【2024年2月19日,德國(guó)慕尼黑訊】英飛凌科技股份公司(FSE代碼:IFX / OTCQX代碼:IFNNY)旗下公司Imagimob對(duì)其Imagimob Studio做出更新。用戶現(xiàn)在可以將他們的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)建模流程可視化,并利用各種先進(jìn)功能更加高效、快速地開發(fā)適用于邊緣設(shè)備的模型。Imagimob邊緣設(shè)備AI/ML開發(fā)平臺(tái)的最新版本對(duì)用戶體驗(yàn)進(jìn)行了一次重要升級(jí)。全新的Graph UX界面不僅將為ML建模流程帶來(lái)更大的便捷性和清晰度,還將提供各種先進(jìn)的新功能,例如內(nèi)置數(shù)據(jù)采集、適用于英飛凌半導(dǎo)體硬件的實(shí)時(shí)模型評(píng)估等。
【2024年2月5日,德國(guó)慕尼黑訊】秉承為智能設(shè)備上市提供更佳、更快方法的使命,英飛凌科技股份公司(FSE代碼:IFX / OTCQX代碼:IFNNY)旗下的邊緣人工智能公司Imagimob推出IMAGIMOB Ready Models。這套完整的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)解決方案可確保為邊緣智能設(shè)備提供穩(wěn)健、高性能和可量產(chǎn)的AI應(yīng)用方案。Ready Models可快速部署到PSoC? 6 等現(xiàn)有微控制器(MCU)這類半導(dǎo)體硬件上,而用戶無(wú)需投入模型開發(fā)所需的成本、時(shí)間和專業(yè)知識(shí)。
機(jī)器學(xué)習(xí)是一門跨學(xué)科的學(xué)科,它使用計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)行為,通過(guò)不斷地獲取新的知識(shí)和技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu),并不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)涉及多個(gè)學(xué)科,包括概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等。
機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多學(xué)科交叉的學(xué)科,其核心是研究計(jì)算機(jī)如何模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,從而獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu),并不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)利用算法讓機(jī)器從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律,并根據(jù)這些規(guī)律對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類。機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在人工智能、計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是兩個(gè)經(jīng)常被提及的術(shù)語(yǔ),但它們之間存在一些重要的區(qū)別。
機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多學(xué)科交叉專業(yè),涵蓋概率論知識(shí),統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí),近似理論知識(shí)和復(fù)雜算法知識(shí),使用計(jì)算機(jī)作為工具并致力于真實(shí)實(shí)時(shí)的模擬人類學(xué)習(xí)方式, 并將現(xiàn)有內(nèi)容進(jìn)行知識(shí)結(jié)構(gòu)劃分來(lái)有效提高學(xué)習(xí)效率。機(jī)器學(xué)習(xí)專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能核心,是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支,通過(guò)研究如何從數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)和模式,讓計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)地識(shí)別和預(yù)測(cè)未知的數(shù)據(jù)。本文將對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)中的一些基礎(chǔ)算法和原理進(jìn)行更深入的探討。
機(jī)器學(xué)習(xí)的方法是指利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和算法讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)學(xué)習(xí)模式和規(guī)律,并通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和決策的一門學(xué)科。機(jī)器學(xué)習(xí)的主要目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中自我學(xué)習(xí),通過(guò)訓(xùn)練模型來(lái)提高自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)的方法可以從高層次上分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和主動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等幾種類型。每種類型都有其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一種通過(guò)從大量歷史數(shù)據(jù)中挖掘出其中隱含的規(guī)律,并用于預(yù)測(cè)或分類的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并改進(jìn)自身的行為,讓計(jì)算機(jī)程序能夠像人類一樣地交互。這些算法可以解決計(jì)算機(jī)和系統(tǒng)中的復(fù)雜問(wèn)題,并自動(dòng)調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)以優(yōu)化系統(tǒng)效果。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)不同的目標(biāo)、數(shù)據(jù)類型和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行分類和比較。常見的分類方式包括有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。以下是一些常見的分類方式詳細(xì)介紹。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理基于對(duì)數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí),通過(guò)訓(xùn)練得到一個(gè)模型,該模型可以自動(dòng)地學(xué)習(xí)如何從數(shù)據(jù)中提取有用的信息,并進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法是指從大量歷史數(shù)據(jù)中挖掘出其中隱含的規(guī)律,并用于回歸(預(yù)測(cè))或者分類的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法,它使用模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)和推斷。模型通過(guò)學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)中的模式來(lái)提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和分類準(zhǔn)確性。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)不同的目標(biāo)、數(shù)據(jù)類型和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行分類和比較。
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域,旨在讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出決策。通過(guò)訓(xùn)練,機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以識(shí)別模式、預(yù)測(cè)結(jié)果,并執(zhí)行各種任務(wù),而無(wú)需進(jìn)行明確的編程。機(jī)器學(xué)習(xí)算法基于數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)原理,可以處理大量數(shù)據(jù)并從中提取有用的信息。
人工智能(AI)作為當(dāng)今科技領(lǐng)域的熱門話題,其發(fā)展前景備受關(guān)注。隨著科技的飛速進(jìn)步,AI技術(shù)在越來(lái)越多的領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力和應(yīng)用價(jià)值。本文將探討人工智能的發(fā)展前景,包括技術(shù)、應(yīng)用和市場(chǎng)等方面,以幫助我們更好地理解和應(yīng)對(duì)這一新興領(lǐng)域帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。
AI技術(shù)可以為教育領(lǐng)域提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)路徑。通過(guò)自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,AI可以分析學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、需求和興趣,為他們提供定制化的學(xué)習(xí)內(nèi)容和建議。同時(shí),AI還可以幫助教師進(jìn)行教學(xué)輔助、課程推薦和學(xué)生管理等方面的工作,提高教育質(zhì)量和學(xué)習(xí)效果。
人工智能(AI)是一個(gè)廣泛且迅速發(fā)展的領(lǐng)域,涵蓋了許多不同的應(yīng)用和研究方向。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域越來(lái)越廣泛,對(duì)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。本文將介紹人工智能的主要領(lǐng)域,幫助讀者了解這一領(lǐng)域的概貌。
在科技飛速發(fā)展的今天,人工智能(AI)已經(jīng)成為一個(gè)熱議的話題。從科幻電影到現(xiàn)實(shí)生活,AI的影響力日益擴(kuò)大。那么,人工智能究竟是什么意思?本文將深入探討人工智能的定義、發(fā)展歷程及其對(duì)現(xiàn)代社會(huì)的意義。
LAN9694、LAN9696和LAN9698交換機(jī)集成了高可用性無(wú)縫冗余(HSR)和并行冗余協(xié)議(PRP),進(jìn)一步便利設(shè)計(jì)
【2024年1月11日,德國(guó)慕尼黑和美國(guó)拉斯維加斯訊】英飛凌科技股份公司(FSE代碼:IFX / OTCQX代碼:IFNNY)與極光實(shí)驗(yàn)室(Aurora Labs,以下同)在CES 2024上發(fā)布了一套全新的人工智能(AI)解決方案,可提高轉(zhuǎn)向、制動(dòng)、安全氣囊等關(guān)鍵汽車部件的長(zhǎng)期可靠性與安全性。兩家公司聯(lián)手打造的解決方案將Aurora Labs屢獲殊榮的Line-of-Code Intelligence? (LOCI) AI技術(shù)運(yùn)用在英飛凌的32位TriCore? AURIX? TC4x系列微控制器(MCU)上,助力汽車制造商生產(chǎn)更加安全可靠的汽車,提升汽車整個(gè)生命周期內(nèi)的性能。
12月27日,2023達(dá)摩院青橙獎(jiǎng)獲獎(jiǎng)名單正式公布,常林、成里京、馮毅、蘇俊等15人獲獎(jiǎng),每人將獲得由阿里巴巴公益專項(xiàng)支持、可自由支配的100萬(wàn)元獎(jiǎng)金。達(dá)摩院青橙獎(jiǎng)旨在發(fā)掘和幫助更多對(duì)科技進(jìn)步有重要推動(dòng)作用的35歲以下中國(guó)青年科學(xué)家,鼓勵(lì)他們?cè)谥卮罂蒲泄?jiān)中挑大梁,發(fā)揮榜樣作用,帶動(dòng)更多人關(guān)注和投身科學(xué)研究。