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是德科技推出軟件解決方案，保障安全關(guān)鍵環(huán)境下的可信AI部署
該集成解決方案可支持AI的開(kāi)發(fā)和維護(hù)、實(shí)際推理應(yīng)用，以及數(shù)據(jù)漂移與性能監(jiān)控工作
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如何使用AI Tool Stack與NeoEyes NE301相結(jié)合來(lái)完成從模型數(shù)據(jù)收集到部署的過(guò)程
本教程將主要使用AI Tool Stack與NeoEyes NE301相結(jié)合來(lái)完成從模型數(shù)據(jù)收集到部署的過(guò)程。AI Tool Stack是CamThink為NeoEyes NE301打造的端到端邊緣AI工具，涵蓋數(shù)據(jù)收集、標(biāo)注、訓(xùn)練、量化和部署。它支持用戶自部署和管理。對(duì)AI Tool Stack的訓(xùn)練和量化的底層支持來(lái)自于ultralytics項(xiàng)目庫(kù)。感謝ultralytics團(tuán)隊(duì)的出色貢獻(xiàn)。
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樸素貝葉斯算法的原理是什么？
樸素貝葉斯算法是一種基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)的分類(lèi)方法。它通過(guò)建立特征之間以及特征與類(lèi)別之間的概率模型，利用已知的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)。樸素貝葉斯算法具有簡(jiǎn)單、高效、準(zhǔn)確率高等優(yōu)點(diǎn)，因此在文本分類(lèi)、垃圾郵件過(guò)濾等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本文將詳細(xì)介紹樸素貝葉斯算法的原理。
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python在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用
隨著大數(shù)據(jù)的興起，Python 和機(jī)器學(xué)習(xí)迅速成為時(shí)代的寵兒。本書(shū)在內(nèi)容編排上避免了枯燥的理論知識(shí)講解，依循“理論簡(jiǎn)述——實(shí)際數(shù)據(jù)集——Python 程序?qū)崿F(xiàn)算法”分析數(shù)據(jù)的思路。
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亞馬遜云科技推出對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)Amazon S3諸多新的訪問(wèn)、復(fù)制功能
亞馬遜云科技自2006年推出對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)至今，一直不斷根據(jù)客戶需求持續(xù)豐富Amazon S3的功能。目前，Amazon S3擁有超過(guò) 280 萬(wàn)億個(gè)對(duì)象，平均每秒處理超過(guò) 1 億個(gè)請(qǐng)求。在Amazon S3 17周年之際，亞馬遜云科技宣布推出諸多新的服務(wù)及功能，包括Amazon S3 的開(kāi)源文件客戶端Mountpoint for Amazon S3(內(nèi)測(cè)版)，可輕松查找、訂閱和使用第三方數(shù)據(jù)文件的Amazon Data Exchange for Amazon S3，Amazon S3 Multi-Region Access Points支持跨多個(gè)亞馬遜云科技賬戶間復(fù)制數(shù)據(jù)集，以及Aliases for S3 Object Lambda Access Points自動(dòng)為客戶呈現(xiàn)不同的數(shù)據(jù)視圖等。
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大數(shù)據(jù)下機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)狀如何?機(jī)器學(xué)習(xí)為何選擇現(xiàn)成數(shù)據(jù)集?
機(jī)器學(xué)習(xí)將是下述內(nèi)容的主要介紹對(duì)象，通過(guò)這篇文章，小編希望大家可以對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)情況以及信息有所認(rèn)識(shí)和了解，詳細(xì)內(nèi)容如下。
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LeddarTech推出業(yè)內(nèi)首款全波形Flash LiDAR數(shù)據(jù)集PixSet
Leddar PixSet是業(yè)界第一款包含完整傳感器套件(攝像頭、LiDAR、雷達(dá)、IMU)所提供數(shù)據(jù)并用于ADAS和AD研發(fā)的公開(kāi)數(shù)據(jù)集，包括來(lái)自3D固態(tài)flash LiDAR傳感器的全波形數(shù)據(jù)
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剝開(kāi)機(jī)器閱讀理解的神秘外衣
最近一個(gè)有意思的現(xiàn)象，是機(jī)器閱讀理解突然開(kāi)始熱絡(luò)了起來(lái)。下面就隨網(wǎng)絡(luò)通信小編一起來(lái)了解一下相關(guān)內(nèi)容吧。 2月21日，百度自然語(yǔ)言處理團(tuán)隊(duì)研發(fā)的V-Net模型以46.15的Rouge-L得
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腦細(xì)胞研究員感謝人工智能
腦細(xì)胞研究員的獨(dú)白：感謝人工智能，不用再每天對(duì)著顯微鏡苦干了 2007年，在進(jìn)入大三之前的那個(gè)夏天，我一直在做一件事：從小鼠身上取下小塊腦組織，放到培養(yǎng)皿中進(jìn)行培養(yǎng)，仔細(xì)觀
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沒(méi)有數(shù)據(jù)的人工智能不是真正的智能
人工智能的目標(biāo)是讓機(jī)器像人類(lèi)一樣學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)。算法訓(xùn)練、深度學(xué)習(xí)等都需要大量數(shù)據(jù)支持，數(shù)據(jù)挖掘是人工智能做訓(xùn)練樣本的前提條件。如無(wú)人車(chē)需要大量的試車(chē)數(shù)據(jù)不斷地測(cè)試算法，并在業(yè)務(wù)場(chǎng)景上形成自我改進(jìn)的反
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澎思科技刷新視頻行人再識(shí)別三大數(shù)據(jù)集歷史最好成績(jī)
繼在三大主流單幀圖片行人再識(shí)別數(shù)據(jù)集（Market1501，DukeMTMC-reID，CUHK03）刷新世界紀(jì)錄后，近日，澎思科技（Pensees）在基于視頻的行人再識(shí)別數(shù)據(jù)集（PRID-2011，
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微軟為什么要公開(kāi)AI系統(tǒng)測(cè)試數(shù)據(jù)集和度量指標(biāo)？
共享經(jīng)濟(jì)正處于如火如荼的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，但你有沒(méi)有想到，人工智能有一天也會(huì)步入共享經(jīng)濟(jì)時(shí)代?今年秋天，微軟的研究人員對(duì)外公開(kāi)了新一組可用來(lái)測(cè)試AI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集，以助力全世界的AI研究。
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性別偏見(jiàn)只存在人類(lèi)之中嗎？機(jī)器學(xué)習(xí)中也存在
大約五年前，在機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了突破之后，科技公司開(kāi)始嚴(yán)重依賴從成堆數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的軟件。最近，研究人員開(kāi)始向世人揭露機(jī)器學(xué)習(xí)的冷酷無(wú)情。去年夏天，來(lái)自波士頓大學(xué)和微軟的研究人員表示，根據(jù)谷歌新聞進(jìn)行學(xué)習(xí)的軟件再現(xiàn)了人類(lèi)的性別偏見(jiàn)。
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