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  • 基于机器学习的高效嵌入式计算机视觉

    基于机器学习的高效嵌入式计算机视觉

    TinyML 是机器学习 (ML) 的一个分支，专注于将 ML 模型部署到低功耗、资源受限的物联网 (IoT) 设备上。在物联网设备上部署 ML 模型有诸多好处，包括减少延迟和保护隐私性，因为所有数据都是在端侧处理。TinyML 在 2019 年引起了人们的关注，当时，Google 的 TensorFlow 团队发布了适用于微控制器的 TensorFlow Lite (TFLM) 库[1]。   

    计算机视觉

    Arm社区 . 2024-08-22 3 2 3625

  • IAR为瑞萨RA8系列提供全面支持，协助AI和ML开发

    IAR为瑞萨RA8系列提供全面支持，协助AI和ML开发

    瑞典乌普萨拉，2023年11月1日 – 嵌入式开发软件和服务的全球领导者IAR今日宣布，其最新发布的IAR Embedded Workbench for Arm 9.40.2版本中无缝集成了对瑞萨（Renesas）RA8 MCU的支持，为基于Arm® Cortex®-M85的RA8系列芯片的开发提供了全套解决方案。   主要亮点：   前沿支持：IAR Embedded Workbench现已支持

    IAR

    IAR . 2023-11-02 3384

  • 新一代图片处理技术让富士 X-Trans传感器如虎添翼

      X-Trans 相机与市场上的其他相机有何不同，机器学习又是如何颠覆 raw 文件的处理方式的？ DxO首席科学家 Wolf Hauser 探讨了 X-Trans 的优缺点，以及 DxO 用于显著提高图像质量的处理方法。      富士公司向来不惮于另辟新径，他们在 2012 年推出了 X-Trans 传感器。 鉴于整个相机行业几乎都在使用拜耳传感器，这可谓一个大胆的举措。在过去的十年里，关于

    传感器

    厂商供稿 . 2022-04-27 763

  • 迁移学习前沿探究探讨：低资源、领域泛化与安全迁移

         作者丨王晋东   整理丨维克多   迁移学习是机器学习的一个重要研究分支，侧重于将已经学习过的知识迁移应用于新的问题中，以增强解决新问题的能力、提高解决新问题的速度。   4月8日，在AI TIME青年科学家——AI 2000学者专场论坛上，微软亚洲研究院研究员王晋东做了《迁移学习前沿探究探讨：低资源、领域泛化与安全迁移》的报告，他提到，目前迁移学习虽然在领域自适应方向有大量研究，相对比

    机器学习

    雷峰网 . 2022-04-13 1 2707

  • 韩国科学技术研究院开发出世界首款 AI 运算专用 SSD：机器学习提速 7 倍

       1 月 12 日消息，根据韩国媒体 businesskorea 报道，韩国科学技术研究院（KAIST）研发出了一种专门针对 AI 人工智能相关运算进行优化的 SSD。这款产品适用于神经网络机器学习技术，可以加速显卡运算性能。 （图片来源于网络）   在当前，机器学习通常利用游戏显卡或者计算加速卡进行运算，基于传统服务器平台打造。这使得数据预处理过程存在瓶颈，此外，内存资源往往也不足。韩国研究

    机器学习

    芯闻路1号 . 2022-01-12 3215

  • 掌握并实现5项数据服务 IT领导者方能助力企业业务飞跃

      企业转型成功的关键之一，就是从海量的数据中挖掘洞见，将数据价值发挥得淋漓尽致。       现代企业需要拥有能够支持快速开发与部署应用程序的基础设施，从而为自动化、自助式资源分配以及无处不在的数据访问奠定基础。这一点很重要，因为企业能既快又巧地利用数据是其在当今的商业市场中能够立足的基础。       对企业首席信息官（CIO）而言，一项关键的任务就是提供数据服务以助力DevOps团队、数据科

    应用程序

    互联网 . 2021-11-19 645

  • 人工智能新力量 意法半导体Deep Edge AI 应运而生

      1. AI简介   AI（人工智能）起源于达特茅斯学院于1956年举办的夏季研讨会。在该会议上，“人工智能”一词首次被正式提出。计算能力的技术突破推动了人工智能一轮又一轮的发展。近年来，随着大数据的可用性提高，第三轮人工智能发展浪潮已经来临。2015年，基于深度学习的人工智能算法在ImageNet竞赛的图像识别精度方面首次超过人类，人工智能在发展道路上高歌猛进。随着计算机视觉技术研究取得突破，

    AI

    互联网 . 2021-11-18 1572

  • 无监督机器学习帮助识别新型有利于锂离子低障碍传导的无机晶体

      要合成一种新的化学物质，研究人员需要基于他们对化学结构和化学键的了解提出可能产生新的化合物的元素组合假设，然后通过大量实验对假设进行验证以求幸运女神的眷顾。   哪怕有大量已知的化合物合成研究数据，对可能形成孤立化学物质的元素组合进行决策性的筛选也是一件耗时耗力的事情。   利物浦大学 Andrij Vasylenko 等人组成的研究团队则利用已训练的无监督机器学习模型来指导研究人员对化学元素

    机器学习

    DeepTech深科技 . 2021-10-25 1686

  • 物联网技术的应用领域

      物联网技术主要应用在哪些领域？   物联网在我国正在快速过渡到快速增长时期，Arm利用物联网的潜力为软件开发人员提供改进嵌入式软件生态系统，主要用于快速物联网设备开发。   物联网技术主要应用在计算、连接和安全能力的提高、端点机器学习 （ML） 处理的快速发展、5G 部署和云计算等领域，智慧应用案例推动了物联网产业的整体提升。   物联网还广泛普及在智能交通、环境保护、智能消防、环境监测、路灯

    机器学习

    极客社区 福州晚报 百度知 . 2021-08-10 784

  • 凌华科技推出首款采用英特尔® Core™、Xeon® 和Celeron® 6000处理器的COM Express模块

            第 11 代英特尔®处理器的 Express-TL 模块是高性能要求的嵌入式和工业应用的理想选择   摘要：   凌华科技的 Express-TL COM Express Type 6 模块采用第 11 代 英特尔® Core™、Xeon® W 和 Celeron® 6000 处理器，最高可达8 核和 128 GB 内存   为首款支持 PCI Express Gen 4 x16

    机器学习

    厂商供稿 . 2021-08-05 1270

  • 分布外泛化，“经验风险最小化ERM”真的是最好的算法么？

    机器之心专栏 作者：李铠灿、白皓月、叶南阳 上海交通大学联合华为诺亚方舟实验室 AI 基础理论团队以及香港科技大学，提出了一种新的面向非独立同分布域泛化问题的评价指标 OoD-Bench，同时对 OoD 领域构建了一个统一的框架。 上海交通大学联合华为诺亚方舟实验室 AI 基础理论团队和香港科技大学近期发现：多维度 OoD 现象在多个数据集广泛存在。和之前论文 Domainbed 的研究结论 Oo

    算法

    机器之心 . 2021-06-15 1589

  • PyTorch、TensorFlow最新版本对比，2021年了你选谁？

    选自towards data science 作者：Mostafa Ibrahim 机器之心编译 编辑：陈萍 PyTorch（1.8）和Tensorflow（2.5）最新版本比较。 自深度学习重新获得公认以来，许多机器学习框架层出不穷，争相成为研究人员以及行业从业人员的新宠。从早期的学术成果 Caffe、Theano，到获得庞大工业支持的 PyTorch、TensorFlow，许多研究者面对大量的

    tensorflow

    机器之心 . 2021-05-24 1335

  • 我用 JavaScript 来学习机器学习

    作者 | Ben Dickson 策划 | 刘燕 过去的几年中，Python 已成为机器学习和深度学习的首选编程语言。与机器学习和深度学习相关的大多数书籍和在线课程要么只用 Python，要么再带上 R 语言。Python 有着丰富的机器学习和深度学习库、专门优化的实现，具备可伸缩性和大量功能，因而广受欢迎。 但 Python 并不是编写机器学习应用程序的唯一选择。社区中有越来越多的开发人员正在使

    javascript

    InfoQ . 2021-05-20 1354

  • 从理论到实践，国科大副教授带你实战OpenCV

    OpenCV（Open Source Computer Vision）是计算机视觉领域最重要的开源函数库，其中不仅包括了众多图像处理和视频分析算法，还包含了经典机器学习算法和深度学习算法库。这些机器学习算法在计算机视觉的图像分类、目标检测、目标跟踪和光学字符检测识别等任务中扮演了关键角色。 最近，国防科技大学副教授朱斌的新书《OpenCV 4机器学习算法原理与编程实战》上线，全书共10章，先讲解O

    opencv

    机器之心 . 2021-05-18 2738

  • 为什么机器学习算法难以优化？一文详解算法优化内部机制

    选自engraved.blog 作者：JONAS DEGRAVE、IRA KORSHUNOVA 机器之心编译 编辑：小舟 损失线性组合是正确的选择吗？这篇文章或许能够给你答案。 在机器学习中，损失的线性组合无处不在。虽然它们带有一些陷阱，但仍然被广泛用作标准方法。这些线性组合常常让算法难以调整。 在本文中，作者提出了以下论点： 机器学习中的许多问题应该被视为多目标问题，但目前并非如此； 「1」中的

    机器学习

    机器之心 . 2021-05-15 782

  • AI人工智能的发展方向在这里

    随着科学技术的发展，越来越多的人工智能出现在我们的生活当中，使我们的生活更快捷方便。近几年，人工智能技术在实体经济中寻找落地应用场景成为核心要义，据艾瑞资料库数据显示，2018年中国人工智能赋能实体经济的市场规模达到251亿元，赋能价值有望在2021年突破千亿。人工智能技术与传统行业经营模式及业务流程产生实质性融合，智能经济时代的全新产业版图初步显现。 ●市场规模大 ● 从图中我们可以看出未来的市

    人工智能

    云蝠智能商学院 . 2021-04-02 3625

  • 路透两年内将向AI、机器学习投资至少5亿美元 更多依赖机器

    腾讯科技讯 2月25日消息，新闻和信息集团汤森路透周三表示，该公司将精简技术，关闭办公室，并更多地依赖机器，为迎接新冠肺炎疫情之后的新世界做好准备。此前，该公司发布了最新财报，显示营收和运营利润都有所增长。 汤森路透承诺，将在两年内投资5亿至6亿美元来提升其技术实力，包括投资于人工智能（AI）和机器学习，以更快地将数据传送给在疫情期间越来越多在家工作的专业客户。该公司希望从内容提供商转变为内容驱动

    人工智能

    腾讯科技 . 2021-02-27 985

  • 谷歌创意实验室推出Alto机器学习小工具 通过 Coral USB Accelerator 展开教学

    谷歌创意实验室（GoogleCreativeLab）本周介绍了一个名叫Alto的新项目，旨在通过CoralUSBAccelerator展开教学。对于想要掌握机器学习基础知识的用户们来说，Alto能够提供一种适用于各种硬件项目的学习方式，且该项目的代码和模板都是免费的。 据悉，ALTO全称为“ALittleTeachableObject”（一款小巧的可教学对象）。作为一个开放源代码的AI实验项目，其

    谷歌

    cnBeta.COM . 2021-02-24 825

  • 如何防止我的模型过拟合？这篇文章给出了6大必备方法

    编辑：小舟 正如巴菲特所言：「近似的正确好过精确的错误。」 在机器学习中，过拟合（overfitting）会使模型的预测性能变差，通常发生在模型过于复杂的情况下，如参数过多等。本文对过拟合及其解决方法进行了归纳阐述。 在机器学习中，如果模型过于专注于特定的训练数据而错过了要点，那么该模型就被认为是过拟合。该模型提供的答案和正确答案相距甚远，即准确率降低。这类模型将无关数据中的噪声视为信号，对准确率

    过拟合

    机器之心 . 2021-01-20 445

  • 优化器怎么选？一文教你选择适合不同ML项目的优化器

    选自lightly.ai 机器之心编译 编辑：小舟、杜伟 为机器学习项目选择合适的优化器不是一件简单的事。 优化器是深度学习领域的重要组成模块之一，执行深度学习任务时采用不同的优化器会产生截然不同的效果。这也是研究者们不遗余力「炼丹」的原因之一。常见的优化算法包括梯度下降（变体 BGD、SGD 和 MBGD）、Adagrad、Adam、Momentum 等，如此繁多的优化器应该如何做出抉择呢？ 不

    ai

    机器之心 . 2021-01-05 1015

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