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機器學(xué)習
機器學(xué)習 文章 進(jìn)入機器學(xué)習技術(shù)社區
基于多層深度學(xué)習框架和運動(dòng)分析的駕駛員疲勞監測系統
- 汽車(chē)工業(yè)的最新發(fā)展引起了科研人員對疲勞駕駛監測的研究興趣，意圖開(kāi)發(fā)一種有效的駕駛員監測系統，能及時(shí)發(fā)現心理物理狀態(tài)異常，減少疲勞駕駛引起的交通事故?，F在許多文獻特別專(zhuān)注于生理信號的研究，通過(guò)測量心率變異性（HRV）來(lái)得到有關(guān)心臟運動(dòng)的信息。事實(shí)上，HRV還是一個(gè)有效的評估生理壓力的指標，因為它可以提供與自主神經(jīng)系統支配的心血管系統活動(dòng)相關(guān)的信息。本文旨在通過(guò)提取人臉特征點(diǎn)，分析由血壓引起的皮膚細微運動(dòng)，再以一個(gè)穩健的方式重構光電容積圖（PPG）信號。所得結論是，傳感器檢測到的PPG信號與使用人臉特征點(diǎn)重構
- 關(guān)鍵字： 機器學(xué)習 LSTM 駕駛員疲勞駕駛
人工智能“發(fā)現”地球繞太陽(yáng)公轉
- 如今，根據在地球上觀(guān)測到的太陽(yáng)和火星的運行軌跡，一種受大腦啟發(fā)的機器學(xué)習算法計算出了太陽(yáng)位于太陽(yáng)系的中心。而天文學(xué)家花了幾個(gè)世紀才弄明白這個(gè)道理。
- 關(guān)鍵字： 人工智能 機器學(xué)習 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
學(xué)AI之路，從探索特征出發(fā)
- 高煥堂 （臺灣VR產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主席，廈門(mén)VR/AR協(xié)會(huì )榮譽(yù)會(huì )長(cháng)兼顧問(wèn)） 摘?要：AI機器學(xué)習的基礎活動(dòng)之一就是提取特征。本文通過(guò)舉例和比喻來(lái)領(lǐng)悟特征的含義，以及理解特征提取的方法和目的。而且，從人為的特征提取，開(kāi)始思考由AI機器自動(dòng)提取特征的途徑，邁向深度學(xué)習之路?！ ? 從認識特征出發(fā) 1.1 以狗和兔子為例 據說(shuō)古代有一位小公主（例如大清時(shí)代的格格），常常到荒郊野外去玩，攜帶一只狗去出行。為什么她要攜帶狗呢? 因為狗兒天生就最熟悉兔子的特征，而且兔子的特征也最吸引狗兒們，所以狗兒喜歡又擅長(cháng)于探索
- 關(guān)鍵字： 201911 AI 機器學(xué)習 提取特征
從物聯(lián)網(wǎng)到汽車(chē)的邊緣設計
- 從家居或商業(yè)應用，到互聯(lián)車(chē)輛，邊緣計算貫穿整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)。隨著(zhù)數據量的增加，這種計算需要具有最優(yōu)網(wǎng)絡(luò )安全功能與最高功能安全級別的強大互聯(lián)邊緣計算平臺。創(chuàng )新通常成波出現（圖1）。一些創(chuàng )新浪潮遵循著(zhù)發(fā)展路徑，例如，從早期的大型機到小型計算機，最后過(guò)渡到如今眾所周知的緊湊型計算機，這種變化是循序漸進(jìn)的?？紤]到計算能力隨時(shí)間推移變得更加強大、外形尺寸更加緊湊、軟件開(kāi)發(fā)更加簡(jiǎn)單，這種過(guò)程也非常合理。其他創(chuàng )新浪潮則更加劇烈。從手機到智能手機的過(guò)渡以及向物聯(lián)網(wǎng)的快速轉變就是這樣的例子。圖1：創(chuàng )新浪潮：物聯(lián)網(wǎng)和人工智能是邊緣
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人工智能和機器學(xué)習讓網(wǎng)絡(luò )更智能、更簡(jiǎn)單、更安全
- 思科2019年6月11日宣布推出旨在簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò )管理并讓網(wǎng)絡(luò )更加安全的軟件創(chuàng )新。如今，隨著(zhù)企業(yè)越來(lái)越多地投資數字技術(shù)，不斷增多的工作負載往往讓IT團隊疲于應對。為了減輕這一負擔，并使IT能夠專(zhuān)注于提供創(chuàng )新，思科推出了全新的人工智能和機器學(xué)習功能，讓IT團隊能夠利用獨特的網(wǎng)絡(luò )洞察，快速高效地開(kāi)展工作。在這些擴展功能中，思科還推出了能夠在整個(gè)企業(yè)網(wǎng)絡(luò )上提供更高效地管理用戶(hù)和應用的創(chuàng )新功能，包括園區網(wǎng)絡(luò )和廣域網(wǎng)、以及數據中心和物聯(lián)網(wǎng)邊緣等。
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Cortex-M：網(wǎng)絡(luò )邊緣的機器學(xué)習
- 摘?要：介紹ML，特別是ML如何從云滲透到網(wǎng)絡(luò )的邊緣?！ ￡P(guān)鍵詞：人工智能；機器學(xué)習；邊緣；Cortex-M 人工智能(AI)及其子集機器學(xué)習(ML)均代表著(zhù)人類(lèi)生存的重要發(fā)展里程碑。雖然人們仍然在爭論一些道德問(wèn)題，但AI和ML所提供的潛在好處實(shí)在令人難以抗拒?！ I是一個(gè)非常廣泛的主題（如圖1），在這里詳細介紹ML，特別是ML如何從云滲透到網(wǎng)絡(luò )的邊緣?！ ? 什么是機器學(xué)習？ “機器能夠思考嗎？”這個(gè)問(wèn)題促使偉大的科學(xué)家Alan Turing開(kāi)發(fā)了“圖靈測試(Turing test)”，今天這
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Zenuity和CERN就面向自動(dòng)駕駛的快速機器學(xué)習開(kāi)展合作
- 總部位于瑞典的自動(dòng)駕駛軟件公司Zenuity，成為第一家與CERN（歐洲核子研究組織）就開(kāi)發(fā)面向自動(dòng)駕駛汽車(chē)的快速機器學(xué)習開(kāi)展合作的汽車(chē)公司。
- 關(guān)鍵字： Zenuity CERN 自動(dòng)駕駛 機器學(xué)習
SSD變聰明了！Marvell為其引入機器學(xué)習引擎
- Marvell(美滿(mǎn)電子)還真能玩，不但聯(lián)合東芝為SSD帶來(lái)了以太網(wǎng)訪(fǎng)問(wèn)能力，還讓SSD變聰明了，要打造“計算存儲”(Computational Storage)，SSD不再只是扮演數據存儲的角色，還要參與計算。Marvell正在將機器學(xué)習引擎引入到SSD主控之中，使其可以從CPU、GPU那里接手一些推理工作，直接處理自己內部保存的數據，而無(wú)需進(jìn)行傳輸交換。硬件上，Marvell使用了一大堆數據排線(xiàn)，連接SSD與FPGA，而軟件上也有了比較成熟的進(jìn)展。FMS 2019峰會(huì )上，Marvell就展示了這種計算
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初創(chuàng )公司推視頻處理平臺 加快處理自動(dòng)駕駛汽車(chē)機器學(xué)習算法訓練數據
- 據外媒報道，美國密歇根大學(xué)（University of Michigan）衍生初創(chuàng )公司Voxel51發(fā)布了一款旗艦產(chǎn)品，一個(gè)軟件平臺，可更容易、更迅速、更便宜地訪(fǎng)問(wèn)具豐富潛力的視頻數據。該軟件的目標客戶(hù)是從事視頻業(yè)務(wù)，但是難以從視頻中提取所需信息的公司。雖然視頻內有豐富的數據形式，但是由于極具復雜性、文件大且缺乏文字等定義單元，因而很難對視頻數據進(jìn)行分析和搜索。
- 關(guān)鍵字： 自動(dòng)駕駛 機器學(xué)習 Voxel51
機器學(xué)習介紹
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