在上周举办的硅谷论坛（Silicon Valley Forum; SVForum）会议上，业界专家针对未来的人工智能（AI）、机器学习和深度学习发表预测与看法。
2014-12-15 10:51:17
948 深度学习的发展趋势做了一个预测，主要是研究领域的趋势预测，而不是工业界的应用。
2016-12-13 09:54:481424 RNN（循环神经网络）是一种强大的深度学习模型，经常被用于时间序列预测。RNN通过在时间上展开神经网络，将历史信息传递到未来，从而能够处理时间序列数据中的时序依赖性和动态变化。
2023-06-16 16:15:591085 
深度学习这几年特别火，就像5年前的大数据一样，不过深度学习其主要还是属于机器学习的范畴领域内，所以这篇文章里面我们来唠一唠机器学习和深度学习的算法流程区别。
2023-09-06 12:48:401181 
` 深度学习不但使得机器学习能够实现众多的应用，而且拓展了人工智能的领域范围，并使得机器辅助功能都变为可能。其应用领域正在加速渗透到很多领域，也催生了深度学习与其它应用技术的加速融合，为提升一线
2017-03-22 17:16:00
时间安排大纲具体内容实操案例三天关键点1.强化学习的发展历程2.马尔可夫决策过程3.动态规划4.无模型预测学习5.无模型控制学习6.价值函数逼近7.策略梯度方法8.深度强化学习-DQN算法系列9.
2022-04-21 14:57:39
一：深度学习DeepLearning实战时间地点：1 月 15日— 1 月18 日二：深度强化学习核心技术实战时间地点： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天报到 授课三天；提前环境部署 电脑
2021-01-09 17:01:54
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。晦涩难懂的概念，略微有些难以
2018-07-04 16:07:53
汽车安全系统的发展进步中发挥重要的作用。而这些系统远不止仅供典型消费者群体掌握和使用。深度学习这一概念在几十年前就已提出，但如今它与特定的应用程序、技术以及通用计算平台上的可用性能更密切相关。深度学习
2022-11-11 07:55:50
利用ML构建无线环境地图及其在无线通信中的应用•使用深度学习的收发机设计和信道解码基于ML的混合学习方法，用于信道估计、建模、预测和压缩 使用自动编码器等ML技术的端到端通信•无线电资源管理深度强化学习
2021-07-01 10:49:03
深度学习在预测和健康管理中的应用综述摘要深度学习对预测和健康管理（PHM）引起了浓厚的兴趣，因为它具有强大的表示能力，自动化的功能学习能力以及解决复杂问题的一流性能。本文调查了使用深度学习在PHM
2021-07-12 06:46:47
安全系统的发展进步中发挥重要的作用。而这些系统远不止仅供典型消费者群体掌握和使用。深度学习这一概念在几十年前就已提出，但如今它与特定的应用程序、技术以及通用计算平台上的可用性能更密切相关。深度学习
2019-03-13 06:45:03
深度学习常用模型有哪些？深度学习常用软件工具及平台有哪些？深度学习存在哪些问题？
2021-10-14 08:20:47
创客们的最酷“玩具” 智能无人机、自主机器人、智能摄像机、自动驾驶……今年最令硬件创客们着迷的词汇，想必就是这些一线“网红”了。而这些网红的背后，几乎都和计算机视觉与深度学习密切相关。 深度学习
2021-07-19 06:17:28
CPU优化深度学习框架和函数库机器学***器
2021-02-22 06:01:02
具有深度学习模型的嵌入式系统应用程序带来了巨大的好处。深度学习嵌入式系统已经改变了各个行业的企业和组织。深度学习模型可以帮助实现工业流程自动化，进行实时分析以做出决策，甚至可以预测预警。这些AI
2021-10-27 06:34:15
深度学习进程
2020-06-14 16:48:46
深度学习应用在测量与测绘技术
2019-05-16 17:21:50
一：深度学习DeepLearning实战时间地点：1 月 15日— 1 月18 日二：深度强化学习核心技术实战时间地点： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天报到 授课三天；提前环境部署 电脑
2021-01-10 13:42:26
MATLAB机器学习与深度学习核心技术应用培训班备十余年MATLAB编程开发经验，机器学习、深度学习领域 一线实战专家主讲。培训时间：11月09日-11月12日培训地点：北京理工大学（中关村
2018-10-23 16:51:05
学习，也就是现在最流行的深度学习领域，关注论坛的朋友应该看到了，开发板试用活动中有【NanoPi K1 Plus试用】的申请，介绍中NanopiK1plus的高大上优点之一就是“可运行深度学习算法的智能
2018-06-04 22:32:12
深度学习训练的第一个困难是技术难度高。企业要进行深度学习的模型训练，有很高的技术门槛。比如要自己搭建深度学习平台，要有懂得编程的技术人员，还要有海量的训练数据等等。而华为云深度学习服务，可以提供深度
2018-08-02 20:44:09
的做法被计算机从大量数据中自动习得可组合系统的能力所取代，使得计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域都出现了重大突破。深度学习是这些领域中所最常使用的技术，也被业界大为关注。然而，深度学习模型
2018-08-13 09:33:30
都出现了重大突破。深度学习是这些领域中所最常使用的技术，也被业界大为关注。然而，深度学习模型需要极为大量的数据和计算能力，只有更好的硬件加速条件，才能满足现有数据和模型规模继续扩大的需求。 FPGA
2019-10-10 06:45:41
摘要： 阅读本文以了解更多关于人工智能、机器学习和深度学习方面的知识，以及它们对商业化意味着什么。如果正确的利用模式识别进行商业预测和决策，那么会为企业带来巨大的利益。机器学习（ML）研究这些模式
2018-08-27 10:16:55
深度学习是什么意思
2020-11-11 06:58:03
上述分类之外，还被用于多项任务（下面显示了四个示例）。在 FPGA 上进行深度学习的好处我们已经提到，许多服务和技术都使用深度学习，而 GPU 大量用于这些计算。这是因为矩阵乘法作为深度学习中的主要
2023-02-17 16:56:59
本文使用keras搭建神经网络，实现基于深度学习算法的股票价格预测。本文使用的数据来源为tushare，一个免费开源接口；且只取开票价进行预测。import numpy as npimport
2022-02-08 06:40:03
——工业机器人的智能化程度要求也越来越高，采用深度学习技术为工业机器人赋能是目前各大厂商的统一认知。本文结合实际案例，简要说明一下智能机器人的实现流程。一、智能机器人概念 人工智能技术，其主要作用就是用
2018-05-31 09:36:03
ABSTRACT1.基于深度学习的异常检测的研究方法进行结构化和全面的概述2.回顾这些方法在各个领域这个中的应用情况，并评估他们的有效性。3.根据基本假设和采用的方法将最先进的深度异常检测技术分为
2021-07-12 06:36:22
异常检测的深度学习研究综述原文：arXiv:1901.03407摘要异常检测是一个重要的问题，在不同的研究领域和应用领域都得到了很好的研究。本文的研究目的有两个：首先，我们对基于深度学习的异常检测
2021-07-12 07:10:19
本文由回映电子整理分享，欢迎工程老狮们参与学习与评论内容► 射频系统中的深度学习► Deepwave Digital技术► 信号检测和分类示例► GPU的实时DSP基准测试► 总结回映电子是一家
2022-01-05 10:00:58
飞机的油液监测是利用油液分析技术对飞机使用的润滑油和液压油进行综合分析，以获得飞机发动机的润滑和磨损情况以及液压系统的使用情况，进行油液分析可以有效地监测飞机的发动机、起落架、襟副翼和尾翼等关键部件的使用情况，检查并预测飞机的故障，保证飞行的安全。
2019-08-15 06:31:13
可以轻松快速地进行原型设计。它支持各种 DNN，如RNN、CNN，甚至是两者的组合。任何深度学习网络都由四个重要部分组成：数据集、定义模型（网络结构）、训练/学习和预测/评估。可以在
2020-07-28 14:34:04
的处理提供有效的依据。X 射线摄影新技术通过X射线摄影新技术对地下矿山深部的矿柱能够实现有利的监测，连续的探测能够对高应力区进行监测，可以在开采之前为掘进创造良好的条件，保证在掘进作业的安全性，另外
2018-12-26 16:09:39
怎样从传统机器学习方法过渡到深度学习？
2021-10-14 06:51:23
请问一下什么是深度学习？
2021-08-30 07:35:21
应该是最便于集成使用的深度学习框架库。 tensorflow和mxnet据说也有对应的android库，因时间原因暂未。 CNNdroid，网址，这个是用 render 作优化的深度学习框架，不过就代码实现和实际测试结果来看，性能一般。 工程定位 实现可实时、体积小、通用的深度学习预测框架。
2017-09-28 20:02:26
0 深度学习技术 这一轮AI的技术突破，主要源于深度学习技术，而关于AI和深度学习的发展历史我们这里不重复讲述，可自行查阅。我用了一个多月的业务时间，去了解和学习了深度学习技术，在这里，我尝试以一名业务
2017-09-30 14:35:192 深度学习与传统的机器学习最主要的区别在于随着数据规模的增加其性能也不断增长。当数据很少时，深度学习算法的性能并不好。这是因为深度学习算法需要大量的数据来完美地理解它。另一方面，在这种情况下，传统的机器学习算法使用制定的规则，性能会比较好。
2017-10-27 16:50:181720 
为提高光伏出力的预测精度，提出了一种改进深度学习算法的光伏出力预测方法。首先，针对传统的深度学习算法采用批量梯度下降（batch gradient descent，BGD）法训练模型参数速度慢
2017-12-17 10:42:458 萨顿在专访中（再次）科普了强化学习、深度强化学习，并谈到了这项技术的潜力，以及接下来的发展方向：预测学习
2017-12-27 09:07:1510857 针对机会网络节点移动性、节点间间歇性连接等特点，提出基于深度学习的机会网络链路预测机制，基于时间序列理论和方法，综合考虑节点间边的杈值、节点强度和局部路径与节点间链路关系，构建反映机会网络链路状态
2018-01-04 15:53:570 1月17日，院友袁进辉博士回到微软亚洲研究院做了题为《打造最强深度学习引擎》的报告，分享了深度学习框架方面的技术进展。
2018-01-25 09:23:454492 
使用电子健康记录（EHR）数据的预测建模预计将推动个人化医疗并提高医疗质量。谷歌发布消息称已经开源该协议缓冲区工具。谷歌FHIR标准协议利用深度学习预测医疗事件发生
2018-03-07 17:14:007819 
通过采用NVIDIA Metropolis端到云视频平台，Verizon公司打造了一套深度学习应用，以构建更安全、更智能、更绿色的城市。
2018-04-17 11:04:27856 近年来，深度学习作为机器学习中比较火的一种方法出现在我们面前，但是和非深度学习的机器学习相比（我将深度学习归于机器学习的领域内），还存在着几点很大的不同，具体来说，有以下几点.
2018-05-02 10:30:004135 基于脱敏的电子病历数据，我们用深度学习模型对住院患者进行了广泛预测。值得一提的是，该模型可以直接使用原始数据，无需人工对相关变量进行提取、清洗、整理、转换等一系列费时费力的操作。
2018-05-15 14:41:195672 
深度强化学习的理论、自动驾驶技术的现状以及问题、深度强化学习在自动驾驶技术当中的应用及基于深度强化学习的礼让自动驾驶研究。
2018-08-18 10:19:574854 本深度学习是什么？了解深度学习难吗?让你快速了解深度学习的视频讲解本文档视频让你4分钟快速了解深度学习
深度学习的概念源于人工智能的人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
2018-08-23 14:36:1616 深度学习到底有多热，这里我就不再强调了，也因此有很多人关心这样的几个问题，“适不适合转行深度学习（机器学习）”，“怎么样转行深度学习（机器学习）”，“转行深度学习需要哪些入门材料？”等等。
2018-10-19 14:07:192467 问题，尝试使用机器学习的方法解决社会网络链接预测问题，最终通过实验得到验证，相似度属性特征对链接预测具有较高影响力，链接预测问题可以转化为分类问题通过机器学习算法得到解决。
2018-11-21 17:13:5820 该项目是对基于深度学习的自然语言处理（NLP）的概述，包括用来解决不同 NLP 任务和应用的深度学习模型（如循环神经网络、卷积神经网络和强化学习）的理论介绍和实现细节，以及对 NLP 任务（机器翻译、问答和对话系统）当前最优结果的总结。
2019-03-01 09:13:574424 
本文从硬件加速的视角考察深度学习与FPGA，指出有哪些趋势和创新使得这些技术相互匹配，并激发对FPGA如何帮助深度学习领域发展的探讨。
2019-06-28 17:31:466529 中国科学院新疆理化技术研究所研究人员首次开发和提出了基于序列信息来预测潜在的抗癌多肽的深度学习方法。首先，研究人员基于现有的研究，整理构建了用于机器学习的抗癌多肽数据集
2019-09-20 15:13:002495 
在过去的十年里，自动驾驶汽车技术取得了越来越快的进步，主要得益于深度学习和人工智能领域的进步。作者就自动驾驶中使用的深度学习技术的现状以及基于人工智能的自驱动结构、卷积和递归神经网络、深度强化学习
2019-10-28 16:07:191831 
随着人类技术的不断发展，人工智能，深度学习，机器学习和NLP都是受欢迎的搜索热词。
2020-05-03 18:09:002435 深度学习是机器学习与神经网络、人工智能、图形化建模、优化、模式识别和信号处理等技术融合后产生的一个领域。
2020-11-05 09:31:194711 随着人口的增长，对能源和电力的需求越来越大。行业工人可以利用具有深度学习能力的技术，根据他们收到的数据调整生产标准。维护和监控也需要艰苦的劳动。预测性维护和红外技术等深度学习应用让一切变得更容易。
2021-01-07 11:08:343263 扇笔记本电脑提供性能和效率。 Sophos Intercept X旨在保护高级计算系统和端点，通过深度学习AI和反勒索软件功能阻止网络安全威胁。 该公司表示，在网络安全事件处于历史高位的时期，这种统一能够实现一个连接、互动的计算环境，将智能手机和PC技术结合起来，提供安全能力和机会。 通过将
2021-03-04 11:50:371332 觉信息的理解可以被再现甚至超越。借助深度学习，作为机器学习的一部分，可以在应用实例的基础上学习和训练复杂的关系。 机器学习中的另一种技术是例如“超级矢量机”。与深度学习相比，必须手动定义和验证功能。在深度学习中
2021-03-12 16:11:007763 
在线社交媒体极大地促进了信息的产生和传递，加速了海量信息之间的传播与交互，使预测信息级联的重要性逐渐突显。近年来，深度学习已经被广泛用于信息级联预测（ Information Cascade
2021-05-18 15:28:219 基于深度学习的道路表面裂缝检测技术
2021-07-05 16:30:3073 具有深度学习模型的嵌入式系统应用程序带来了巨大的好处。深度学习嵌入式系统已经改变了各个行业的企业和组织。深度学习模型可以帮助实现工业流程自动化，进行实时分析以做出决策，甚至可以预测预警。这些AI
2021-10-20 19:05:5842 , GBRT）等简单机器学习模型，而且增强了这样一种预期，即机器学习领域的时间序列预测模型需要以深度学习工作为基础，才能得到 SOTA 结果。
2022-03-24 13:59:241450 学习中的“深度”一词表示用于识别数据模式的多层算法或神经网络。DL 高度灵活的架构可以直接从原始数据中学习，这类似于人脑的运作方式，获得更多数据后，其预测准确度也将随之提升。 此外，深度学习是在语音识别、语言翻译和
2022-04-01 10:34:108694 深度学习是机器学习的一个子集，它使用神经网络来执行学习和预测。深度学习在各种任务中都表现出了惊人的表现，无论是文本、时间序列还是计算机视觉。
2022-04-07 10:17:051380 深度学习也为其他科学做出了贡献。用于对象识别的现代卷积网络为神经科学家们提供了可以研究的视觉处理模型（DiCarlo,2013）。深度学习也为处理海量数据以及在科学领域作出有效的预测提供了非常
2022-09-05 10:30:121 期待已久的机器学习时代终于到来了。深度学习技术对作战人员的潜在好处既巨大又深远。随着防御系统趋向于更大的应用程序自主性，深度学习技术过于复杂，无法用更传统的处理技术实现，现在可以帮助显着推动
2022-11-02 09:48:53471 摘要：针对在气液两相流中难以进行稳态分析，无法对气泡末速度进行精准预测的问题，提出一种基于深度学习的气泡末速度预测方法。首先，搭建了一套高速相机采集系统获取气泡图像，利用图像处理技术和椭圆拟合
2022-11-08 17:01:48616 电子发烧友网站提供《癫痫发作预测可穿戴设备的深度学习.zip》资料免费下载
2022-12-12 14:01:440 人工智能的概念在1956年就被提出，如今终于走入现实，离不开一种名为“深度学习”的技术。深度学习的运作模式，如同一场传话游戏。给神经网络输入数据，对数据的特征进行描述，在神经网络中层层传递，最终
2023-01-14 23:34:43588 
这是新的系列教程，在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。
2023-03-03 09:52:131090 深度学习可以学习视觉输入的模式，以预测组成图像的对象类。用于图像处理的主要深度学习架构是卷积神经网络(CNN)，或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。计算机视觉的深度学习模型通常在专门的图形处理单元(GPU)上训练和执行，以减少计算时间。
2023-05-05 11:35:28729 电子发烧友网站提供《使用机器学习模型(AI)进行预测是否安全.zip》资料免费下载
2023-06-14 11:04:240 机器学习和深度学习中的模型都是遵循数学函数的方式创建的。从数据分析到预测建模，一般情况下都会有数学原理的支撑，比如：欧几里得距离用于检测聚类中的聚类。 傅里叶变换是一种众所周知的将函数从一个域转换
2023-06-14 10:01:16721 
智造之眼®科学设计深度学习各应用流程，在尽量简化前期准备工作的基础上为客户提供稳定且准确的深度学习解决方案。
2023-05-04 16:55:52424 
深度学习的七种策略 深度学习已经成为了人工智能领域的热门话题，它能够帮助人们更好地理解和处理自然语言、图形图像、语音等各种数据。然而，要想获得最好的效果，只是使用深度学习技术不够。要获得最好的结果
2023-08-17 16:02:531167 深度学习算法简介 深度学习算法是什么?深度学习算法有哪些? 作为一种现代化、前沿化的技术，深度学习已经在很多领域得到了广泛的应用，其能够不断地从数据中提取最基本的特征，从而对大量的信息进行机器学习
2023-08-17 16:02:566007 深度学习是什么领域 深度学习是机器学习的一种子集，由多层神经网络组成。它是一种自动学习技术，可以从数据中学习高层次的抽象模型，以进行推断和预测。深度学习广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理
2023-08-17 16:02:59995 什么是深度学习算法？深度学习算法的应用 深度学习算法被认为是人工智能的核心，它是一种模仿人类大脑神经元的计算模型。深度学习是机器学习的一种变体，主要通过变换各种架构来对大量数据进行学习以及分类处理
2023-08-17 16:03:041302 深度学习框架是什么？深度学习框架有哪些？ 深度学习框架是一种软件工具，它可以帮助开发者轻松快速地构建和训练深度神经网络模型。与手动编写代码相比，深度学习框架可以大大减少开发和调试的时间和精力，并提
2023-08-17 16:03:091588 深度学习框架区分训练还是推理吗 深度学习框架是一个非常重要的技术，它们能够加速深度学习的开发与部署过程。在深度学习中，我们通常需要进行两个关键的任务，即训练和推理。训练是指使用训练数据训练神经网络
2023-08-17 16:03:11906 深度学习框架的作用是什么 深度学习是一种计算机技术，它利用人工神经网络来模拟人类的学习过程。由于其高度的精确性和精度，深度学习已成为现代计算机科学领域的重要工具。然而，要在深度学习中实现高度复杂
2023-08-17 16:10:571072 深度学习算法库框架学习 深度学习是一种非常强大的机器学习方法，它可以用于许多不同的应用程序，例如计算机视觉、语言处理和自然语言处理。然而，实现深度学习技术需要使用一些算法库框架。在本文中，我们将探讨
2023-08-17 16:11:07412 ，深度学习框架能够很好的为应用程序提供预测、检测等功能。因此本文旨在介绍深度学习框架连接技术的基本原理及其应用。 基本原理 深度学习框架连接技术指的是将深度学习框架与应用程序进行连接的技术，通过连接，应用程序就可
2023-08-17 16:11:16443 深度学习框架和深度学习算法教程 深度学习是机器学习领域中的一个重要分支，多年来深度学习一直在各个领域的应用中发挥着极其重要的作用，成为了人工智能技术的重要组成部分。许多深度学习算法和框架提供
2023-08-17 16:11:26638 深度学习服务器怎么做 深度学习服务器diy 深度学习服务器主板用什么 随着人工智能的飞速发展，越来越多的人开始投身于深度学习领域。但是，随着深度学习的算法越来越复杂，需要更大的计算能力才能运行
2023-08-17 16:11:29489 机器学习和深度学习的区别 随着人工智能技术的不断发展，机器学习和深度学习已经成为大家熟知的两个术语。虽然它们都属于人工智能技术的研究领域，但它们之间有很大的差异。本文将详细介绍机器学习和深度学习
2023-08-17 16:11:402734 深度学习（Deep Learning）是一种基于人工神经网络的机器学习算法，其主要特点是模型由多个隐层组成，可以自动地学习特征，并进行预测或分类。该算法在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、推荐系统和数据挖掘等领域被广泛应用，成为机器学习领域的一种重要分支。
2023-08-21 18:22:53929 机器学习和深度学习是当今最流行的人工智能(AI)技术之一。这两种技术都有助于在不需要人类干预的情况下让计算机自主学习和改进预测模型。本文将探讨机器学习和深度学习的概念以及二者之间的区别。
2023-08-28 17:31:09888 近年来，深度学习技术在语音合成领域取得了显著的进展。基于深度学习的语音合成技术能够生成更加自然、真实的语音，提高了用户体验。本文将介绍基于深度学习的语音合成技术的进展以及未来趋势。 一、基于深度学习
2023-09-16 14:48:21491 深度学习作为机器学习的一个分支，其学习方法可以分为监督学习和无监督学习。两种方法都具有其独特的学习模型：多层感知机 、卷积神经网络等属于监 督学习；深度置信网 、自动编码器 、去噪自动编码器 、稀疏编码等属于无监督学习。
2023-10-09 10:23:42302 
一、引言 随着深度学习技术的快速发展，其在语音识别领域的应用也日益广泛。深度学习技术可以有效地提高语音识别的精度和效率，并且被广泛应用于各种应用场景。本文将探讨深度学习在语音识别中的应用及所面临
2023-10-10 18:14:53449 如今，AI技术的广泛应用已经成为推动制造和物流领域自动化的核心驱动力。康耐视所推出的深度学习和边缘学习技术，这两种基于AI的技术，在工业自动化领域有着广泛的应用前景。然而，由于这两种技术在研发
2023-11-17 10:44:29242 Hello大家好，今天给大家分享一下如何基于深度学习模型训练实现圆检测与圆心位置预测，主要是通过对YOLOv8姿态评估模型在自定义的数据集上训练，生成一个自定义的圆检测与圆心定位预测模型
2023-12-21 10:50:05525 
Hello大家好，今天给大家分享一下如何基于深度学习模型训练实现工件切割点位置预测，主要是通过对YOLOv8姿态评估模型在自定义的数据集上训练，生成一个工件切割分离点预测模型
2023-12-22 11:07:46259 
易于上手，与深度学习技术融合后，使检测准确性提高到100%，同时简化了开发流程，提高了效率，简单易用。相对单纯的深度视觉系统优势VisionBank Ai深度学习
2021-04-02 14:07:08
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