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机器学习的通俗讲解!

对那些想了解机器学习的人做一个简单的介绍。不涉及高级原理,只用简单的语言来谈现实世界的问题和实际的解决方案。不管你是一名程序员还是管理者,都能看懂。

边缘计算综述:应用、现状及挑战

本文主要从基本概念、应用场景、研究现状和关键技术、存在的挑战方面对边缘计算模型进行了系统性介绍。

将在2021年改变商业格局的10项技术

在最近的CIO调查中,技术领导者将人工智能和机器学习放在了最有可能在2021年对企业运营方式产生重大影响的技术之首。IT领导者还认为大数据和分析以及区块链等技术也将具有显著影响。IT领导者和行业分析师对哪些技术可能在2021年构成最具破坏性潜力,随着新冠病毒疫情的消退,哪些技术可能会受到青睐提出了一些建议。

PowerVR与BeagleBoneBlack开发的乐趣:让低成本开发更容易

开发板很酷, BeagleBone®Black(BBB)是最有趣的开发板之一。这种广泛使用的微型电路板价格约为35英镑,启动Linux只需10秒,让任何有兴趣的开发者快速入手。

历史最全机器学习/深度学习/人工智能专业术语表中英对照表

本资源收录了机器学习课程用到的相关术语,涉及机器学习基础、机器学习理论、DNN、CNN、RNN、GAN等。

Unity 2021.1 内置教程功能开放试用

Unity 2021.1 技术更迭版已经正式上线,本文为大家介绍新版本中的 Unity 编辑器内置教程(In-Editor Tutorials,简称IET)功能,该功能可以帮助 Unity 开发者们为编辑器内使用的工具或者是某 Unity 项目制作内置互动式教程。该功能最开始是 Unity 内部团队会使用的工具,用来为项目学习制作互动式教程,比如 LEGO® Microgame 就用到了它。

六大颠覆性技术的市场规模分析

在这个瞬息万变的数字世界中,组织需要立即采取行动,为劳动力和工作场所的变化做好准备,并在数字革命中蓬勃发展并为颠覆性变革做好准备。调研机构分析了一系列正在改变社会和组织的顶级颠覆性技术。

对残差网络动机的理解

神经网络以其强大的非线性表达能力而获得人们的青睐,但是将网络层数加深的过程中却遇到了很多困难,随着批量正则化,ReLU 系列激活函数等手段的引入,在多层反向传播过程中产生的梯度消失和梯度爆炸问题也得到了很大程度的解决。

机器学习基础图表:概念、原理、历史、趋势和算法

机器通过分析大量数据来进行学习。比如说,不需要通过编程来识别猫或人脸,它们可以通过使用图片来进行训练,从而归纳和识别特定的目标。

一文读懂新能源汽车的功能安全

随着电动化、智能化的发展,越来越多的汽车配备了电子电气系统,原有的机械部件被电子器件取代。而引入如此复杂的电子电气系统对整车安全带来了极大的风险,简单的一个元器件老化、失效,都有可能引发系统故障,进而导致事故发生。因此,对汽车及其相关零部件安全的要求也是越来越高。

数据中心中的人工智能:你要了解的七件事

电气和电子工程师协会(IEEE)的研究员兼数据存储分析公司Coughlin Associates的总裁Tom Coughlin认为,所有的数据中心都可以利用机器学习等人工智能方法来更好地管理内部资源,并预测即将推出的硬件和数据需求。他指出:“人工智能正在成为最重要的(数据中心)应用程序之一。”

十问十答带你快速了解ASPICE

ASPICE全称“AutomotiveSoftware ProcessImprovement and CapacityDetermination”,即汽车软件过程改进及能力评定。

5G云游戏产业联盟第四次工作组全会成功召开 Imagination积极参与相关课题讨论

2021年3月30日至31日,5G云游戏产业联盟(5GCGA)在江苏扬州举行了第四次工作组全会。大会上,Imagination进行了产品与案例宣讲。

八种实用的免费游戏开发软件工具

本文向您介绍八种实用的免费游戏开发软件工具,以供您按需选用,并精简游戏的创建过程。

L4级自动驾驶系统的技术趋势及难点

L4级自动驾驶系统在真正的实际应用中,还存在着相当多的问题项,比如后续将如何具体区分L3与L4级自动驾驶系统,L4级系统升级的本质在哪里?升级后的L4自动驾驶系统对高精地图定位和建图有何特殊需求?

2021年,人工智能和物联网的互操作性需求将继续增加

2021年,全球各行各业将继续改变其开展业务的方式。占用率管理、自动访客管理和非接触式访问控制应用等技术的需求越来越大。为了推动这些技术的发展,人工智能(AI)、云存储和物联网(IoT)正在推动现有技术的新功能和新用途,以提供针对与大流行相关的健康、安全和安保问题的定制应用。

在图像恢复中使用多个感受野有什么效果?

今天我们要讲的另一种修复论文叫做Image inpainting via Generative Multi-column CNNs (GMCNN)。本文使用的网络架构类似于我们之前介绍的那些论文。本文的主要贡献是对损失函数进行了若干修正。

大数据领域75个核心术语讲解(下)

全面地介绍了关于大数据的 75 个核心术语,这不仅是大数据初学者很好的入门资料,对于高阶从业人员也可以起到查漏补缺的作用。本文为下篇(50 个术语)。

Android性能优化之渲染篇

Google在Udacity上发布的Android性能优化的在线课程,分别从渲染,运算与内存,电量几个方面介绍了如何去优化性能,这些课程是Google之前在Youtube上发布的Android性能优化典范专题课程的细化与补充。

大数据领域75个核心术语讲解(上)

如果你刚接触大数据,你可能会觉得这个领域很难以理解,无从下手。不过,你可以从下面这份包含了 25 个大数据术语的清单入手~