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機(jī)器學(xué)習(xí) 文章 最新資訊

TRI：預(yù)訓(xùn)練的大型行為模型加速機(jī)器人學(xué)習(xí)

  • 兩臺(tái)協(xié)作機(jī)器人使用從微調(diào)的大型行為模型（LBMs）中獲得的自主評(píng)估部署來執(zhí)行長(zhǎng)時(shí)程行為，例如安裝自行車轉(zhuǎn)盤。| 來源：豐田研究院豐田研究院（TRI）本周發(fā)布了其關(guān)于大型行為模型（LBMs）的研究結(jié)果，這些模型可用于訓(xùn)練通用機(jī)器人。該研究顯示，單個(gè) LBM 可以學(xué)習(xí)數(shù)百個(gè)任務(wù)，并利用先驗(yàn)知識(shí)以 80%更少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取新技能。LBMs 在大型、多樣化的操作數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。盡管它們?cè)絹碓绞軞g迎，但機(jī)器人社區(qū)對(duì) LBMs 實(shí)際上能提供什么仍然知之甚少。TRI 的工作旨在通過這項(xiàng)研究揭示算法和數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)方面的
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碼住這份指南：Edge AI與機(jī)器學(xué)習(xí)常用硬件類型與開發(fā)板全解析

  • 文章 概述本文中，DigiKey 總結(jié)了Edge AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中常用的 硬件類型 及其相應(yīng)的 開發(fā)套件 。文章詳細(xì)列舉了四大主要的硬件類型：微控制器、單板計(jì)算機(jī)、專用 AI加速器，以及FPGA，并詳細(xì)介紹了涵蓋硬件平臺(tái)、軟件工具和預(yù)訓(xùn)練模型的多種開發(fā)套件。文章著重強(qiáng)調(diào)了合理選擇硬件平臺(tái)與開發(fā)套件對(duì)于Edge AI和機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的關(guān)鍵推動(dòng)作用，為相關(guān)領(lǐng)域的開發(fā)者和研究者提供寶貴的參考依據(jù)。Edge AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算主
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將業(yè)務(wù)目標(biāo)應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)

  • 隨著機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 的熱潮和企業(yè)紛紛搶先采用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行轉(zhuǎn)型，不難發(fā)現(xiàn)并非所有機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目都能取得成功。往往是因?yàn)榇嬖凇跋扔薪鉀Q方案再有問題”的思維定式，導(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的需求和目標(biāo)定義不清。若未能明確機(jī)器學(xué)習(xí)為何被采用以及其對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)的影響，可能導(dǎo)致概念驗(yàn)證 (POC) 工作耗費(fèi)大量時(shí)間卻無法產(chǎn)生實(shí)際成果。本文探討了企業(yè)在將機(jī)器學(xué)習(xí)融入產(chǎn)品與流程時(shí)，如何通過明確總體目標(biāo)并將其與相關(guān)業(yè)務(wù)指標(biāo)聯(lián)系起來，進(jìn)而規(guī)避常見陷阱。隨著POC工作的進(jìn)展，應(yīng)用這些指標(biāo)為評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)性能奠定了基礎(chǔ)。根據(jù)POC的任務(wù)或用
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貿(mào)澤電子2025技術(shù)創(chuàng)新論壇探討“邊緣AI與機(jī)器學(xué)習(xí)”新紀(jì)元

  • 提供超豐富半導(dǎo)體和電子元器件?的業(yè)界知名新品引入 (NPI) 代理商貿(mào)澤電子(Mouser Electronics)近日宣布將于5月28-20日舉辦2025貿(mào)澤電子技術(shù)創(chuàng)新論壇首場(chǎng)活動(dòng)。本期論壇將深度聚焦“邊緣AI與機(jī)器學(xué)習(xí)”，云集Analog Devices, Amphenol, NXP, Silicon Labs, VICOR等業(yè)界知名廠商及產(chǎn)學(xué)研專家陣容，共同解構(gòu)AI浪潮下企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新路徑和可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，攜手創(chuàng)造智能化未來。貿(mào)澤電子亞太區(qū)市場(chǎng)及商務(wù)拓展副總裁田吉平表示：“邊緣AI與機(jī)器學(xué)習(xí)
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抖音背后的算法推薦邏輯

  • 推薦算法已并非新生事物，但圍繞它的爭(zhēng)議卻從未間斷。這些爭(zhēng)議包括推薦算法帶來標(biāo)題黨、低質(zhì)量、甚至虛假內(nèi)容以及信息繭房的問題。很多人對(duì)推薦算法技術(shù)存在誤解，認(rèn)為算法是給內(nèi)容打上對(duì)應(yīng)標(biāo)簽，再給用戶打上對(duì)應(yīng)的屬性，最后通過數(shù)據(jù)運(yùn)算，把對(duì)應(yīng)標(biāo)簽的內(nèi)容推薦給有對(duì)應(yīng)屬性的用戶。實(shí)際上，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，抖音的推薦系統(tǒng)已幾乎不依賴對(duì)內(nèi)容或者用戶打標(biāo)簽，而是通過復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，直接預(yù)測(cè)每個(gè)用戶對(duì)每條內(nèi)容可能產(chǎn)生的互動(dòng)行為概率。機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)推薦算法的主要貢獻(xiàn)在于建立評(píng)分系統(tǒng)，在海量算力和海量供給的環(huán)境里，把用戶行為抽
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ADAS的2035預(yù)測(cè)：深度整合機(jī)器學(xué)習(xí)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和云連接

  • 在越來越嚴(yán)格的安全準(zhǔn)則和傳感器工程進(jìn)步的推動(dòng)下，高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)在汽車中的廣泛采用將大大增加 ADAS 傳感器市場(chǎng)，這些進(jìn)步使 ADAS 成為事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備。傳感器在 ADAS 中發(fā)揮著不可或缺的作用，可實(shí)現(xiàn)碰撞威懾、車道偏離警報(bào)、自適應(yīng)巡航控制功能、盲點(diǎn)檢測(cè)和不同程度的自作等功能。電動(dòng)機(jī)在車輛中的普及和汽車自主性的提高，再加上政府機(jī)構(gòu)要求加強(qiáng)道路保護(hù)，正在擴(kuò)大該行業(yè)的擴(kuò)張。與此同時(shí)，新型傳感技術(shù)的較高成本正在激勵(lì)其封裝到車輛中，以從規(guī)模經(jīng)濟(jì)中受益?？傮w而言，多個(gè)技術(shù)和監(jiān)管領(lǐng)域的快速變化正在推動(dòng) ADA
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什么是生成式人工智能?

  • 生成式人工智能(Generative AI)的使用正迅速擴(kuò)展到我們的日常生活和商業(yè)領(lǐng)域，并將顯著影響未來社會(huì)。本系列將主要通過村田關(guān)注的具體應(yīng)用事例，聊聊生成式人工智能應(yīng)用的相關(guān)話題，特別關(guān)注對(duì)電子行業(yè)可能產(chǎn)生的影響。01 什么是生成式人工智能(Generative AI)?生成式人工智能是一種擁有能夠自動(dòng)生成并輸出文本/圖像/音樂等多種形式的數(shù)據(jù)的能力，并且能支援迄今為止由人類承擔(dān)的創(chuàng)造性作業(yè)的人工智能。生成式人工智能利用一種”機(jī)器學(xué)習(xí)“——深度學(xué)習(xí)——從人類準(zhǔn)備的文本和圖像等數(shù)據(jù)中提取特征，并能基于這
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在低功耗MCU上實(shí)現(xiàn)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)

  • 人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)不僅正在快速發(fā)展，還逐漸被創(chuàng)新性地應(yīng)用于低功耗的微控制器（MCU）中，從而實(shí)現(xiàn)邊緣AI/ML解決方案。這些MCU是許多嵌入式系統(tǒng)不可或缺的一部分，憑借其成本效益、高能效以及可靠的性能，現(xiàn)在能夠支持AI/ML應(yīng)用。這種集成化在可穿戴電子產(chǎn)品、智能家居設(shè)備和工業(yè)自動(dòng)化等應(yīng)用領(lǐng)域中，從AI/ML功能中獲得的效益尤為顯著。具備AI優(yōu)化功能的MCU和TinyML的興起（專注于在小型、低功耗設(shè)備上運(yùn)行ML模型），體現(xiàn)了這一領(lǐng)域的進(jìn)步。TinyML對(duì)于直接在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)智能決策、促進(jìn)
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一文讀懂｜什么是機(jī)器學(xué)習(xí)

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)定義機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）本質(zhì)上就是讓計(jì)算機(jī)自己在數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，并根據(jù)所得到的規(guī)律對(duì)未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)包括如聚類、分類、決策樹、貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）等算法。機(jī)器學(xué)習(xí)的基本思路是模仿人類學(xué)習(xí)行為的過程，如我們?cè)诂F(xiàn)實(shí)中的新問題一般是通過經(jīng)驗(yàn)歸納，總結(jié)規(guī)律，從而預(yù)測(cè)未來的過程。機(jī)器學(xué)習(xí)的基本過程如下：機(jī)器學(xué)習(xí)基本過程機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展簡(jiǎn)史從機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的過程上來說，其發(fā)展的時(shí)間軸如下所示：機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展歷程從上世紀(jì)50年代的圖靈測(cè)試提出、塞繆爾
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ST1VAFE3BX：意法半導(dǎo)體推出首款超低功耗生物傳感器，成為眾多新型應(yīng)用的核心所在

  • ST最新推出的生物傳感器ST1VAFE3BX將生物電位輸入與意法半導(dǎo)體的加速度計(jì)以及機(jī)器學(xué)習(xí)核心相結(jié)合并實(shí)現(xiàn)同步，從而為下一代需要控制能耗的可穿戴醫(yī)療設(shè)備開辟了道路。此外，其小巧的封裝(2mm x 2mm x 0.74mm)有助于降低制造成本和 PCB電路板尺寸。整體設(shè)計(jì)對(duì)電能的需求也更低，系統(tǒng)架構(gòu)需求的復(fù)雜程度也隨之降低。不過，ST1VAFE3BX保留了先前推出的ST1VAFE6AX的有限狀態(tài)機(jī)和機(jī)器學(xué)習(xí)核心，確保了能夠在邊緣端提供人工智能。此前在慕尼黑電子展上展示了這款生物傳感器的實(shí)際應(yīng)用，例如，我們
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設(shè)計(jì)新的暗物質(zhì)探測(cè)器：機(jī)器學(xué)習(xí)提高量子傳感器對(duì)暗物質(zhì)的靈敏度

  • 如何探測(cè)暗物質(zhì)——一種可能占宇宙中所有物質(zhì)六分之五的不可見、幾乎無形的物質(zhì)？暗物質(zhì)應(yīng)該就在我們身邊，對(duì)正常物質(zhì)產(chǎn)生微小的影響，但到目前為止，搜索都是空的。但一項(xiàng)新的研究表明， 采用機(jī)器學(xué)習(xí)的策略可以幫助量子傳感器最終追捕它。這種超靈敏傳感器還可能具有其他應(yīng)用，例如無 GPS 導(dǎo)航、探測(cè)地下掩體以及發(fā)現(xiàn) 大爆炸后時(shí)刻的時(shí)空引力紋波。我們知道暗物質(zhì)的存在是因?yàn)樗鼘?duì)星系運(yùn)動(dòng)的引力影響。但我們不知道它是由什么組成的，也不知道它如何與構(gòu)成你或我的日常顆粒相互作用。盡管科學(xué)家們已經(jīng)為暗物質(zhì)的潛在組
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一文總結(jié)：人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵技術(shù)概念及 Edge AI 的行業(yè)發(fā)展前景

  • 文章 概述本文介紹了人工智能（AI）、 機(jī)器學(xué)習(xí)（ ML）、深度學(xué)習(xí)（DL）和邊緣人工智能（Edge AI ）的 概念、特性及應(yīng)用領(lǐng)域 ，詳細(xì)闡述了ML的各種 訓(xùn)練模式 ，包括監(jiān)督式、非監(jiān)督式、半監(jiān)督式、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和自監(jiān)督學(xué)習(xí)，并介紹了它們?cè)诟鱾€(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。最后，文章總結(jié)了AI、ML和Edge AI對(duì)各行各業(yè)的影響和未來 發(fā)展前景 ，強(qiáng)調(diào)它們將不斷推動(dòng)創(chuàng)新，為全球經(jīng)濟(jì)和社會(huì)帶來更加智能、便捷的生活方式。人工智
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芯片設(shè)計(jì)僅靠 AI 還不夠，可能需要經(jīng)典搜索和機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合

  • 自1971 年費(fèi)德里科·法金 （Federico Faggin） 完成第一個(gè)商用微處理器 Intel 4004 的草圖以來，芯片設(shè)計(jì)已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，當(dāng)時(shí)他只用了直尺和彩色鉛筆。今天的設(shè)計(jì)人員可以使用大量的軟件工具來規(guī)劃和測(cè)試新的集成電路。但是，隨著芯片變得越來越復(fù)雜（有些芯片包含數(shù)千億個(gè)晶體管），設(shè)計(jì)人員必須解決的問題也越來越復(fù)雜。而這些工具并不總是能勝任這項(xiàng)任務(wù)?，F(xiàn)代芯片工程是一個(gè)由九個(gè)階段組成的迭代過程，從系統(tǒng)規(guī)范到封裝。每個(gè)階段都有多個(gè)子階段，每個(gè)子階段可能需要數(shù)周到數(shù)月的時(shí)間，具體取決于問題
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貿(mào)澤開售適用于AI和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的AMD Versal AI Edge VEK280評(píng)估套件

  • 專注于引入新品的全球電子元器件和工業(yè)自動(dòng)化產(chǎn)品授權(quán)代理商貿(mào)澤電子(Mouser Electronics)即日起供應(yīng)AMD全新Versal? AI Edge VEK280評(píng)估套件。Versal AI Edge VEK280評(píng)估套件采用AMD Versal AI Edge VE2802自適應(yīng)SoC，該系列套件可幫助開發(fā)人員快速迭代其傳感器融合和AI算法，用于工業(yè)、視覺、醫(yī)療保健、汽車和科學(xué)領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)?(ML)?推理應(yīng)用。AMD?Versal AI Edge VEK280套件支
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肯睿Cloudera推出全新機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目加速器套件

  • 可信的數(shù)據(jù)、分析和AI混合平臺(tái)廠商肯睿Cloudera今日宣布推出六款全新機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目加速器（AMPs），旨在縮短企業(yè)實(shí)現(xiàn)AI用例價(jià)值的時(shí)間。六款新產(chǎn)品可在Cloudera平臺(tái)中為企業(yè)提供先進(jìn)的AI技術(shù)和示例，以助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)AI集成，并取得更有影響力的成果。AMPs是基于機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的端到端項(xiàng)目，可直接通過Cloudera平臺(tái)一鍵部署。這六款A(yù)MPs融入了行業(yè)領(lǐng)先的實(shí)踐，以應(yīng)對(duì)復(fù)雜的ML挑戰(zhàn)，無論企業(yè)在何處運(yùn)行示例或部署數(shù)據(jù)，都可通過工作流程實(shí)現(xiàn)無縫銜接。 肯睿Cloudera致力于通過AMPs系列產(chǎn)
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機(jī)器學(xué)習(xí)介紹

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