机器学习 - 电子工程专辑

机器学习

终于等到你！“西瓜书”《机器学习》官方配套习题集重磅出版

作为人工智能领域（AI）中文教材扛鼎之作，南京大学周志华教授所著的《机器学习》帮助无数AI从业者理清了机器学习的基本原理。在书中，周志华解释机器学习基本术语和问题时，贯穿全书用西瓜进行比喻讲解，因此该书也被读者们昵称为“西瓜书”。近日，机械工业出版社携手南京大学人工智能学院推出《《机器学习》习题参考》，本书配套周志华教授所著《机器学习》的教学及自学的辅助参考书。周志华教授撰文推荐“由叶翰嘉和詹德川

IT阅读排行榜 2025-01-03 292浏览
设计应用－在低功耗MCU上实现人工智能和机器学习

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的技术不仅正在快速发展，还逐渐被创新性地应用于低功耗的微控制器 (MCU) 中，从而实现边缘AI/ML的解决方案。这些嵌入式系统的核心组件如今能够支持 AI/ML 应用，凭借其成本效益、高能效以及可靠的性能，集成在可穿戴技术、智能家居设备和工业自动化等领域的效益尤为显著。具备AI优化功能的MCU和 TinyML的兴起（专注于在小型、低功耗设备上运行ML模型

SiliconLabs 2024-12-16 196浏览
机器学习驱动的电化学生物传感器，选择性定量监测水体有毒污染物

水质监测是环境保护的重要组成部分，电活性生物膜（EAB）传感器凭借其高灵敏度、快速响应和低成本优势，已广泛应用于水污染监测。然而，传统EAB传感器因其输出的电信号为综合响应，难以在复杂水体中同时识别多种毒物。随着计算机科学的发展，机器学习（ML）技术在环境污染评估中展现出巨大的潜力，为多毒物检测提供了新的解决方案。据麦姆斯咨询介绍，中国科学院成都生物研究所功能菌种创制与生物质高效利用创新团队基于已

MEMS 2024-12-16 30浏览
携手EtaCompute简化边缘ML开发，催生高级机器学习嵌入式产品

Silicon Labs（芯科科技）与 Eta Compute近期共同宣布建立合作伙伴关系，将支持产品开发人员将机器学习（ML）高级功能无缝集成到其边缘ML嵌入式产品中，以添加多样应用价值。芯科科技长期以来一直以物联网、汽车、医疗保健、工业和消费品的低功耗无线连接解决方案创新而闻名。我们的解决方案将高效的微控制器、无线连接与嵌入式推理的新功能相结合。如果开发人员希望为产品添加ML功能，这种技术领先

SiliconLabs 2024-12-11 29浏览
直播预约｜传感器数据采集与nRF54系列在AI机器学习中的应用

直播介绍直播亮点简介Nordic新一代短距离多协议的nRF54系列无线芯片两个AI机器学习算法在nRF54系列上的部署应用与演示内容概要在nRF54系列上部署AI机器学习算法更好地去解决传感器数据采集问题。应用领域智能可穿戴设备、智能家居、工业自动化、健康监测等nRF54系列Nordic nRF54 系列芯片，如 nRF54H20，以其超低功耗和强大的处理能力在AI机器学习应用中迸发超强动力。此芯

Nordic半导体 2024-11-28 65浏览
图解：72个机器学习基础知识点

本文梳理了机器学习最常见的知识要点，以图解的生动方式，阐述机器学习核心知识 & 重要模型，并通过代码讲通应用细节。下载地址：800+份重磅ChatGPT专业报告SSD闪存技术基础知识全解（知识星球版）服务器基础知识全解（知识星球版）存储系统基础知识全解（知识星球版）《2024 OCP全球峰会合集（Chiplets篇）》《2024 OCP全球峰会合集（Server篇）》《2024 OCP全球峰会合

智能计算芯世界 2024-11-14 163浏览
【光电智造】不谈高级原理，只用简单的语言来聊聊机器学习

今日光电有人说，20世纪是电的世纪，21世纪是光的世纪；知光解电，再小的个体都可以被赋能。追光逐电，光赢未来...欢迎来到今日光电！----追光逐电光赢未来----机器学习人人都在谈论，但除了老师们知根知底外，只有很少的人能说清楚怎么回事。如果阅读网上关于机器学习的文章，你很可能会遇到两种情况：充斥各种定理的厚重学术三部曲(我搞定半个定理都够呛)，或是关于人工智能、数据科学魔法以及

今日光电 2024-11-11 643浏览
【光电智造】如何通俗易懂的描述机器学习的流程？

今日光电有人说，20世纪是电的世纪，21世纪是光的世纪；知光解电，再小的个体都可以被赋能。追光逐电，光赢未来...欢迎来到今日光电！----追光逐电光赢未来----机器学习和深度学习算法流程终于考上人工智能的研究僧啦，不知道机器学习和深度学习有啥区别，感觉一切都是深度学习挖槽，听说学长已经调了10个月的参数准备发有2000亿参数的T9开天霹雳模型，我要调参发T10准备拿个Best

今日光电 2024-10-27 256浏览
热点丨诺贝尔物理学奖颁给了两位机器学习先驱，AI已成物理学前沿课题

·聚焦:人工智能、芯片等行业欢迎各位客官关注、转发前言：机器学习所展现的智能，实则是[涌现]现象的一种体现。这里的[涌现]，在广义上，描述的是多个微小个体在相互作用下，共同构成了一个整体，而这个整体所展现出的特性，是单独个体所无法具备的，即所谓的[量变导致质变]。在物理学等学科领域，涌现现象已被深入研究和探讨，尤其是在凝聚态物理学中，它着重揭示了微观结构与宏观物理性质之间的紧密联系。作者 | 方文

AI芯天下 2024-10-14 332浏览
新研发6-mW开源塑料芯片可以运行机器学习任务

点击蓝字关注我们SUBSCRIBE to USPragmatic Semiconductor科学家们首次创造了一种非硅制成的灵活可编程芯片。来自英国Pragmatic Semiconductor及其同事的新型超低功耗32位微处理器可以在弯曲时工作，并可以运行机器学习工作负载。微芯片的开源RISC-V架构表明，它的成本可能不到一美元，使其能够为可穿戴医疗电子产品、智能包装标签和其他廉价产品供电，其

IEEE电气电子工程师学会 2024-10-08 350浏览
视频教程|机器学习

▲ 点击上方蓝字关注我们，不错过任何一篇干货文章！本课程介绍了机器学习的基础概念、算法和模型，以及它们在实际问题中的应用。课程内容包括：1、机器学习的基本理念。2、支持向量机（SVM）：深入讲解SVM的线性和非线性模型，包括其数学描述、优化目标、核函数和多类问题处理。3、人工神经网络：涵盖神经元的数学模型、感知器算法、多层神经网络和后向传播算法。4、深度学习：讨论深度学习的基础、自编码器、卷积神经

电子工程世界 2024-10-08 427浏览
编码超构表面赋能实时机器学习增强的高光谱偏振成像

据麦姆斯咨询报道，近期，美国宾夕法尼亚州立大学（Pennsylvania State University）的一个科研项目开发出一种可以更快速、更经济地提取偏振成像数据的编码超构表面（metasurface），相关研究成果以“Real-time machine learning–enhanced hyperspectro-polarimetric imaging via an encoding m

MEMS 2024-09-17 707浏览
视频教程|机器学习

▲ 点击上方蓝字关注我们，不错过任何一篇干货文章！本课程介绍了机器学习的基础概念、算法和模型，以及它们在实际问题中的应用。课程内容包括：1、机器学习的基本理念。2、支持向量机（SVM）：深入讲解SVM的线性和非线性模型，包括其数学描述、优化目标、核函数和多类问题处理。3、人工神经网络：涵盖神经元的数学模型、感知器算法、多层神经网络和后向传播算法。4、深度学习：讨论深度学习的基础、自编码器、卷积神经

电子工程世界 2024-09-03 480浏览
机器学习四大名著之一“蜥蜴书”全新升级第3版上市！

2006 年，Geoffrey E. Hinton 等人发表了一篇论文（https://homl.info/136），展示了如何训练能够以最高的精度（>98%）来识别手写数字的深度神经网络。他们将这种技术称为“深度学习”。深度神经网络是我们大脑皮层的（非常）简化的模型，由一堆人工神经元层组成。当时普遍认为训练深度神经网络是不可能的注，并且大多数研究人员在 20 世纪 90 年代后期放弃了这种想法。

IT阅读排行榜 2024-08-27 667浏览
综述：融合机器学习的纤维基可穿戴传感器

智能可穿戴设备因其便利性、智能性和隐蔽性，在人们的生活中变得越来越重要。它们已在医疗保健、运动和环境检测等领域得到了广泛应用。目前的可穿戴系统主要由三个基本部分组成：传感器、信息传输通道和数据处理单元。就可穿戴传感器而言，无论目标信息如何变化，都必须由人佩戴，因此舒适性非常重要。然而，由于硅片和金属材料固有的刚性，传统电子传感器缺乏理想的舒适性，用户很容易感觉到可穿戴设备的存在。因此，这类传统传感

MEMS 2024-08-27 696浏览
【光电制造】机器学习知识点全面总结！

今日光电有人说，20世纪是电的世纪，21世纪是光的世纪；知光解电，再小的个体都可以被赋能。追光逐电，光赢未来...欢迎来到今日光电！----追光逐电光赢未来---- 机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型两大类。1. 有监督学习有监督学习通常是利用带有专家标注的标签的训练数据，学习一个从输入变量X到输入变量Y的函数映射。Y = f (X)，训练数

今日光电 2024-08-06 442浏览
基于“红外光谱+机器学习”的医疗诊断技术，可实现全民健康筛查

据麦姆斯咨询介绍，由于红外光谱技术能够检测多种生物标志物的分子特征谱，因此它正日益成为一种体外诊断检测方法。然而，根据慕尼黑大学（Ludwig-Maximilians-Universität München）和马克斯·普朗克量子光学研究所（MPQ）的一项研究表明，目前缺少的是“红外光谱指纹”在大规模自然变异人群中的应用。该研究项目负责单位是慕尼黑大学宽带红外诊断（BIRD）中心，旨在评估结合红外光

MEMS 2024-07-30 711浏览
在MCU中实现机器学习需要考虑的几大指标

关注+星标公众号，不错过精彩内容素材来源 | 瑞萨嵌入式小百科这些年随着AIOT（人工智能+物联网）的快速发展，以及MCU性能的提升（比如瑞萨推出的基于Cortex-M85内核的RA8系列MCU），在MCU上实现机器学习也变得越来越流行。近些年，随着机器学习（ML, Machine Learning）的发展，出现了分歧，分为两个规模：一个是传统的大型ML（云ML），模型越来越大，以实现准确性方面的

strongerHuang 2024-07-18 577浏览
AI日报丨英伟达因一家独大被法国监管机构起诉，罚金最高可达60.9亿美元；桥水启动由机器学习决策的20亿美元规模基金

洞悉AI，未来触手可及。整理 | 美股研究社在这个快速变化的时代，人工智能技术正以前所未有的速度发展，带来了广泛的机会。《AI日报》致力于挖掘和分析最新的AI概念股公司和市场趋势，为您提供深度的行业洞察和价值分析。AI快报 1.知情人士透露，德国面向加密数字货币提供解决方案的信息科技公司Northern Data AG（NB2.GR）考虑将其整合了人工智能（AI）云计算Taiga

美股研究社 2024-07-02 509浏览
技术趋势：人工智能和机器学习在移动核心网中的应用

主要信息2023 年，随着生成式人工智能 (GenAI) 和大语言模型 (LLM) 的出现，业界对人工智能 (AI) 的兴趣高涨，包括电信运营商在内的各类企业纷纷投资，探索 GenAI 和 LLM 所带来的益处及其可实现的目标。Omdia 估计，从2024 年到 2028 年，全球 AI 软件市场规模将达 7430 亿美元。针对电信网络部分（包括核心网和预测性维护）的 AI 软件市场规模将达 86

Omdia 2024-06-25 616浏览
【光电智造】机器学习常用术语汇总，中英对照！

今日光电有人说，20世纪是电的世纪，21世纪是光的世纪；知光解电，再小的个体都可以被赋能。追光逐电，光赢未来...欢迎来到今日光电！----追光逐电光赢未来----刚接触机器学习框架 TensorFlow 的新手们，这篇由 Google 官方出品的常用术语词汇表，一定是你必不可少的入门资料！本术语表列出了基本的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义，希望能帮助您快速熟悉

今日光电 2024-05-24 491浏览
机器学习+可穿戴传感器阵列，实现矿井NH3和NO2气体检测

可穿戴电子设备的快速发展为智能气体检测提供了巨大的机会，改善了矿工的健康状况，各种气体传感器也同步开发出来。然而，这些传感系统总是局限于单一的气体检测，并且极易受到普遍存在的水分的影响，导致在实际开采条件下分析气体成分的准确性较低。据麦姆斯咨询报道，近日，吉林大学和新加坡国立大学的研究团队提出了一种基于传感器集成和机器学习算法的协同策略，以实现真实开采条件下NH₃和NO₂气体的精确检测。研究人员开

MEMS 2024-05-02 2637浏览
基于三维刺绣和机器学习的自供电织物传感器，实现在衣物上打游戏

据麦姆斯咨询报道，美国北卡罗来纳州立大学最近在一项新研究中将三维刺绣技术与机器学习相结合，构建了一种基于织物的自供电压力传感器，可以通过触摸来控制电子设备。该研究成果已发表于Device期刊。随着可穿戴电子设备受到的关注越来越高，人们日常的着装也有望增加新的功能。在此背景下，能够控制这些新功能的刺绣传感器或“按钮”正变得越来越重要。北卡罗来纳州立大学开发的三维刺绣传感器可以整合到服装面料中，能够完

MEMS 2024-05-01 567浏览
Cortex-M处理器机器学习与数字信号处理的关键技术（附赠书活动）

点击下方链接关注我们吧Arm于2019年推出了适用于Armv8‑M架构的Arm Cortex-M矢量扩展技术(MVE)——Arm Helium技术，它为基于Arm Cortex®-M处理器的设备带来关键机器学习与数字信号处理的性能提升。具有Helium技术的处理器能够应对许多应用中的运算挑战，例如音讯装置、感测器中杻设备、关键字识别和语音命令控制、电力电子、通讯和静止影像处理等。此外，Helium

strongerHuang 2024-04-30 728浏览
Silicon.da：机器学习+数据分析，解析芯片测试阶段PB级良率数据仅用几秒

如果开发者能在测试阶段就确定半导体晶圆的裸片所存在的问题，而不是等到加工完成后才发现，开发者们不仅能节省大量时间，还可以省下因测试和封装失效所产生的裸片成本。传统上，半导体测试开发者必须等待整个晶圆测试完成并进入加工周期后才能获取有关晶圆上裸片质量的测试数据。测试过程可能需要几分钟甚至一天的时间，具体取决于晶圆的尺寸和运行的测试量。现在，由机器学习驱动的全新实时数据基础结构（RTDI）平台仅需几毫

新思科技 2024-04-29 992浏览

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我这，原先V10.5跑的好好的代码，更新V11后，单片机初始化时就不断重启

vaov_3734... 评论文章 2025-01-06

FreeRTOSV11.0升级了多项重要功能，兼容V10版本
这里http://www.zhefar.com/download/training/zhefar/Training%20-%20JTAG(CHS).pdf 有份培训资料挺好，是杭州哲发科技有限公司的。他们是专业JTAG方案供应商，其JTAG综合应用系统是众多杰出工程师在二十多年电子通信产品开发过程中，根据工作需要在实践中建立并完善起来的一套调试/调测/维修系统。产品经过大量验证，已经服务于众多知名公司和上市公司。 JTAG综合应用系统三大功能：板卡测试维修、PLD加载/编程和 Flash烧写/编程/加载。 www.zhefar.com 我们和好几个兄弟单位都用过，非常好！

xxdg 评论文章 2025-01-05

强大的JTAG边界扫描2-BSDL文件

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