開花。而應(yīng)用最為成果的案例莫非是醫(yī)療、金融和運(yùn)維三大方面了。首先，在醫(yī)療領(lǐng)域，機(jī)器視覺被應(yīng)用到提供輔助診療，癌癥檢測(cè)和機(jī)器人手術(shù)等方面，幫助醫(yī)生
2019-03-21 11:48:29
就是通過求解系統(tǒng)的特征方程，一般多自由度系統(tǒng)的特征方程可以成式（1）所示的形式，來得到系統(tǒng)的特征值和特征向量，亦即振動(dòng)系統(tǒng)固有頻率和振型?！ ∈街校琜M]－系統(tǒng)的質(zhì)量矩陣，有限元模態(tài)分析中由單元質(zhì)量矩陣
2018-09-13 16:40:12
的價(jià)值。這是機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)目前面臨的主要挑戰(zhàn)之一。 部署機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用通常比部署傳統(tǒng)軟件應(yīng)用程序更復(fù)雜，因?yàn)橐肓艘粋€(gè)額外的變化維度。雖然典型的軟件應(yīng)用程序可以更改其代碼和數(shù)據(jù)，但是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序
2022-11-02 15:09:52
長(zhǎng)沙有一起交流學(xué)習(xí)鴻蒙開發(fā)產(chǎn)品的嗎？目標(biāo)是應(yīng)用鴻蒙到現(xiàn)有影像產(chǎn)品落地！
2021-07-20 19:40:44
雙擺雜技機(jī)器人DD2UD的多模態(tài)混合控制_但遠(yuǎn)宏
2017-02-07 18:37:16
0 的時(shí)候，對(duì)話能力基本能達(dá)到預(yù)期效果，我們問一個(gè)問題，機(jī)器人都能給出一個(gè)相對(duì)合理的回答，但走出實(shí)驗(yàn)室進(jìn)入各種終端市場(chǎng)，機(jī)器人說話交流就存在很多的問題。那么，技術(shù)上和哪些環(huán)節(jié)還存在什么問題
2017-09-20 14:19:371 是做什么的 我們知道，機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域就是事先使用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器，讓訓(xùn)練后的機(jī)器在面對(duì)從未見過的數(shù)據(jù)時(shí)能做出相應(yīng)的判斷。比如，學(xué)習(xí)大量病人體征數(shù)據(jù)后，預(yù)測(cè)疾病發(fā)生的概率；學(xué)習(xí)大量圍棋對(duì)局后，面對(duì)一個(gè)陌生的棋局，知道在哪下棋贏的概率更高。
2017-09-25 15:59:340 針對(duì)當(dāng)前基于機(jī)器學(xué)習(xí)的早期阿爾茨海默?。ˋD）診斷中訓(xùn)練樣本不足的問題，提出一種基于多模態(tài)特征數(shù)據(jù)的多標(biāo)記遷移學(xué)習(xí)方法，并將其應(yīng)用于早期阿爾茨海默病診斷。所提方法框架主要包括兩大模塊：多標(biāo)記遷移學(xué)習(xí)
2017-12-14 11:22:373 自動(dòng)情感識(shí)別是一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)性的課題，并且有著廣泛的應(yīng)用價(jià)值．本文探討了在多文化場(chǎng)景下的多模態(tài)情感識(shí)別問題．我們從語(yǔ)音聲學(xué)和面部表情等模態(tài)分別提取了不同的情感特征。包括傳統(tǒng)的手工定制特征和基于深度
2017-12-18 14:47:310 商湯科技研發(fā)總監(jiān)、中山大學(xué)教授林倞，將從產(chǎn)業(yè)落地以及學(xué)術(shù)創(chuàng)新兩種視角出發(fā)，帶領(lǐng)大家一起探索“后深度學(xué)習(xí)時(shí)代”的新挑戰(zhàn)。
2018-02-09 11:40:073954 機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)在可謂是炙手可熱。只要應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)，就可以有效豐富數(shù)據(jù)和知識(shí)，促進(jìn)有價(jià)值的任務(wù)自動(dòng)化，包括感知、分類和數(shù)值預(yù)測(cè)等。而它的“兄弟”——機(jī)器發(fā)現(xiàn)，可用于發(fā)現(xiàn)照亮和引導(dǎo)人類的新知識(shí)。
2018-05-18 22:32:002076 集成是有好處的有很多原因，但每次集成度的增加通常都伴隨著對(duì)更多電力的需求。負(fù)載點(diǎn)電源（POL）穩(wěn)壓器很好地在需要處并以適當(dāng)?shù)碾娖教峁╇娏?，但也面臨著挑戰(zhàn)。
2018-07-05 15:54:294766 
在思考我們?nèi)绾巫?b class="flag-6" style="color: red">機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)化，以及如何讓它普及到更多領(lǐng)域的人時(shí)，首先要思考的是，機(jī)器學(xué)習(xí)專家們都要做什么？任何能解決機(jī)器學(xué)習(xí)專家緊缺的方法都要回答這樣一個(gè)問題：我們是否知道該教授什么知識(shí)、用什么工具、或者在哪一部分實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。
2018-07-19 16:01:314872 ? 顯然，挑戰(zhàn)是存在的，一些業(yè)內(nèi)精英也在這方面做具體的工作，邏輯推理、邏輯分析、通過監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，讓它取得成功，這樣機(jī)器可以學(xué)習(xí)人類世界更多的常識(shí)和規(guī)則。這個(gè)不隨著時(shí)間的變化
2018-09-13 11:25:023699 物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)可以真正成為以人為本的機(jī)器學(xué)習(xí)。
2018-11-28 10:19:492745 人工智能和大數(shù)據(jù)時(shí)代，分布式機(jī)器學(xué)習(xí)解決了大量最具挑戰(zhàn)性的問題，《分布式機(jī)器學(xué)習(xí)：算法、理論與實(shí)踐》全面分析了分布式機(jī)器學(xué)習(xí)的現(xiàn)狀，深入分析其中核心問題，討論該領(lǐng)域的未來發(fā)展方向。
2018-12-10 09:36:384246 繼去年5月在行業(yè)率先推出首款面向物聯(lián)網(wǎng)的AI芯片—雨燕（Swift）及其系統(tǒng)解決方案之后，1月2日，國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的人工智能企業(yè)云知聲在京召開新聞發(fā)布會(huì)，正式公布了其多模態(tài)AI芯片戰(zhàn)略與規(guī)劃。會(huì)上同步曝光
2019-01-03 15:59:121374 1月10日，在青島舉行的2019國(guó)家智能產(chǎn)業(yè)峰會(huì)智能駕駛平行論壇上，孫振平研究員結(jié)合國(guó)內(nèi)外機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)在智能駕駛領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和課題組近年來的一些研究成果，向與會(huì)人員分享了題為《機(jī)器學(xué)習(xí)在無人駕駛中的應(yīng)用現(xiàn)狀及面臨挑戰(zhàn)》的精彩報(bào)告。
2019-02-05 10:42:002074 因此，當(dāng)研究問題或數(shù)據(jù)集包括多個(gè)這樣的模態(tài)時(shí)，其特征在于多模態(tài)。 本文主要關(guān)注但不僅僅關(guān)注三種形式：自然語(yǔ)言既可以是書面的，也可以是口頭的; 視覺信號(hào)，通常用圖像或視頻表示; 和聲音信號(hào)，編碼聲音和口頭信息，如韻律和聲音表達(dá)。
2019-01-21 13:38:248436 機(jī)器學(xué)習(xí)的變革性作用，以及為何它現(xiàn)在如此重要，是因?yàn)槲覀儊淼搅藬?shù)據(jù)、運(yùn)算能力以及算法復(fù)雜度的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。
2019-07-03 16:27:591127 神經(jīng)模態(tài)芯片近幾年來的落地方向按照神經(jīng)元規(guī)模可以分成兩類。
2019-08-09 18:46:252115 機(jī)器學(xué)習(xí)為企業(yè)提供了翻譯文檔的新機(jī)會(huì)，他們可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來翻譯營(yíng)銷材料和其他文獻(xiàn)。
2019-12-03 16:26:514399 人工智能指的是在某種程度上顯示出類似人類智能的設(shè)備。AI有很多技術(shù)，但其中一個(gè)很大的子集是機(jī)器學(xué)習(xí)——讓算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。
2020-02-27 11:47:402135 
只有人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)公司真正地理解潛在客戶的挑戰(zhàn)，才能夠從客戶角度出發(fā)創(chuàng)造出能夠真正賦能效率和有效性的產(chǎn)品。
2020-03-26 10:00:15648 很多機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）領(lǐng)域的進(jìn)展都預(yù)計(jì)將為多種類型的企業(yè)帶來效果和效率上的提升。
2020-04-04 20:34:001366 機(jī)器學(xué)習(xí)為企業(yè)提供了翻譯文檔的新機(jī)會(huì)，他們可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來翻譯營(yíng)銷材料和其他文獻(xiàn)。
2020-04-05 22:16:211162 新的 AI 技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)有哪些？多模態(tài)學(xué)習(xí)技術(shù)一定是其中之一。
2020-07-18 09:19:121848 近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展歸因于我們有極其龐大的數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練算法。當(dāng)企業(yè)需要落地大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，往往會(huì)面臨很多難題，如何解決這些問題？如何系統(tǒng)了解大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)落地的技巧？其適用
2020-07-31 16:22:12648 毫米波是5G的重要性組成部分，5G是國(guó)家發(fā)展的重要組成部分，對(duì)運(yùn)營(yíng)商來說也是滿足行業(yè)能力要求的必要組成。在今日召開的毫米波技術(shù)深入解讀線上研討會(huì)上，中國(guó)聯(lián)通研究院無線技術(shù)研究部副主任帶來了精彩的演講，在他看來，當(dāng)前5G毫米波應(yīng)用還存在以下四大挑戰(zhàn)。
2020-09-04 14:58:132188 即使是簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，很多企業(yè)都在開始自己的旅程，只有解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的積極意義，企業(yè)才有更多的動(dòng)力采用。
2020-09-16 14:39:301724 由于我們的主要任務(wù)是選擇一種學(xué)習(xí)算法，并對(duì)某些數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，所以最可能出現(xiàn)的兩個(gè)問題不外乎是“壞算法”和“壞數(shù)據(jù)”，本文主要從壞數(shù)據(jù)出發(fā)，帶大家了解目前機(jī)器學(xué)習(xí)面臨的常見問題和挑戰(zhàn)，從而更好地學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)理論。
2020-10-23 11:42:4914233 
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《毫米波到底存在哪些缺點(diǎn).pdf》資料免費(fèi)下載
2020-11-26 02:22:00318 隨著Transformer在視覺中的崛起，Transformer在多模態(tài)中應(yīng)用也是合情合理的事情，甚至以后可能會(huì)有更多的類似的paper。
2021-03-25 09:29:599836 
為了提升跨模態(tài)行人重識(shí)別算法的識(shí)別精度，提出了一種基于改進(jìn)困難三元組損失的特征學(xué)習(xí)框架。首先，改進(jìn)了傳統(tǒng)困難三元組損失，使其轉(zhuǎn)換為全局三元組損失。其次，基于跨模態(tài)行亼重識(shí)別中存在模態(tài)間變化及模態(tài)內(nèi)變
2021-05-10 11:06:149 基于語(yǔ)義耦合相關(guān)的判別式跨模態(tài)哈希學(xué)習(xí)算法
2021-06-07 16:36:077 ●當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)落地挑戰(zhàn)● 近二十年來，機(jī)器學(xué)習(xí)已廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理、生物特征識(shí)別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷、檢測(cè)信用卡欺詐、證券市場(chǎng)分析、DNA序列測(cè)序、語(yǔ)音和手寫識(shí)別、戰(zhàn)略游戲
2021-06-17 11:14:163256 基于耦合字典學(xué)習(xí)與圖像正則化的跨模態(tài)檢索
2021-06-27 11:23:1839 來自：哈工大SCIR 本期導(dǎo)讀：近年來研究人員在計(jì)算機(jī)視覺和自然語(yǔ)言處理方向均取得了很大進(jìn)展，因此融合了二者的多模態(tài)深度學(xué)習(xí)也越來越受到關(guān)注。本期主要討論結(jié)合文本和圖像的多模態(tài)任務(wù)，將從多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練
2021-08-26 16:29:526343 模態(tài)分析的經(jīng)典定義為，將線性定常系統(tǒng)振動(dòng)微分方程組中的物理坐標(biāo)變換為模態(tài)坐標(biāo)，使方程組解耦，成為一組以模態(tài)坐標(biāo)及模態(tài)參數(shù)描述的獨(dú)立方程，以便求出系統(tǒng)的模態(tài)參數(shù)。
2022-04-26 10:43:281667 Microchip 最近將其商用現(xiàn)貨 （COTS） 耐輻射技術(shù)擴(kuò)展到閃存。但是，閃存在太空中存在哪些優(yōu)缺點(diǎn)？
2022-04-28 16:54:471236 
上面講了很多系統(tǒng)變量，那么在Linux系統(tǒng)中，這些變量存在哪里呢？為什么用戶一登錄shell就自動(dòng)有了這些變量呢？我們先來看看下面幾個(gè)文件。
2022-11-16 09:46:351319 鑒于科學(xué)的快速增長(zhǎng)和發(fā)展，了解使用哪些人工智能技術(shù)來推進(jìn)項(xiàng)目可能具有挑戰(zhàn)性。本文概述了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的差異，以及如何確定何時(shí)應(yīng)用這兩種方法。
2022-11-30 14:22:00706 文中將一些經(jīng)典的多模態(tài)對(duì)比學(xué)習(xí)模型中兩個(gè)模態(tài)的embedding，通過降維等方法映射到二維坐標(biāo)系中。
2022-12-05 14:06:27644 開發(fā)具有智能能力的計(jì)算機(jī)智能體一直是人工智能的一個(gè)宏偉目標(biāo)，如通過多模態(tài)經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)進(jìn)行理解、推理和學(xué)習(xí)，就像我們?nèi)祟愂褂枚喾N感官模式感知世界的方式一樣。
2022-12-07 14:43:03748 最近，很多方法學(xué)習(xí)與文本、音頻等對(duì)齊的圖像特征。這些方法使用單對(duì)模態(tài)或者最多幾種視覺模態(tài)。最終嵌入僅限于用于訓(xùn)練的模態(tài)對(duì)。因此，視頻 - 音頻嵌入無法直接用于圖像 - 文本任務(wù)，反之亦然。學(xué)習(xí)真正的聯(lián)合嵌入面臨的一個(gè)主要障礙是缺乏所有模態(tài)融合在一起的大量多模態(tài)數(shù)據(jù)。
2023-05-11 09:30:44596 
機(jī)器人馴服者 Madeline Gannon：新平臺(tái)將大規(guī)模馴服機(jī)器
2023-08-01 15:00:18329 機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些算法？機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法有哪些？機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)判有哪些算法？ 機(jī)器學(xué)習(xí)是一種人工智能技術(shù)，通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)，為計(jì)算機(jī)提供智能決策。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法
2023-08-17 16:30:111245 深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中兩個(gè)重要的概念，都是人工智能領(lǐng)域非常熱門的技術(shù)。兩者的關(guān)系十分密切，然而又存在一定的區(qū)別。下面從定義、優(yōu)缺點(diǎn)和區(qū)別方面一一闡述。
2023-08-21 18:27:151652 單片機(jī)中ADC采集都存在哪些誤差？
2023-09-18 16:31:071874 
由于固有的模態(tài)缺口，如CLIP語(yǔ)義主要關(guān)注模態(tài)共享信息，往往忽略了可以增強(qiáng)多模態(tài)理解的模態(tài)特定知識(shí)。因此，這些研究并沒有充分認(rèn)識(shí)到多模式創(chuàng)造和理解之間潛在的學(xué)習(xí)協(xié)同作用，只顯示出創(chuàng)造力的微小提高，并且在多模式理解方面仍然存在不足。
2023-09-25 17:26:43361 
ByteDance Research 基于開源的多模態(tài)語(yǔ)言視覺大模型 OpenFlamingo 開發(fā)了開源、易用的 RoboFlamingo 機(jī)器人操作模型，只用單機(jī)就可以訓(xùn)練。
2024-01-19 11:43:08106 
電子發(fā)燒友App
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論