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恩智浦宣布擴(kuò)展其機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品組合及功能
恩智浦進(jìn)行戰(zhàn)略性投資，與Au-Zone Technologies開展合作，旨在擴(kuò)展eIQ?機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境
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MathWorks 入選 2021 年 Gartner《數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺魔力象限》并榮膺領(lǐng)導(dǎo)者稱號
MathWorks 今天宣布，公司連續(xù)第二年在 Gartner《數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺魔力象限》報告中被評為領(lǐng)導(dǎo)者。
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Microchip發(fā)布世界首款PCI Express? 5.0交換機(jī)，加速機(jī)器學(xué)習(xí)和超大規(guī)模計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展
Switchtec? PFX PCIe第五代高性能交換機(jī)的數(shù)據(jù)速率是PCIe第四代解決方案的兩倍，提供超低延遲和高級診斷功能。
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Silicon Labs攜手Edge Impulse加速實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用
– 新開發(fā)工具實(shí)現(xiàn)在Silicon Labs物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中集成TinyML –
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疫情給云服務(wù)商帶來機(jī)遇和挑戰(zhàn)，亞馬遜2020 re:Invent大會開啟新的可能
“疫情期間短期而言，前九到十個月，幾乎所有的企業(yè)包括亞馬遜都竭盡全力的去節(jié)約成本。疫情會造成一些業(yè)務(wù)的停頓，很多企業(yè)其實(shí)都退后一步去思考。我們跟很多企業(yè)溝通談上云，它們都在小心翼翼地試水，我們看到有這么多企業(yè)從原來只是說到現(xiàn)在的實(shí)際進(jìn)入規(guī)劃，我認(rèn)為這是最大的變化。如果我們回顧云的歷史，事實(shí)上大疫情加速了云至少幾年的時間?！?/p>
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亞馬遜首席技術(shù)官預(yù)測2021：八大技術(shù)趨勢改變世界
2020年12月18日，在為期三周的亞馬遜re:Invent全球大會即將閉幕之際，亞馬遜全球副總裁、首席技術(shù)官Werner Vogels博士發(fā)表壓軸演講，分享了他對2021年的科技趨勢的預(yù)測。
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亞馬遜云服務(wù)(AWS) 為機(jī)器學(xué)習(xí)擴(kuò)圈 觸及每一位AI工作者
AWS全球機(jī)器學(xué)習(xí)副總裁Swami Sivasubramanian (簡稱Swami) 在亞馬遜re:Invent大會上發(fā)表機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能主題演講。
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AWS發(fā)布五大用于工業(yè)領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)
今天，在亞馬遜云服務(wù)(AWS)舉辦的年度盛會——AWS re:Invent上，AWS宣布了Amazon Monitron、Amazon Lookout for Equipment、AWS Panorama Appliance、AWS Panorama SDK和Amazon Lookout for Vision。
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AWS發(fā)布 Amazon DevOps Guru
機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的全新運(yùn)營服務(wù)為提高應(yīng)用程序可用性提供定制化建議
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Arteris?IP完成對Magillem Design Services資產(chǎn)的收購，創(chuàng)建了世界一流的SoC組裝公司
SoC技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者提供NoC互連和SoC IP部署技術(shù),以加快人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)時代的芯片開發(fā)
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總愛搞事！蘋果全新Final Cut Pro X筆記本不看一眼？
在這篇文章中，小編將對蘋果全新Final Cut Pro X筆記本的相關(guān)內(nèi)容和情況加以介紹以幫助大家增進(jìn)對它的了解程度，和小編一起來閱讀以下內(nèi)容吧。
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淺談機(jī)器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)走向嵌入式智能化應(yīng)用的捷徑
我們生活在一個特定的世界，幾乎每個人都在談?wù)摂?shù)據(jù)和潛在價值。繪制大量的原始數(shù)據(jù)是復(fù)雜且難以解釋的。近年來，學(xué)習(xí)機(jī)器使我們能夠?qū)崿F(xiàn)在線公司迄今為止所做的大部分價值，但現(xiàn)在它們正在擴(kuò)展到物理世界。然而，對于許多人來說，傳感器數(shù)據(jù)和集成KI模型之間的路徑似乎幾乎無法逾越。
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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：GNN(圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))加速器的FPGA解決方案
應(yīng)用Achronix Speedster7t FPGA設(shè)計(jì)高能效、可擴(kuò)展的GNN加速器
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監(jiān)測污染排放發(fā)電廠，機(jī)器學(xué)習(xí)從太空怎么做？
礦物燃料發(fā)電廠是引起溫室效應(yīng)的最大氣體排放源之一。18000 座電廠溫室氣體排放量占全球總排放量的 30%，其中包括了每年大約 150 億公噸的二氧化碳，燃燒礦物燃料產(chǎn)生的污染物也嚴(yán)重降低了空氣質(zhì)量和
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Microchip與機(jī)器學(xué)習(xí)軟件領(lǐng)軍企業(yè)合作，利用32位單片機(jī)簡化邊緣人工智能設(shè)計(jì)
Cartesiam，EdgeImpulse和Motion Gestures三家公司將各自機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)產(chǎn)品集成至Microchip的MPLAB?X集成開發(fā)環(huán)境中
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該如何利用MLOps大規(guī)模運(yùn)行ML？
大多數(shù)組織認(rèn)識到機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的變革優(yōu)勢，并且已經(jīng)采取措施實(shí)施它。但是，在生產(chǎn)中部署ML模型和大規(guī)模操作它們時，他們?nèi)匀幻媾R一些挑戰(zhàn)。 這些挑戰(zhàn)源于大多數(shù)企業(yè)ML工作流缺乏通常與軟件工程相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)
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機(jī)器學(xué)習(xí)的五個成功案例
IT領(lǐng)導(dǎo)者們分享了使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來獲得業(yè)務(wù)洞察的方法。 隨著組織越來越多地利用技術(shù)來更好地預(yù)測客戶的偏好并支持業(yè)務(wù)運(yùn)營，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)越來越受企業(yè)青睞。 IDC的數(shù)據(jù)指出，201
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本科生如何自學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)？
有很多小伙伴想自學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)，但是無從下手，小編特意找來知乎高贊回答，感覺看了以下回答，會有所受益。
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如何選擇云計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)平臺
云計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)平臺提供的多種功能可以支持完整的機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期。 為了創(chuàng)建有效的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，組織需要獲取大量的數(shù)據(jù)，并對其執(zhí)行特征工程的方法，以及在合理的時間內(nèi)訓(xùn)練數(shù)據(jù)模型的方法。然后，組
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企業(yè)在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中需要吸取的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)
在商業(yè)世界中，機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)應(yīng)用程序的持續(xù)宣傳和炒作有其合理的原因。機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)可能是當(dāng)今最為普及的人工智能(AI)領(lǐng)域。雖然人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)緊密相關(guān)，但并不是可以互換的術(shù)語。機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)融入
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