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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 機器學習

人工智能浪潮下未來工作形態(tài)如何變革？

  • 隨著人工智能技術應用到標準化、重復性的機械自動化過程，銀行和保險等行業(yè)的后勤工作崗位不僅在數(shù)量上逐漸減少，而且在形式上也在發(fā)生改變?！鞍肴笋R智能”(即人機合作智能)在軟件編程等核心工作領域逐漸興起。它將人工智能與人類能力相結合，形成一種共生關系，推動生產(chǎn)率的顯著提升。
  • 關鍵字： 人工智能  機器學習  自然語言處理  

ZLG深度解析人臉識別核心技術

  • 　　隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，“人臉”也將成為數(shù)據(jù)的一部分，人臉識別如何實現(xiàn)?本文將為大家從人臉檢測、人臉定位、人臉校準以及人臉對比等方面詳細闡述人臉識別的原理與實現(xiàn)方式?！　‰S著計算機技術以及光學成像技術的發(fā)展，集成了人工智能、機器學習、視頻圖像處理等技術的人臉識別技術也逐漸成熟。未來五年，我國人臉識別市場規(guī)模平均復合增長率將達到25%，到2021年人臉識別市場規(guī)模將達到51億元左右，具有巨大的市場需求與前景?！　“卜馈⒔鹑谑侨四樧R別切入細分行業(yè)較深的兩個領域，移動智能硬件終端成為人臉識別新的快速增長點。因
  • 關鍵字： ZLG  人臉識別  機器學習  

院士鄔賀銓：人工智能的魅力是“永遠在路上”

  • 中國日報網(wǎng)與網(wǎng)易傳媒共同舉辦的2019影響力峰會在北京召開，首屆影響力峰會的主題為“預見未來”。會上，中國工程院院士鄔賀銓擔任“預見科技未來”發(fā)布人，發(fā)表了主題為“迎接人工智能的未來”的演講。
  • 關鍵字： 人工智能  機器學習  

機器學習不斷接近人腦水平，AI圖像識別未來發(fā)展如何？

  • 過去十幾年，人類可以說是在機器智能面前節(jié)節(jié)退敗，但是機器的每一點進步都依賴于不斷模擬和接近人腦的水平，提升AI在場景應用上的工程能力，會為生活帶來更多的便利。
  • 關鍵字： 機器學習  

解密：十個機器學習的成功案例

  • 　　人工智能(AI)和機器學習(ML)(人們曾認為這兩者是公司不切實際的項目)正在成為主流?！　∮性絹碓蕉嗟钠髽I(yè)正在利用這種模仿人類思維的技術來吸引客戶并加強業(yè)務運營。而這種趨勢只會越來越受歡迎。Forrester的研究稱，全球數(shù)據(jù)和分析技術決策者中有53%的人正在實施實施人工智能或大規(guī)模使用人工智能，另有20%的人計劃在未來12個月內(nèi)實施人工智能。　　無論是好是壞，通過人工智能、機器學習和機器人所實現(xiàn)的自動化正在興起。正在試驗、創(chuàng)建、甚至是申請新人工智能和機器學習技術專利的首席信息官們與記者分享了機器學
  • 關鍵字： 機器學習  人工智能  

特征工程是什么？機器學習的關鍵所在

  • 　　人工智能是過去兩到三年時間內(nèi)科技行業(yè)最熱的話題。而人工智能技術進步的背后，實質(zhì)上是機器學習快速發(fā)展后所帶來的巨大提升?！　C器學習被廣泛定義為“利用經(jīng)驗來改善計算機系統(tǒng)的自身性能”。事實上，“經(jīng)驗”在計算機中主要是以數(shù)據(jù)的形式存在的，因此數(shù)據(jù)是機器學習的前提和基礎?！　≡诘谝黄诟裎飬R的文章中，我們介紹了工業(yè)數(shù)據(jù)預處理的方法，主要針對數(shù)據(jù)格式異常，數(shù)據(jù)內(nèi)容異常等問題進行了簡要探討。做數(shù)據(jù)預處理的主要目的是將雜亂無章的數(shù)據(jù)規(guī)整成我們想要的矩陣、表格、張量等結構，方便在之后的機器學習中進行模型訓練。然而數(shù)據(jù)
  • 關鍵字： 機器學習，特征工程  

Achronix宣布即日推出用于人工智能/機器學習和網(wǎng)絡硬件加速應用的第四代Speedcore eFPGA IP

  • 2018年12月4日，基于現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）的硬件加速器器件和高性能嵌入式FPGA半導體知識產(chǎn)權（eFPGA IP）領導性企業(yè)Achronix半導體公司今天宣布：即日起推出其第四代嵌入式FPGA產(chǎn)品Speedcore?Gen4 eFPGA IP，以支持客戶將FPGA功能集成到他們的SoC之中。
  • 關鍵字： Speedcore Gen4  人工智能  機器學習  FPGA  

更高性能的邊緣應用

  • Achronix的FPGA產(chǎn)品和技術專注于邊緣應用上的多種人工智能(AI)需求,例如汽車傳感器融合、目標檢測和識別、AI和機器學習,以及360度環(huán)繞視圖系統(tǒng)等需要在邊緣上本地處理數(shù)據(jù)的應用。
  • 關鍵字： AI  機器學習  

面向輕型機器學習，恩智浦出臺eIQ開發(fā)環(huán)境及芯片

  • IoT推動了這幾年MCU的更新?lián)Q代,而下一波MCU的助推器是終端的機器學習,包括家庭環(huán)境、聲音處理、手勢控制、智能感測&控制、多攝像頭觀察、個人資產(chǎn)、主動目標識別、AR(增強現(xiàn)實)等。
  • 關鍵字： IOT  機器學習  

Micron和Achronix提供下一代FPGA并借助高性能GDDR6存儲器支持機器學習應用

  • Micron和Achronix提供下一代FPGA并借助高性能GDDR6存儲器支持機器學習應用
  • 關鍵字： FPGA  GDDR6  機器學習  

使用智能軟件和NIRscan? Nano 評估模塊(EVM)確定材料成分

  • 　　如果您在網(wǎng)頁上搜索“如何確定面料的制作成分”，您可能會找到“燃燒測試”的網(wǎng)頁內(nèi)容。在燃燒測試中，需要取一小塊織物樣品，放在明火上，觀察它是否收縮、熔化或燃燒，并注意產(chǎn)生的氣味?！　‖F(xiàn)在，使用TI DLP? NIRscan? Nano評估模塊(EVM)和Sagitto系統(tǒng)，可以更簡單、準確地確定織物和紡織品成分。Sagitto系統(tǒng)結合了微型近紅外傳感器和機器學習模型，可幫助企業(yè)簡化測量過程。每種類型的織物都因不同的成分而具有獨特的近紅外指紋。服裝通常包含不同類型的纖維，精確的合成物組分在服裝的整個使用過
  • 關鍵字： 傳感器  機器學習  

機器學習的關鍵點是什么 數(shù)據(jù)量比算法還重要

  • 　　機器學習算法可以通過概括示例來確定如何執(zhí)行重要任務。手動編程很難完成這樣的目標，所以機器學習通常是可行且成本有效的。隨著更多數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，可以解決更加雄心勃勃的問題。因此，機器學習被廣泛應用于計算機真誠等領域。然而，開發(fā)成功的機器學習應用程序需要大量的“黑色藝術”，這在教科書中很難找到?！　?. 學習=表示+評價+優(yōu)化　　所有的機器學習的算法通常包括三個組成部分：　　表示：一個分類器必須用計算機能夠處理的一些正式語言來表示。相反，為學習者選擇一種表示方式就等同于選擇一組可以學習的分類器。這個集合被稱為學
  • 關鍵字： 機器學習  算法  

美國要限制14類新技術出口：包含AI、機器學習等先進技術！

  • 美國相關部門已經(jīng)開始嘗試各種新政策加強封鎖技術對外合作，尤其在高科技領域，管制正在不斷收緊。
  • 關鍵字： AI  機器學習  

“通過分析、人工智能和機器學習將媒體與娛樂（M&E）內(nèi)容貨幣化”

  • 　　隨著時間的推移，世界各地的電影制片廠和制片公司，都捕捉到了大量的素材。但這些資源深處其實還隱藏著未被充分利用的寶藏。這些寶藏中蘊含著巨大的價值，或者可以作為大數(shù)據(jù)應用程序的一部分加以分析，從而為我們提供精確的預測、關聯(lián)分析，或為我們帶來期望的結果。為了得到最終結果，我們應該把這些內(nèi)容用可靠且經(jīng)濟的方式存儲起來，確保萬無一失。這樣才能通過數(shù)據(jù)分析、人工智能(AI)和機器學習(ML)開啟貨幣化的道路。而媒體庫和分析平臺的構建，既可以在企業(yè)本地，也可以在云端完成，或著由二者結合來完成?！　∵x擇一個供應商購買
  • 關鍵字： 人工智能  機器學習  
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機器學習介紹

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