推出的感知系統(tǒng)性能評(píng)估分析解決方案可以根據(jù)感知系統(tǒng)（不同數(shù)量的傳感器、不同類型的傳感器、各傳感器組合等）和測(cè)試環(huán)...
2021-07-27 06:45:09
一、Case-Control關(guān)聯(lián)分析模型 （第一部分主要是在人類中）卡方檢驗(yàn)舉例邏輯回歸邏輯混合模型 二、（動(dòng)植物）數(shù)量性狀關(guān)聯(lián)分析模型加性模型（GAM）當(dāng)線性模型的種種條件不能滿足時(shí)，就要考慮用平滑性模型來替代。平滑性模型可以對(duì)非線性關(guān)...
2021-07-23 07:03:13
這是另一套基于CRF的詞法分析系統(tǒng)，類似感知機(jī)詞法分析器，提供了完善的訓(xùn)練與分析接口。CRF的效果比感知機(jī)稍好一些，然而訓(xùn)練速度較慢，也不支持在線學(xué)習(xí)。默認(rèn)模型訓(xùn)練自O(shè)penCorpus/pku98
2019-02-18 15:28:50
1、簡(jiǎn)寫MRAS參考模型和可調(diào)模型參考模型和可調(diào)模型方程：簡(jiǎn)寫為如下形式：參考模型：可調(diào)模型：定義廣義誤差為，將上述兩個(gè)方程做差可以得到如下誤差方程。2、改寫為標(biāo)準(zhǔn)前向環(huán)節(jié)將上式改寫為標(biāo)準(zhǔn)前向環(huán)節(jié)
2021-08-27 06:44:48
信息在編譯構(gòu)建、分發(fā)和運(yùn)行階段分別提供給編譯工具、應(yīng)用市場(chǎng)和操作系統(tǒng)使用。
*附件：OpenHarmony應(yīng)用模型的構(gòu)成要素分析.docx
2023-04-24 10:26:20
適用于STM32全系列單片機(jī)，描述了STM32Cube擴(kuò)展軟件包X-CUBE-WATSON，該軟件包含了實(shí)現(xiàn)ST 開發(fā)板連接到IBM Watson IoT?云的應(yīng)用例程。歡迎下載STM32中文
2018-11-02 18:32:28
本帖最后由 wangjiamin2014 于 2015-1-9 12:02 編輯
項(xiàng)目名稱： 溫室環(huán)境云感知終端團(tuán)隊(duì)名稱：感知農(nóng)業(yè)團(tuán)隊(duì)成員：張馨作品演示作品介紹當(dāng)前，我國發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)面臨著資源
2014-12-31 10:50:06
什么是位置感知技術(shù)？位置感知技術(shù)是如何應(yīng)用的？位置感知技術(shù)主要有哪幾種類型？
2021-06-28 06:02:56
使用cube-AI分析模型時(shí)報(bào)錯(cuò)，該模型是pytorch的cnn轉(zhuǎn)化成onnx
```
Neural Network Tools for STM32AI v1.7.0 (STM.ai v8.0.0-19389)
INTERNAL ERROR: list index out of range
```
2024-03-14 07:09:26
文章目錄概述函數(shù)關(guān)系圖模型分析資源層->設(shè)備層設(shè)備層->驅(qū)動(dòng)層總結(jié)概述今天看了《韋東山升級(jí)版全系列嵌入式視頻之總線設(shè)備驅(qū)動(dòng)模型》這一節(jié)的視頻，看完之后感覺有一種似懂非懂的感覺，因此我
2021-12-23 06:27:26
IOException速度目前感知機(jī)分詞是所有“由字構(gòu)詞”的分詞器實(shí)現(xiàn)中最快的，比自己寫的CRF解碼快1倍。新版CRF詞法分析器框架復(fù)用了感知機(jī)的維特比解碼算法，所以速度持平。l 測(cè)試時(shí)需關(guān)閉詞法分析
2019-04-03 11:28:47
【摘要】：隨著壓電材料的快速發(fā)展,壓電驅(qū)動(dòng)器在結(jié)構(gòu)控制領(lǐng)域的使用也日益廣泛。壓電驅(qū)動(dòng)器應(yīng)用時(shí)要通過膠粘劑與主體結(jié)構(gòu)固結(jié),達(dá)到傳遞應(yīng)變,實(shí)現(xiàn)控制結(jié)構(gòu)變形的目的。本文對(duì)于這個(gè)工程問題的理論分析模型
2010-04-24 10:11:16
壓縮感知的技術(shù)原理是什么？壓縮感知技術(shù)在未來移動(dòng)通信系統(tǒng)中的應(yīng)用是什么？
2021-05-24 06:45:17
場(chǎng)景復(fù)雜，挑戰(zhàn)更大。如何確保VOLTE語音 “接得快”、“聽得清晰”，是現(xiàn)階段的難點(diǎn)和重點(diǎn)。而本文研究的雙向四維三階分析法，為VOLTE語音感知搭建一個(gè)成本低、效率高、定位準(zhǔn)的分析方法論，給感知優(yōu)化提供
2020-12-03 15:43:47
作者：安森美半導(dǎo)體智能感知部全球市場(chǎng)及應(yīng)用工程副總裁易繼輝（Sammy YI）
2019-07-26 06:45:49
請(qǐng)問各位大神，誰有基于小波分析的自適應(yīng)濾波器模型的VI 或者相關(guān)資料也可以 小波分析和自適應(yīng)濾波器均已實(shí)現(xiàn) 只是兩者結(jié)合的VI不會(huì)設(shè)計(jì) 謝謝大神幫忙
2017-03-02 11:39:41
一個(gè)超平面上的線性二分類模型。作為原著第二章，實(shí)在是簡(jiǎn)單得不能再簡(jiǎn)單了。然而實(shí)際運(yùn)用中，越簡(jiǎn)單的模型往往生命力越頑強(qiáng)。這里唯一需要補(bǔ)充的是，感知機(jī)是個(gè)在線學(xué)習(xí)模型，學(xué)習(xí)一個(gè)訓(xùn)練實(shí)例后，就可以更新整個(gè)
2019-01-14 11:15:41
本文介紹了如何使用Keras框架，搭建一個(gè)小型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-多層感知器，并通過給定數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算訓(xùn)練，最好將訓(xùn)練得到的模型提取出參數(shù)，放在51單片機(jī)上進(jìn)行運(yùn)行。
2021-11-22 07:00:41
很多教科書里邊都是講如何應(yīng)用pspice模型進(jìn)行分析，但如何進(jìn)行模型建立，沒有太多的介紹，誰有這方面的資料，請(qǐng)求支援，謝謝
2014-07-01 11:30:22
個(gè)人做數(shù)據(jù)可視化就算了，但凡上升到部門級(jí)的、企業(yè)級(jí)的，都少不了搭建數(shù)據(jù)分析模型，但數(shù)據(jù)分析模型不是那么好搭建的，經(jīng)驗(yàn)不足、考慮不周都將影響到后續(xù)的數(shù)據(jù)可視化分析。有些企業(yè)用戶就是在搭建分析模型時(shí)沒做
2022-05-17 10:03:14
基于物聯(lián)網(wǎng)感知的家居人體健康狀況檢測(cè)系統(tǒng)摘要整體框架物聯(lián)網(wǎng)模型感知層手臂子系統(tǒng)圖片電路原理圖手臂子系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理手持子系統(tǒng)體重子系統(tǒng)傳輸層應(yīng)用層軟硬件實(shí)物圖代碼實(shí)現(xiàn)MPU6050+HC-SR04
2021-07-28 08:31:18
經(jīng)緯恒潤(rùn)智能駕駛開發(fā)、測(cè)試評(píng)估平臺(tái)——智能駕駛?cè)繑?shù)據(jù)感知及分析系統(tǒng)
2020-12-31 06:56:10
` 本帖最后由 szckcoil 于 2016-7-7 10:45 編輯
最基礎(chǔ)的電感知識(shí)，介紹最常用的一些電感知識(shí)。`
2016-03-30 15:18:05
用BI軟件做的分析報(bào)表直觀又好看，這是大家公認(rèn)的，除了這個(gè)之外，用BI軟件做財(cái)務(wù)分析連分析模型都不用做，BI軟件就能提供標(biāo)準(zhǔn)、系統(tǒng)化的財(cái)務(wù)分析解決方案，自帶專業(yè)財(cái)務(wù)分析模型。BI軟件自帶的財(cái)務(wù)分析
2020-10-19 14:59:39
信號(hào)完整性分析使用的軟件是Altium Designer ；我設(shè)計(jì)的PCB是一個(gè)連接板，器件包含三個(gè)不同型號(hào)的連接器，以及若干電容電阻，連接器分別連接了幾個(gè)芯片器件；我使用的IBIS模型借鑒于芯片
2019-05-26 15:45:31
場(chǎng)景進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)校驗(yàn)，無針對(duì)性，其成本高，效能低；用戶感知惡化早于網(wǎng)絡(luò)性能定位，網(wǎng)絡(luò)可恢復(fù)，口碑難恢復(fù)?！ ≈袊?lián)通天津市分公司探索研究在降本增效的同時(shí)保障網(wǎng)絡(luò)的健康運(yùn)行，在不新建系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析
2020-12-03 14:48:03
本次分享，對(duì)一個(gè)簡(jiǎn)單的模型進(jìn)行流固耦合的模態(tài)分析，有限元科技小編主要給大家演示如何使用Hypermesh與Nastran對(duì)流固耦合的結(jié)構(gòu)進(jìn)行模態(tài)分析，以及了解聲腔對(duì)結(jié)構(gòu)模態(tài)的影響。 深圳市
2020-07-07 17:15:39
請(qǐng)問LIDAR感知挑戰(zhàn)有哪些？
2021-06-17 11:49:08
轎車參數(shù)化分析模型的構(gòu)造研究及應(yīng)用概念設(shè)計(jì)階段是車身結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中保證性能的重要階段這個(gè)階段留下的缺陷往往很難在后續(xù)的設(shè)計(jì)中彌補(bǔ)因而在車身開發(fā)中受到廣泛重視目前國內(nèi)外在這方面都展開了詳細(xì)的研究尤其是國外
2009-04-16 13:40:51
模型可以完成多種類型的電路分析，其中最為主要的有： · 直流分析（DC Analysis）：包括靜態(tài)工作點(diǎn)、直流靈敏度、直流傳輸特性、直流特性掃描分析； · 交流分析（AC Analysis）：包括
2018-08-31 14:55:27
概述工欲善其事，必先利其器。在“軟件定義汽車”的新時(shí)代下，開發(fā)者們總結(jié)了一條適用于自動(dòng)駕駛的開發(fā)流程，這條開發(fā)線路大致包括實(shí)車數(shù)據(jù)采集->數(shù)據(jù)存儲(chǔ)->數(shù)據(jù)處理->數(shù)據(jù)分析->數(shù)據(jù)標(biāo)注->模型訓(xùn)練
2022-05-24 14:26:25
提出一種基于獨(dú)立成分分析(ICA)模型的主動(dòng)隱寫分析方案。該方案假設(shè)秘密信息是獨(dú)立同分布序列且統(tǒng)計(jì)獨(dú)立于載體圖像，將隱寫分析過程視為ICA模型的求解問題。借助于最大后驗(yàn)概
2009-04-23 09:14:18
15 針對(duì)位置感知系統(tǒng)在具有高度分布、自治，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化特性移動(dòng)無線網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用的需求，在分析傳統(tǒng)位置感知系統(tǒng)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，本文提出利用移動(dòng)Web 服務(wù)技術(shù)構(gòu)建位
2010-01-09 11:23:1417 水印系統(tǒng)不可能產(chǎn)生不可察覺的水印，其感知性只能用高低來衡量。這就需要對(duì)水印的感知性進(jìn)行感知效果評(píng)價(jià)及建立相應(yīng)的感知模型進(jìn)行描述。本文通過對(duì)水印系統(tǒng)感知特性和感知現(xiàn)
2011-10-13 17:05:3824 線陣ＣＣＤ傳感器成像誤差模型分析....
2016-01-06 11:41:3929 科達(dá)感知型攝像機(jī)之特征分析系列宣傳彩頁
2016-12-29 20:33:400 兩個(gè)月前的 Watson 開發(fā)者大會(huì)上，IBM 發(fā)布了 TJBot──能組裝出紙板機(jī)器人的 DIY 工具組合?？刹灰?yàn)樯得取⒑?jiǎn)陋的外表小看它，它本質(zhì)上是基于 Watson 的可編程 AI 。
2016-12-30 03:58:11
556 基于連續(xù)模型的MMC環(huán)流諧振分析_董鵬
2017-01-08 10:57:061 物聯(lián)網(wǎng)感知層主流無線通信協(xié)議進(jìn)行對(duì)比分析， 從不同的角度(比如物理層頻率、 調(diào)制技術(shù)、 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?網(wǎng)絡(luò)壽命以及實(shí)時(shí)性等)對(duì)比各種協(xié)議的優(yōu)缺點(diǎn)， 并對(duì)協(xié)議的應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行了展望， 從而為行業(yè)應(yīng)用提供了參考。
2017-01-13 15:14:232 2017年2月16日，IBM在德國慕尼黑投資2億美元建設(shè)的Watson物聯(lián)網(wǎng)（IoT）總部正式投入使用。這里將成為IBM與其合作伙伴引領(lǐng)物聯(lián)網(wǎng)（IoT）發(fā)展的陣地。而IBM Watson IoT總部大樓本身，也是“感知建筑”的典范。
2017-02-23 15:11:061734 關(guān)于云計(jì)算的實(shí)體論模型的分析與評(píng)價(jià)_孫紅
2017-03-19 11:30:431 多路輸出電源中耦合電感的模型及分析
2017-09-12 15:42:489 為提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)估準(zhǔn)確性、靈敏性，將安全態(tài)勢(shì)感知的概念引入無線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全研究，采用集對(duì)分析理論對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)進(jìn)行評(píng)估，用安全態(tài)勢(shì)值判斷無線傳感器網(wǎng)絡(luò)受到安全威脅的強(qiáng)弱。實(shí)驗(yàn)
2017-11-22 11:41:041 針對(duì)當(dāng)前教學(xué)環(huán)境溫度采集與交互需要，結(jié)合當(dāng)前的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與移動(dòng)智能終端，提出一種基于Android系統(tǒng)與物聯(lián)網(wǎng)的教學(xué)環(huán)境感知模型。以物聯(lián)網(wǎng)等基礎(chǔ)硬件設(shè)備作為支撐，通過傳感器對(duì)教學(xué)環(huán)境參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集
2017-11-22 14:07:1416 針對(duì)媒體接入控制（MAC）協(xié)議吞吐量理論分析中單跳性、靜態(tài)性不足，提出一種面向移動(dòng)自組網(wǎng)（ MANET）的多跳分析模型，并設(shè)計(jì)了鄰節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)估計(jì)算法。首先，基于二維離散時(shí)間馬爾可夫鏈（DTMC）吞吐量
2017-11-28 11:16:341 資源利用率高、存儲(chǔ)空間小的優(yōu)勢(shì)；其次，以壓縮感知理論框架為基礎(chǔ)，從測(cè)量矩陣構(gòu)造原則、測(cè)量矩陣產(chǎn)生方法、測(cè)量矩陣結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、測(cè)量矩陣優(yōu)化方法四個(gè)方面，對(duì)壓縮感知測(cè)量矩陣構(gòu)造進(jìn)行分析，討論了測(cè)量矩陣構(gòu)造過程中不
2017-12-07 10:25:370 激勵(lì)是實(shí)現(xiàn)群智感知（CS）眾包服務(wù)的主要方法，針對(duì)現(xiàn)有方法在服務(wù)過程中沒有充分考慮節(jié)點(diǎn)參與數(shù)量和惡意競(jìng)爭(zhēng)對(duì)群智感知帶來的影響，提出一種基于反拍賣模型的激勵(lì)（ RVA-IM）方法。首先，研究
2017-12-15 14:06:200 針對(duì)情感分析需要大量人工標(biāo)注語料的難點(diǎn)，提出了一種面向無指導(dǎo)情感分析的層次性生成模型。該模型將樸素貝葉斯（NB）模型和潛在狄利克雷分布（LDA）相結(jié)合，僅僅需要合適的情感詞典，不需要篇章級(jí)別和句子
2017-12-17 10:10:181 霧霾監(jiān)測(cè)點(diǎn)作為霧霾數(shù)據(jù)感知的源頭，由于缺乏有效的評(píng)價(jià)方法，導(dǎo)致感知的數(shù)據(jù)不可靠。針對(duì)此問題，提出一種感知源信任評(píng)價(jià)和篩選模型，該模型采用數(shù)據(jù)觸發(fā)檢測(cè)方式來進(jìn)行。當(dāng)感知源的數(shù)據(jù)到達(dá)時(shí)，首先
2017-12-23 10:34:460 ，對(duì)功率譜進(jìn)行分段計(jì)算梯度，再進(jìn)行自適應(yīng)雙閾值檢測(cè)，通過多尺度的技巧提高了寬帶頻譜感知的穩(wěn)定性。對(duì)該算法在不同信道模型下的統(tǒng)計(jì)特性、虛警概率、檢測(cè)概率以及判決門限的表達(dá)式進(jìn)行了理論推導(dǎo)。理論分析和實(shí)驗(yàn)仿真表明
2018-02-23 11:34:293 無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)中針對(duì)視頻信號(hào)處理的兩個(gè)重要的問題是如何高效編解碼和如何抵抗信道誤碼。結(jié)合壓縮感知和字典學(xué)習(xí)理論，提出了一種應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的基于字典學(xué)習(xí)的壓縮感知視頻編解碼模型。模型整體
2018-03-12 11:46:511 為精確估算高頻工作狀態(tài)下SiC MOSFET的開關(guān)損耗及分析寄生參數(shù)對(duì)其開關(guān)特性的影響，提出了一種基于SiC MOSFET的精準(zhǔn)分析模型。該模型考慮了寄生電感、SiC MOSFET非線性結(jié)電容
2018-03-13 15:58:3813 目前，Watson Assistant結(jié)合了兩個(gè)Watson服務(wù)Watson Conversation和Watson Virtual Agent，為企業(yè)提供更先進(jìn)的會(huì)話體驗(yàn)，并且可以預(yù)先對(duì)各種意圖進(jìn)行訓(xùn)練。
2018-03-23 15:47:164277 由于觸覺是一種主動(dòng)的感覺，即感覺器官在感覺過程中被移動(dòng)，所以這些模型經(jīng)常描述優(yōu)化感知結(jié)果的運(yùn)動(dòng)策略。
2018-05-03 16:18:554430 與人或大部分其他問答系統(tǒng)相似，Watson在處理問題的第一步是對(duì)問題進(jìn)行仔細(xì)地分析，以了解提問者的意圖，并找到正確的方式去解決它。
2018-05-31 10:53:014447 Watson Workspace，一個(gè)內(nèi)置Watson能力的協(xié)作解決方案。這是業(yè)界第一款以Watson人工智能為核心技術(shù)的團(tuán)隊(duì)協(xié)作應(yīng)用。該方案使用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，支持消除通信時(shí)的噪音，助力團(tuán)隊(duì)協(xié)作。
2018-06-08 11:02:373293 剛被曝光的IBM內(nèi)部文件顯示，許多醫(yī)生在使用Watson時(shí)，發(fā)現(xiàn)AI給出了“多個(gè)不安全、不正確的治療意見”，甚至在極端的診斷案例中，Watson給有出血癥狀的癌癥病人開了容易導(dǎo)致出血的藥品，嚴(yán)重時(shí)可致患者死亡。
2018-07-30 16:32:531762 2017年，世界頂級(jí)的腫瘤治療與研究機(jī)構(gòu)MD安德森癌癥中心，宣布停止與IBM Watson進(jìn)行了4年的合作。福布斯當(dāng)時(shí)刊文，標(biāo)題是 《Watson就是個(gè)笑話？》（Is IBM Watson
2018-08-13 09:40:284345 
This video shows how to add the IBM Watson* IoT Platform IoT cloud package to an Intel? IoT Gateway.
2018-10-23 06:13:002213 IBM Watson是失敗的案例，這已經(jīng)是業(yè)界普遍結(jié)論。問題是，為什么IBM Watson一度被業(yè)界仰望，又為了什么，曾經(jīng)的神，那么快就失敗?
2018-11-01 18:03:558830 IBM Watson，作為“未來醫(yī)療”的代表，今年來爭(zhēng)議不小。百洋作為IBM Watson中國區(qū)的獨(dú)家代理分銷商，最近也因?yàn)镮BM Watson的輿論危機(jī)受到了一定的影響。
2018-11-22 16:09:001867 Current Mode小信號(hào)模型及環(huán)路分析
2019-05-06 06:08:003300 
公有云市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，公有云也是更多人工智能項(xiàng)目的首選，IBM決定首次將其Watson技術(shù)從Big Blue防火墻中撤掉了。IBM在大會(huì)上宣布Watson現(xiàn)在將作為可在任何云及客戶數(shù)據(jù)中心內(nèi)運(yùn)行的便攜式技術(shù)來提供。
2019-02-17 09:23:00514 IBM：將向所有云平臺(tái)開放自家Watson人工智能系統(tǒng)
2019-02-25 16:53:35629 面對(duì)大數(shù)據(jù)帶來的能耗及環(huán)境方面的嚴(yán)峻問題，構(gòu)建節(jié)能的綠色數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)已成為關(guān)鍵需求和重要挑戰(zhàn)。針對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)主要以性能優(yōu)化為目標(biāo)，缺少對(duì)能耗的感知及優(yōu)化的問題，提出基于數(shù)據(jù)庫負(fù)載的能耗感知模型，并將模型應(yīng)用于基于固態(tài)硬盤（SSD）的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中。
2019-03-27 11:26:366 與數(shù)據(jù)上傳次數(shù);然后基于成本模型，分析感知節(jié)點(diǎn)的日常移動(dòng)軌跡，結(jié)合壓縮感知數(shù)據(jù)采集技術(shù)，提出了一種基于感知節(jié)點(diǎn)軌跡的壓縮感知采樣方法;其次通過區(qū)域全覆蓋最少節(jié)點(diǎn)（RCLN）算法，選出最佳節(jié)點(diǎn)集合，對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行任務(wù)分配，利用壓
2019-03-28 11:29:475 Watson 是IBM 的重量級(jí)AI 系統(tǒng)；
2019-05-10 15:59:462573 Watson 是IBM 的重量級(jí)AI 系統(tǒng)；近年IBM 大力發(fā)展AI 醫(yī)療，在2015 年成立獨(dú)立的 Watson Health 部門，并收購多家醫(yī)療數(shù)據(jù)公司，前景看好。
2019-05-13 15:12:493889 您應(yīng)該牢記的一件重要事情是：安全是一個(gè)大話題，永遠(yuǎn)不可低估。這是諸如IBM Watson IoT之類的平臺(tái)幫助您保護(hù)和管理設(shè)備的機(jī)會(huì)。
2019-11-25 15:56:371690 
與數(shù)據(jù)上傳次數(shù);然后基于成本模型，分析感知節(jié)點(diǎn)的日常移動(dòng)軌跡，結(jié)合壓縮感知數(shù)據(jù)采集技術(shù)，提出了一種基于感知節(jié)點(diǎn)軌跡的壓縮感知采樣方法;其次通過區(qū)域全覆蓋最少節(jié)點(diǎn)（RCLN）算法，選出最佳節(jié)點(diǎn)集合，對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行任務(wù)分配，利用壓縮
2019-10-24 11:25:283 近日，IBM 宣布推出“Watson Works”，這是一系列嵌入 Watson 人工智能 （AI） 模型和應(yīng)用的精選產(chǎn)品，幫助企業(yè)在新冠疫情造成的各種封鎖停擺之后能夠安全順利地復(fù)工。
2020-06-29 16:58:022277 面對(duì)大數(shù)據(jù)帶來的能耗及環(huán)境方面的嚴(yán)峻問題，構(gòu)建節(jié)能的録色數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)已成為關(guān)鍵需求和重要挑戰(zhàn)。針對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)主要以性能優(yōu)化為目標(biāo)，缺少對(duì)能耗的感知及優(yōu)化的問題，提出基于數(shù)據(jù)庫負(fù)載的能耗感知模型
2020-07-22 17:51:128 本期推送介紹了哈工大訊飛聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室在自然語言處理重要國際會(huì)議COLING 2020上發(fā)表的工作，提出了一種字符感知預(yù)訓(xùn)練模型CharBERT，在多個(gè)自然語言處理任務(wù)中取得顯著性能提升，并且大幅度
2020-11-27 10:47:091581 
量化感知訓(xùn)練（Quantization Aware Training ）是在模型中插入偽量化模塊（fake\_quant module）模擬量化模型在推理過程中進(jìn)行的舍入（r...
2020-12-08 22:57:051721 此外，我們還在 IBM Watson Assistant 和 Watson Discovery 中引入了新的自然語言處理增強(qiáng)功能，目前已經(jīng)提供 beta 版。這些新功能是在 IBM 研究院（IBM Research）的帶領(lǐng)下開發(fā)的，目的是提高人工智能的自動(dòng)化程度，以及自然語言處理的精度。
2021-01-06 17:06:091594 通過APP感知軟件質(zhì)差小區(qū)問題分析，能定位DT路測(cè)中無法遇到的一些問題，分析解決質(zhì)差小區(qū)， 對(duì)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和提升用戶感知有較大作用。本文通過感知APP數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)小區(qū)覆蓋深度覆蓋不足，通過后臺(tái)KPI
2021-01-19 16:57:456 與數(shù)據(jù)上傳次數(shù);然后基于成本模型，分析感知節(jié)點(diǎn)的日常移動(dòng)軌跡，結(jié)合壓縮感知數(shù)據(jù)采集技術(shù)，提出了一種基于感知節(jié)點(diǎn)軌跡的壓縮感知采樣方法;其次通過區(qū)域全覆蓋最少節(jié)點(diǎn)（RCLN）算法，選出最佳節(jié)點(diǎn)集合，對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行任務(wù)分配，利用壓縮
2021-01-26 11:53:1317 為全面、準(zhǔn)確地分析既定網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢(shì)并給出態(tài)勢(shì)等級(jí)評(píng)定，提出一種基于貝葉斯方法的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知混合模型。對(duì)既定網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中收集到的態(tài)勢(shì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化預(yù)處理，利用不同的評(píng)價(jià)方法建立相應(yīng)的態(tài)勢(shì)指標(biāo)
2021-04-01 11:11:5519 基于WiFi的非接觸感知系統(tǒng)利用環(huán)境中廣泛存在的Wii信號(hào)在自然情況下對(duì)用戶活動(dòng)進(jìn)行感知，具有十分廣闊的應(yīng)用前景。從細(xì)粒度活動(dòng)到粗粒度活動(dòng)，現(xiàn)有工作進(jìn)行了大量的探索，但尚未理解和解決感知系統(tǒng)穩(wěn)定性
2021-04-02 10:11:3615 現(xiàn)有的網(wǎng)格簡(jiǎn)化算法通常要求人為給定模型整體簡(jiǎn)化率或者設(shè)置幾何、顏色、紋理等屬性的約束，如何合理地設(shè)置這些閾值對(duì)沒有經(jīng)驗(yàn)的用戶來說比較困難。文中結(jié)合監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，構(gòu)建一個(gè)多層感知機(jī)模型來實(shí)現(xiàn)局部區(qū)域
2021-05-11 15:06:133 電機(jī)的數(shù)學(xué)模型與仿真分析。
2021-05-19 14:56:5720 ，在常見端到端翻譯模型的基礎(chǔ)上，利用代碼抽象語法樹將源代碼的結(jié)構(gòu)信息嵌入到編碼器解碼器翻譯模型中，提出一種基于結(jié)構(gòu)感知的雙編碼器解碼器模型，該模型綜合考慮源代碼的序列信息與代碼內(nèi)部的結(jié)構(gòu)特性。在真實(shí)數(shù)據(jù)集
2021-05-26 15:38:385 基于多層感知機(jī)模型的自適應(yīng)簡(jiǎn)化率預(yù)測(cè)
2021-06-21 16:27:298 Watson-Marlow Fluid Technology Group（隸屬于 FTSE 100 公司 Spirax-Sarco Engineering plc）今天宣布更名為 Watson-Marlow Fluid Technology Solutions （WMFTS）。
2022-04-11 09:25:341064 
Watson-Marlow Fluid Technology Group隸屬于 FTSE 100 公司 Spirax-Sarco Engineering plc今天宣布更名為 Watson-Marlow Fluid Technology Solutions 。
2022-04-12 15:35:541144 ./oschina_soft/watson-theme.zip
2022-05-19 09:37:121 要想做好數(shù)據(jù)分析必定要理解和熟悉掌握各類數(shù)據(jù)分析模型，但大部分文章只是給你羅列出了有哪幾種數(shù)據(jù)分析模型及對(duì)應(yīng)理論，并未用實(shí)例來輔助說明。
2022-10-24 10:55:34524 Linux設(shè)備模型分析
2022-10-28 11:19:390 Linux設(shè)備模型分析
2022-10-28 11:21:050 Linux設(shè)備模型分析
2022-10-28 11:21:460 Linux設(shè)備模型分析
2022-10-28 11:22:390 Linux設(shè)備模型分析
2022-10-28 11:24:240 UM2273_IBM_Watson_IoT云擴(kuò)展軟件包入門
2022-11-22 19:24:140 GPT是一種基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練語言模型，可以用于自然語言處理中的各種任務(wù)。在態(tài)勢(shì)感知中，GPT可以用來對(duì)文本進(jìn)行分類和情感分析，從而幫助用戶了解當(dāng)前的輿情和社會(huì)熱點(diǎn)。例如，在某個(gè)
2023-07-07 11:23:29323 IEEE會(huì)員Eleanor “Nell” Watson解釋說，人工智能模型的準(zhǔn)確性經(jīng)常會(huì)因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)世界中不斷變化的環(huán)境而發(fā)生變化。
2023-12-08 11:30:56628 極致的感知性能與極簡(jiǎn)的感知pipeline一直是牽引我們持續(xù)向前的目標(biāo)。為了實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)，打造一個(gè)性能優(yōu)異的端到端感知模型是重中之重，充分發(fā)揮深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+數(shù)據(jù)閉環(huán)的作用，才能打破當(dāng)前感知系統(tǒng)的性能
2024-01-23 10:20:09269 
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