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EEPW首頁 >> 主題列表 >> ?機(jī)器學(xué)習(xí)

從物聯(lián)網(wǎng)到汽車的邊緣設(shè)計(jì)

  • 從家居或商業(yè)應(yīng)用，到互聯(lián)車輛，邊緣計(jì)算貫穿整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)。隨著數(shù)據(jù)量的增加，這種計(jì)算需要具有最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)安全功能與最高功能安全級(jí)別的強(qiáng)大互聯(lián)邊緣計(jì)算平臺(tái)。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(jī)到小型計(jì)算機(jī)，最后過渡到如今眾所周知的緊湊型計(jì)算機(jī)，這種變化是循序漸進(jìn)的?？紤]到計(jì)算能力隨時(shí)間推移變得更加強(qiáng)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(jī)到智能手機(jī)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
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人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)讓網(wǎng)絡(luò)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(luò)管理并讓網(wǎng)絡(luò)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(shù)，不斷增多的工作負(fù)載往往讓IT團(tuán)隊(duì)疲于應(yīng)對(duì)。為了減輕這一負(fù)擔(dān)，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(jī)器學(xué)習(xí)功能，讓IT團(tuán)隊(duì)能夠利用獨(dú)特的網(wǎng)絡(luò)洞察，快速高效地開展工作。在這些擴(kuò)展功能中，思科還推出了能夠在整個(gè)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)上提供更高效地管理用戶和應(yīng)用的創(chuàng)新功能，包括園區(qū)網(wǎng)絡(luò)和廣域網(wǎng)、以及數(shù)據(jù)中心和物聯(lián)網(wǎng)邊緣等。
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Cortex-M：網(wǎng)絡(luò)邊緣的機(jī)器學(xué)習(xí)

  • 　　摘?要：介紹ML，特別是ML如何從云滲透到網(wǎng)絡(luò)的邊緣?！　￡P(guān)鍵詞：人工智能；機(jī)器學(xué)習(xí)；邊緣；Cortex-M　　人工智能(AI)及其子集機(jī)器學(xué)習(xí)(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(shí)在令人難以抗拒。　　AI是一個(gè)非常廣泛的主題（如圖1），在這里詳細(xì)介紹ML，特別是ML如何從云滲透到網(wǎng)絡(luò)的邊緣。　　1 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？　　“機(jī)器能夠思考嗎？”這個(gè)問題促使偉大的科學(xué)家Alan Turing開發(fā)了“圖靈測試(Turing test)”，今天這
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Zenuity和CERN就面向自動(dòng)駕駛的快速機(jī)器學(xué)習(xí)開展合作

  • 總部位于瑞典的自動(dòng)駕駛軟件公司Zenuity，成為第一家與CERN（歐洲核子研究組織）就開發(fā)面向自動(dòng)駕駛汽車的快速機(jī)器學(xué)習(xí)開展合作的汽車公司。
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隨機(jī)過程在數(shù)據(jù)科學(xué)和深度學(xué)習(xí)中有哪些應(yīng)用？

SSD變聰明了！Marvell為其引入機(jī)器學(xué)習(xí)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(jì)算存儲(chǔ)”(Computational Storage)，SSD不再只是扮演數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的角色，還要參與計(jì)算。Marvell正在將機(jī)器學(xué)習(xí)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(jìn)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(jìn)展。FMS 2019峰會(huì)上，Marvell就展示了這種計(jì)算
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有了AI技術(shù)，60%的患者可能將免受開刀之苦

  • 專家指出，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法將臨床與分子數(shù)據(jù)結(jié)合，將成為“未來的潮流”。
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初創(chuàng)公司推視頻處理平臺(tái) 加快處理自動(dòng)駕駛汽車機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練數(shù)據(jù)

  • 據(jù)外媒報(bào)道，美國密歇根大學(xué)（University of Michigan）衍生初創(chuàng)公司Voxel51發(fā)布了一款旗艦產(chǎn)品，一個(gè)軟件平臺(tái)，可更容易、更迅速、更便宜地訪問具豐富潛力的視頻數(shù)據(jù)。該軟件的目標(biāo)客戶是從事視頻業(yè)務(wù)，但是難以從視頻中提取所需信息的公司。雖然視頻內(nèi)有豐富的數(shù)據(jù)形式，但是由于極具復(fù)雜性、文件大且缺乏文字等定義單元，因而很難對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和搜索。
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情緒再也藏不??？AI從走路姿勢就能分辨！

  • 每個(gè)人的走路方式都各有不同，而且它還會(huì)泄露有關(guān)你的更多秘密，比如你每時(shí)每刻的情緒。舉例來說，當(dāng)你感到壓抑或沮喪時(shí)，你更有可能耷拉著肩膀，而不是昂首闊步地走路。
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Google AI負(fù)責(zé)人Jeff Dean：機(jī)器學(xué)習(xí)讓計(jì)算機(jī)更智能

  • 近日在“Google Solve with AI”活動(dòng)上，Google 資深研究員、Google AI 負(fù)責(zé)人Jeff Dean發(fā)表演講時(shí)指出，機(jī)器學(xué)習(xí)是解釋AI最好的一個(gè)方法。機(jī)器學(xué)習(xí)能通過數(shù)據(jù)的積累，自動(dòng)收集信息，建立強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫，并找到一個(gè)模式，可以利用數(shù)學(xué)的運(yùn)算進(jìn)行推理?！暗窃趺词褂糜?xùn)練出來的功能，又是另一個(gè)命題了?！?/li>
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仿真到現(xiàn)實(shí)是機(jī)器人難以跨越的鴻溝

  • 　　奔跑、攀援、摔倒、爬起，對(duì)于野外動(dòng)物來說，這些動(dòng)作是與生俱來的本能。我們?nèi)祟惓錾螅莆者@些動(dòng)作的時(shí)間相對(duì)慢一些或者需要訓(xùn)練，但作為彌補(bǔ)，我們擁有非常精細(xì)的手部運(yùn)動(dòng)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(jī)器人在這方面的表現(xiàn)一直不盡如人意，步態(tài)運(yùn)動(dòng)的協(xié)調(diào)性和機(jī)器手的靈巧度一直是業(yè)界難題。　　但現(xiàn)在，情況正一點(diǎn)點(diǎn)發(fā)生變化?！　?jù)日前英國《自然》新聞與觀點(diǎn)文章稱，歷經(jīng)幾十年，機(jī)器人終于在機(jī)器學(xué)習(xí)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(rèn)為拉開了具有
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全新算法助機(jī)器學(xué)習(xí)抵抗干擾

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)模型受到攻擊將產(chǎn)生嚴(yán)重的后果，但如果對(duì)這一情形提前預(yù)防呢？就像人類針對(duì)即將到來的病毒去接種疫苗一樣。據(jù)澳大利亞聯(lián)邦科學(xué)與工業(yè)研究組織（CSIRO）官方網(wǎng)站消息，該機(jī)構(gòu)的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)，日前開發(fā)了一套人工智能（AI）最新算法，可幫助機(jī)器學(xué)習(xí)抵御可能遇到的干擾。
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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(yīng)用

  • 　　盧嘉軒，李 晉，周 延　?。ㄉ虾４髮W(xué) 機(jī)電工程與自動(dòng)化學(xué)院 工程訓(xùn)練國家級(jí)教學(xué)實(shí)驗(yàn)示范中心，上海 200444）　　摘要：針對(duì)一種物聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療箱系統(tǒng)，提出了一套使用機(jī)器學(xué)習(xí)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(duì)取藥記錄建立了嶺回歸、隨機(jī)森林回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合模型，以預(yù)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(shí)際數(shù)量，計(jì)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(duì)調(diào)度問題進(jìn)行了求解和對(duì)比。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能較好地預(yù)測藥物的
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在MCU上運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)輕智能

  • 　　Enable light intelligence by using machine learning on MCUs作者/宋巖 恩智浦（中國）管理有限公司 MCU高級(jí)系統(tǒng)工程師 （北京 ?100022）　　摘要：簡要探討了人工智能的主要實(shí)現(xiàn)方式——機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于MCU的可行性與特點(diǎn)。結(jié)合自己的實(shí)踐，介紹了在這類資源受限的平臺(tái)上建模的要點(diǎn)、工作流程、配套工具、優(yōu)化方法，以及實(shí)踐的例子。筆者認(rèn)為，在智能物聯(lián)時(shí)代，也就是AIoT時(shí)代的蓬勃發(fā)展下，機(jī)器學(xué)習(xí)與MCU都在飛速發(fā)展，它們
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紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院運(yùn)用語音分析技術(shù) 開發(fā)創(chuàng)傷后壓力癥候群診斷工具

  • 紐約大學(xué)(NYU)醫(yī)學(xué)院與SRI International的研究人員采用統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)(statistical machine learning)技術(shù)：隨機(jī)森林(random forest)算法與語音分析(speech analysis)平臺(tái)SenSay Analytics的部分功能，開發(fā)人工智能(AI)語音分析工具以支持創(chuàng)傷后壓力癥候群(PTSD)的臨床診斷。
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?機(jī)器學(xué)習(xí)介紹

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