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EEPW首頁 >> 主題列表 >> ?機器學(xué)習(xí)

采用恩智浦應(yīng)用軟件包快速啟動產(chǎn)品開發(fā)

  • 處理邊緣連接的機器學(xué)習(xí)（ML）應(yīng)用的復(fù)雜性是一個艱巨而漫長的過程。將相關(guān)應(yīng)用功能與在經(jīng)濟高效的平臺上部署此ML模型的復(fù)雜性結(jié)合起來，需要花費大量的精力和時間。恩智浦基于ML的系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測應(yīng)用軟件包（App SW Pack）為快速開發(fā)此類復(fù)雜應(yīng)用提供了量產(chǎn)源代碼。打造邊緣就緒解決方案并非易事，如今幾乎所有開發(fā)人員都避免嘗試從頭開始構(gòu)建應(yīng)用或產(chǎn)品。始終存在的面市時間壓力意味著，終端產(chǎn)品制造商和應(yīng)用工程師越來越依賴現(xiàn)有的示例和抽象層來節(jié)省時間。這使我們能夠更多關(guān)注用戶體驗和更高應(yīng)用級別的編碼，以便集成到終端產(chǎn)品
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Microchip MCU在機器學(xué)習(xí)上的解決方案

  • 將機器學(xué)習(xí)Machine Learning（ML）加入現(xiàn)有的MCU設(shè)計OK嗎？龐大的ML軟件框架令您卻步？想沿用現(xiàn)有的設(shè)計與工具，可行嗎？現(xiàn)今常見有兩種方法，第一種是透過網(wǎng)絡(luò)將其感測的信息傳輸?shù)皆贫耍柚贫藦姶蟮倪\算能力，再將判斷結(jié)果傳回。Microchip有相當(dāng)多這類成熟的解決方案，可讓您輕松連到云端。 另一種方法則可直接在MCU上做運算判斷，雖然運算能力比不上云端，但對某些小型傳感器或數(shù)據(jù)應(yīng)用，先在MCU做一些門坎值判斷算法，反而毋須考慮網(wǎng)絡(luò)帶寬不夠、能耗太高、傳輸延遲等問題，更不用擔(dān)心傳
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機器學(xué)習(xí)模型設(shè)計過程和MEMS MLC

  • 開發(fā)機器學(xué)習(xí)項目的五個步驟 — 掌握要點，應(yīng)用并不困難！邊緣機器學(xué)習(xí)具有許多優(yōu)勢。 然而，由于開發(fā)方法與標(biāo)準(zhǔn)程序設(shè)計方法截然不同，許多機器學(xué)習(xí)開發(fā)者可能會擔(dān)心自己難以駕馭。其實，完全沒有必要擔(dān)心。一旦熟悉了步驟，并掌握了機器學(xué)習(xí)項目的要點，就能夠開發(fā)具有價值的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用。此外，意法半導(dǎo)體（STMicroelectronics；ST）提供解決方案，以促進邊緣機器學(xué)習(xí)得到廣泛應(yīng)用發(fā)揮全部潛力。本文描述機器學(xué)習(xí)項目的必要開發(fā)步驟，并介紹了ST MEMS傳感器內(nèi)嵌機器學(xué)習(xí)核心（MLC）的優(yōu)勢。 圖一
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學(xué)貫中西:讓機器學(xué)習(xí)華夏智慧

  • 0? ?前言機器學(xué)習(xí)（ML）除了能夠?qū)W習(xí)大數(shù)據(jù)（big data）中的規(guī)律和法則之外，也能夠?qū)W習(xí)人類的智慧。華夏文化淵源長久、博大精深，處處充滿智慧。因此，我們可以讓機器來學(xué)習(xí)華夏的文化底蘊和智能，還能更上層樓而學(xué)貫中西。1? ?復(fù)習(xí)：什么是特征（feature）?機器學(xué)習(xí)之路，首先從觀察特征出發(fā)?；貞浺幌拢藗儗τ谥車膯栴}或事件常從不同的角度來觀察或看出不同的特征。所謂特征（feature），就是一件事物或一群事物，其具有與眾不同的特色或表征。例如，人們在辨別其
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AI講座：自編碼器——神奇的ML瑞士刀

  • 1? ?神奇的自編碼器在之前各期里，所舉的范例模型都是基于邏輯回歸（Logistic regression）的線性分類器（Linear classifier）。其訓(xùn)練方法是采取監(jiān)督式學(xué)習(xí)（Supervised Learning）模式。在本期里， 將進一步介紹非監(jiān)督式學(xué)習(xí)（Unsupervised Learning）模式，并以小而美的自編碼器（Autoencoder，簡稱：AE）為例。自編碼器是一種小而美的ML 模型，它的用途非常多，所以有“ML 瑞士刀”之稱。例如，Pawer Sobe
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使用英飛凌 ModusToolbox? 機器學(xué)習(xí)為IoT設(shè)備解鎖AI

  • 1? ?英飛凌在邊緣（Edge）設(shè)備上釋放機器學(xué)習(xí)（ML）的能力市場對舒適性、便利性和簡單性的需求不斷增加，對娛樂、安全和能源效率領(lǐng)域更多功能的需求也在日益增長，這將大大增加對智能家居的興趣和承諾。邊緣人工智能（AI）將成為這些產(chǎn)品的關(guān)鍵推動因素。今天的物聯(lián)網(wǎng)硬件/軟件開發(fā)人員面臨著在構(gòu)建這些未來設(shè)備時的一系列復(fù)雜設(shè)計。從復(fù)雜的集成無線連接，到優(yōu)化電池供電設(shè)計中的系統(tǒng)功率，再到集成傳感器融合，讓物聯(lián)網(wǎng)工作對任何團隊來說都是一項艱巨的任務(wù)。作為連接現(xiàn)實世界和數(shù)字世界的領(lǐng)導(dǎo)者，英飛凌非常了解
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AI與機器學(xué)習(xí)發(fā)展迅速，F(xiàn)PGA可提供高能效和靈活性

  • 1? ?為什么AI/ML發(fā)展如此迅速？多年來，人工智能（AI）/機器學(xué)習(xí)（ML）市場一直以指數(shù)級的速度快速增長，其解決方案遍布我們周圍，從機器人和其他機械系統(tǒng)的預(yù)測故障算法、電子商務(wù)中的購買行為建議、自動駕駛車輛的目標(biāo)檢測、電子交易中的風(fēng)險緩解到DNA測序等等，我們身邊有各種各樣的解決方案，示例不勝枚舉。那么，為什么AI/ML發(fā)展如此迅速呢？據(jù)IDC、Gartner和其他市調(diào)機構(gòu)的分析，全球大約80%的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。電子郵件、照片、語音郵件、視頻和許多其他數(shù)據(jù)源每天都在堆積。無論
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谷歌用AI設(shè)計AI芯片，6小時完成工程師數(shù)月工作

  • 　　6月11日消息，谷歌稱其正在使用機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)幫助工程師設(shè)計新一代機器學(xué)習(xí)芯片。谷歌工程師表示，算法設(shè)計的芯片質(zhì)量和人工設(shè)計“相當(dāng)”甚至“還要更好”，但完成速度要快得多。谷歌表示，人工智能可以在不到6小時的時間內(nèi)完成人工需要數(shù)月時間完成的芯片設(shè)計工作?！　」雀瓒嗄陙硪恢痹谘芯咳绾问褂脵C器學(xué)習(xí)制造芯片，本周谷歌員工發(fā)表在《自然》雜志的一篇論文證實此類研究已經(jīng)應(yīng)用于商業(yè)產(chǎn)品。谷歌開始用人工智能設(shè)計自家的TPU芯片。　　據(jù)悉，TPU芯片是應(yīng)用于人工智能的芯片，專門針對人工智能計算進行了優(yōu)化?！拔覀兊姆椒ㄒ呀?jīng)用
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基于機器學(xué)習(xí)農(nóng)田驅(qū)鳥系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)*

  • 糧食經(jīng)常因為各類鳥類的啄食而丟失，研究發(fā)現(xiàn)鳥眼對532 nm的綠色激光束最敏感，通過綠色激光束可以達到驅(qū)鳥效果。本課題通過3D打印機械模型，利用嵌入式系統(tǒng)完成鳥類識別算法，通過機器學(xué)習(xí)的方式識別鳥類，用雙自由度舵機控制系統(tǒng)驅(qū)趕鳥類。精準(zhǔn)的激光束定位“打擊”，很好實現(xiàn)了驅(qū)鳥的任務(wù)。
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重磅|賽昉科技發(fā)布全球性能最強的RISC-V 天樞系列處理器內(nèi)核

  • 近日，RISC-V處理器供應(yīng)商——賽昉科技有限公司，發(fā)布全球性能最高的基于RISC-V的處理器內(nèi)核 –天樞系列處理器。該系列處理器是商用化基于RISC-V指令集架構(gòu)的64位超高性能內(nèi)核，針對性能和頻率做了高度的優(yōu)化，具有非常優(yōu)異的性能，頻率可達3.5GHz@TSMC 7nm，SPECint2006 數(shù)值為31.2 @ 3.5GHz，Dhrystone 達到5.6 DMIPS/MHz，專為高性能計算應(yīng)用市場而設(shè)計，可廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心、PC、移動終端、高性能網(wǎng)絡(luò)通訊、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。天樞系列處理器的發(fā)布標(biāo)志
  • 關(guān)鍵字： RISC-V 天樞系列處理器內(nèi)核  機器學(xué)習(xí)  亂序執(zhí)行  超標(biāo)量設(shè)計  向量運算  虛擬化技術(shù)  

臺積電已在利用人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)處理芯片生產(chǎn)數(shù)據(jù) 以改進生產(chǎn)

  • 據(jù)國外媒體報道，谷歌人工智能程序AlphaGo在2016年開始的人機圍棋大戰(zhàn)中擊敗李世石等一眾人類圍棋高手，讓外界意識到了人工智能的巨大潛力，人工智能和機器學(xué)習(xí)也已廣泛的應(yīng)用于生產(chǎn)生活。為蘋果、AMD等眾多公司代工芯片、近幾年在芯片制程工藝方面走在行業(yè)前列的芯片代工商臺積電，就已在利用人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，以改進他們的芯片生產(chǎn)。臺積電已開始利用人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，是他們負(fù)責(zé)先進技術(shù)業(yè)務(wù)發(fā)展的一名高管，在官網(wǎng)上透露的，主要是用于芯片生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)處理。這名高管在臺積電的官網(wǎng)上表示，生產(chǎn)的芯片越多，從
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浪潮云海Insight大數(shù)據(jù)平臺成功入圍機器學(xué)習(xí)市場第一陣營

  • 日前，國際權(quán)威分析機構(gòu)Forrester發(fā)布中國預(yù)測分析和機器學(xué)習(xí)市場研究報告《Now Tech: Predictive  Analytics And Machine Learning In China, Q3  2020》（簡稱PAML），浪潮與百度、阿里云、騰訊云等企業(yè)入選中國預(yù)測分析和機器學(xué)習(xí)市場第一陣營。該報告指出，在AI開發(fā)流程中首先要解決的就是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備問題，企業(yè)的數(shù)據(jù)采集、存儲、處理和分析能力將會直接影響AI模型開發(fā)、訓(xùn)練和部署，由此可見提升數(shù)據(jù)處理效率已經(jīng)成為推動企業(yè)AI
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Forrester機器學(xué)習(xí)平臺榜單：浪潮與百度、騰訊云等領(lǐng)跑第一陣營

  • 日前，國際權(quán)威分析機構(gòu)Forrester發(fā)布《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China, Q3 2020》（簡稱：PAML）報告，浪潮憑借領(lǐng)先的產(chǎn)品功能以及卓越的商業(yè)化能力入圍中國預(yù)測分析和機器學(xué)習(xí)市場第一陣營。Forrester Now  Tech是Forrester機構(gòu)在中國乃至全球范圍內(nèi)影響力最大、市場認(rèn)可度最高的報告系列之一，旨在為企業(yè)IT決策、產(chǎn)品選型等提供基于市場規(guī)模、產(chǎn)品功能維度的價值參考。Forres
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意法半導(dǎo)體發(fā)布STM32狀態(tài)監(jiān)測功能包，通過Cartesiam工具簡化機器學(xué)習(xí)過程

  • 意法半導(dǎo)體近日發(fā)布一款免費的STM32軟件功能包，讓用戶可以用微控制器探索套件快速創(chuàng)建、訓(xùn)練、部署?工業(yè)狀態(tài)監(jiān)測智能邊緣設(shè)備?。FP-AI-NANOEDG1軟件包?由意法半導(dǎo)體與機器學(xué)習(xí)專業(yè)開發(fā)科技公司、ST授權(quán)合作伙伴Cartesiam共同開發(fā)，包含捕獲傳感器數(shù)據(jù)，集成和運行Cartesiam的NanoEdge庫所需的全部驅(qū)動程序、中間件、文檔和代碼示例。即使用戶沒有專業(yè)的AI技能，也能在Windows?10或Ubuntu PC機上，用Cartesiam NanoEdge?
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關(guān)于如何使用機器學(xué)習(xí)來做異常檢測的7個問題

  • 導(dǎo)讀異常檢測的一些入門問題。問問題是學(xué)習(xí)的最好方法之一。但有時你不知道從哪里開始，或者該問什么 —— 尤其是在你還比較熟悉的異常檢測之類的話題上。在這種情況下，最好傾聽別人的問題，讓他們的思路來指導(dǎo)你的學(xué)習(xí)。以下是我們在“[Ask Me Anything: Anomaly Detection](https://www.tibco.com/events/ask-me- anything-webinar-anomaly-detecing-machine -learning)”網(wǎng)絡(luò)研討會上收到的
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?機器學(xué)習(xí)介紹

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