機器學習 文章 進入機器學習技術社區(qū)
學AI之路，從探索特征出發(fā)
- 高煥堂 （臺灣VR產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主席，廈門VR/AR協(xié)會榮譽會長兼顧問） 摘?要：AI機器學習的基礎活動之一就是提取特征。本文通過舉例和比喻來領悟特征的含義，以及理解特征提取的方法和目的。而且，從人為的特征提取，開始思考由AI機器自動提取特征的途徑，邁向深度學習之路?！ ? 從認識特征出發(fā) 1.1 以狗和兔子為例 據(jù)說古代有一位小公主（例如大清時代的格格），常常到荒郊野外去玩，攜帶一只狗去出行。為什么她要攜帶狗呢? 因為狗兒天生就最熟悉兔子的特征，而且兔子的特征也最吸引狗兒們，所以狗兒喜歡又擅長于探索
- 關鍵字： 201911 AI 機器學習 提取特征
從物聯(lián)網(wǎng)到汽車的邊緣設計
- 從家居或商業(yè)應用，到互聯(lián)車輛，邊緣計算貫穿整個物聯(lián)網(wǎng)。隨著數(shù)據(jù)量的增加，這種計算需要具有最優(yōu)網(wǎng)絡安全功能與最高功能安全級別的強大互聯(lián)邊緣計算平臺。創(chuàng)新通常成波出現(xiàn)（圖1）。一些創(chuàng)新浪潮遵循著發(fā)展路徑，例如，從早期的大型機到小型計算機，最后過渡到如今眾所周知的緊湊型計算機，這種變化是循序漸進的?？紤]到計算能力隨時間推移變得更加強大、外形尺寸更加緊湊、軟件開發(fā)更加簡單，這種過程也非常合理。其他創(chuàng)新浪潮則更加劇烈。從手機到智能手機的過渡以及向物聯(lián)網(wǎng)的快速轉(zhuǎn)變就是這樣的例子。圖1：創(chuàng)新浪潮：物聯(lián)網(wǎng)和人工智能是邊緣
- 關鍵字： 物聯(lián)網(wǎng) 機器學習
人工智能和機器學習讓網(wǎng)絡更智能、更簡單、更安全
- 思科2019年6月11日宣布推出旨在簡化網(wǎng)絡管理并讓網(wǎng)絡更加安全的軟件創(chuàng)新。如今，隨著企業(yè)越來越多地投資數(shù)字技術，不斷增多的工作負載往往讓IT團隊疲于應對。為了減輕這一負擔，并使IT能夠?qū)Ｗ⒂谔峁﹦?chuàng)新，思科推出了全新的人工智能和機器學習功能，讓IT團隊能夠利用獨特的網(wǎng)絡洞察，快速高效地開展工作。在這些擴展功能中，思科還推出了能夠在整個企業(yè)網(wǎng)絡上提供更高效地管理用戶和應用的創(chuàng)新功能，包括園區(qū)網(wǎng)絡和廣域網(wǎng)、以及數(shù)據(jù)中心和物聯(lián)網(wǎng)邊緣等。
- 關鍵字： 人工智能 機器學習 IT
Cortex-M：網(wǎng)絡邊緣的機器學習
- 摘?要：介紹ML，特別是ML如何從云滲透到網(wǎng)絡的邊緣?！ ￡P鍵詞：人工智能；機器學習；邊緣；Cortex-M 人工智能(AI)及其子集機器學習(ML)均代表著人類生存的重要發(fā)展里程碑。雖然人們?nèi)匀辉跔幷撘恍┑赖聠栴}，但AI和ML所提供的潛在好處實在令人難以抗拒。 AI是一個非常廣泛的主題（如圖1），在這里詳細介紹ML，特別是ML如何從云滲透到網(wǎng)絡的邊緣。 1 什么是機器學習？ “機器能夠思考嗎？”這個問題促使偉大的科學家Alan Turing開發(fā)了“圖靈測試(Turing test)”，今天這
- 關鍵字： 201910 人工智能 機器學習 邊緣 Cortex-M
SSD變聰明了！Marvell為其引入機器學習引擎
- Marvell(美滿電子)還真能玩，不但聯(lián)合東芝為SSD帶來了以太網(wǎng)訪問能力，還讓SSD變聰明了，要打造“計算存儲”(Computational Storage)，SSD不再只是扮演數(shù)據(jù)存儲的角色，還要參與計算。Marvell正在將機器學習引擎引入到SSD主控之中，使其可以從CPU、GPU那里接手一些推理工作，直接處理自己內(nèi)部保存的數(shù)據(jù)，而無需進行傳輸交換。硬件上，Marvell使用了一大堆數(shù)據(jù)排線，連接SSD與FPGA，而軟件上也有了比較成熟的進展。FMS 2019峰會上，Marvell就展示了這種計算
- 關鍵字： 固態(tài)硬盤 Marvell 機器學習
仿真到現(xiàn)實是機器人難以跨越的鴻溝
- 奔跑、攀援、摔倒、爬起，對于野外動物來說，這些動作是與生俱來的本能。我們?nèi)祟惓錾?，掌握這些動作的時間相對慢一些或者需要訓練，但作為彌補，我們擁有非常精細的手部運動技能，可以從容操作各種工具?！ 《娝苤瑹o論是優(yōu)雅地行走還是自然地抓取，機器人在這方面的表現(xiàn)一直不盡如人意，步態(tài)運動的協(xié)調(diào)性和機器手的靈巧度一直是業(yè)界難題?！ 〉F(xiàn)在，情況正一點點發(fā)生變化。 據(jù)日前英國《自然》新聞與觀點文章稱，歷經(jīng)幾十年，機器人終于在機器學習的幫助下，開始掌握自然地行走、奔跑和抓物的技能了。這一突破，被認為拉開了具有
- 關鍵字： 機器人.仿真 機器學習
蟻群算法在一種物聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療箱系統(tǒng)上的調(diào)度研究與應用
- 盧嘉軒，李 晉，周 延 ?。ㄉ虾４髮W 機電工程與自動化學院 工程訓練國家級教學實驗示范中心，上海 200444） 摘要：針對一種物聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療箱系統(tǒng)，提出了一套使用機器學習和蟻群算法的藥物調(diào)度方法。該方法使用閾值劃分的方式，對取藥記錄建立了嶺回歸、隨機森林回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡的混合模型，以預測不同醫(yī)療箱中各類藥物的需求量。之后，根據(jù)硬件檢測的藥物實際數(shù)量，計算出各藥物的偏差值，在將調(diào)度問題轉(zhuǎn)換為旅行商問題以后，分別使用基本蟻群算法和最大最小蟻群算法對調(diào)度問題進行了求解和對比。實驗表明，該方法能較好地預測藥物的
- 關鍵字： 201907 蟻群算法 機器學習 物聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療箱 調(diào)度 旅行商問題
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