• 解釋人工智能解釋伯特模型

    近年來,隨著人工智能的發(fā)展,出現了專門針對人工智能的法規(guī),例如,在制藥業(yè)和金融業(yè)的模型風險管理中出現了良好的機器學習做法,其他涉及數據隱私的廣譜法規(guī),歐盟的《電子商務規(guī)則》和加利福尼亞的《計算機風險管理法》。同樣,內部合規(guī)團隊在根據模型預測驗證決策時也可能希望解釋模型的行為。例如,承銷商想知道為什么一個特定的貸款申請被一個ML模型標記為可疑。

  • 了解貝葉斯建模和機器學習概率編程

    傳統(tǒng)的機器學習模型和人工智能技術往往存在一個嚴重的缺陷:它們缺乏不確定性的量化。這些模型通常提供點估計,而不考慮預測的不確定性。這種限制削弱了評估模型輸出可靠性的能力。此外,傳統(tǒng)的ML模型缺乏數據,往往需要正確的標記數據,因此,往往難以解決數據有限的問題。此外,這些模型缺乏將專家領域知識或先前信念納入模型的系統(tǒng)框架。如果沒有利用特定領域的洞察力的能力,模型可能會忽略數據中的關鍵細微差別,并傾向于無法發(fā)揮其潛力。毫升模型變得越來越復雜和不透明,雖然越來越多的人要求在根據數據和大赦國際作出的決定中增加透明度和問責制。

  • 模擬內存計算如何解決邊緣人工智能的功率挑戰(zhàn)

    機器學習和深度學習已經是我們生活的組成部分.人工智能(AI)的應用,通過自然語言處理(NLP),圖像分類和目標檢測深入嵌入我們使用的許多設備。大多數人工智能應用程序都是通過云基引擎提供的,這些引擎可以很好地處理它們所使用的內容,比如在gmail中輸入電子郵件響應時獲取單詞預測。

  • 人工智能膳食規(guī)劃，建立評估工具包

    我們的重點從評估一般LM能力轉移到評估我們特定的膳食計劃模型的性能。這意味著仔細判斷我們的提示的有效性和由此產生的膳食計劃的質量。在此之前,我們需要組裝我們的工具包:

  • 人工智能膳食規(guī)劃，納入真實世界數據進行驗證

    設計一套不同的驗證方案,以密切反映現實世界的場景和用戶請求。這種真實的評估確保了機器人能夠處理用戶可能提出的多樣化、有時不可預測的請求。

  • 人工智能膳食規(guī)劃，味道測試和方案微調

    當我們投入了全部精力去創(chuàng)造一個尖端的人工智能膳食計劃。你精心挑選了正確的成分,通過訓練,小心地把它們混合在一起,現在你的LMA設計已準備好為你提供美食的樂趣。但是在你向全世界展示它之前,有一個關鍵的步驟:徹底的味道測試!這就是一個強有力的評估框架成為你最有價值的工具的地方。

  • 人工智能膳食規(guī)劃，訓練我們的模型

    在上一節(jié)中,我們收集了人工智能創(chuàng)造的關鍵"成分"--數據。這是我們模式的基礎。請記住,配料的質量(您的數據)直接影響最后一道菜的質量(您的模型的性能)。

  • 人工智能在低碼和無碼開發(fā)中的作用

    大型語言模型(LLMS)的出現,導致了對每一個有意義的產品(人工智能)和相當一部分沒有意義的產品(人工智能)的快速開發(fā)。但有一個領域已經證明人工智能是一個強大而有用的補充:低代碼和無代碼軟件開發(fā)。

  • 通過三維圖像拼接算法增強視覺傳感器能力

    飛行時間相機在工業(yè)應用中越來越受歡迎,特別是在機器人技術中,這歸功于它們具有非凡的深度計算和紅外成像能力。盡管有這些優(yōu)點,光學系統(tǒng)固有的復雜性往往限制了視野,限制了獨立的功能。本文討論了一種為支持主機處理器設計的三維圖像拼接算法,消除了云計算的需要。該算法無縫地結合了來自多臺自由度相機的紅外和深度數據,產生了一個連續(xù)的、高質量的3D圖像,并將視野擴展到獨立單位之外。拼接的3D數據能夠應用最先進的深度學習網絡--在移動機器人應用中特別有價值--來徹底改變與3D環(huán)境的可視化和互動。

  • 小規(guī)模任務的神經網絡應用

    在過去10-15年中,人工神經網絡領域的發(fā)展迅速。典型的應用是圖像處理、聲音等領域的高維數據.然而,在機器學習中,系統(tǒng)輸入的數據量很小的任務很少:例如,異常事件建模、處理人工收集的分析數據、分析低頻傳感器的信號等。在這種情況下,一個重要階段是對系統(tǒng)訓練有素的特點("特點")進行認真的工作,特別是從現有的基本特點中產生新的特點,這將能夠提高設計系統(tǒng)的性能質量。手動方法通常用于這種生成,但是一個好的選擇是使用神經網絡,它不僅能夠學習基本的數學運算,而且能夠識別輸入數據中極其復雜的模式。

  • 在邊緣培訓人工智能模型

    近年來,各類公司紛紛引進和推廣深層次學習技術.然而,在深入學習方面,仍有兩大問題有待解決。一種是需要準備大量的訓練數據,另一種是在最初訓練階段需要大量的反向傳播和其他計算。后者通常在具有高性能的GPS的服務器上執(zhí)行,位于云中,因此非常耗電。因此,在邊緣設備上進行訓練是不現實的。然而,有一種技術可以執(zhí)行訓練和推理,從少量數據中提取特征。這種技術被稱為稀疏建模。

  • 專為驅動LRA和ERM觸覺反饋設備而優(yōu)化的電源IC

    在現代電子設備的設計中，觸覺反饋已成為提升用戶體驗不可或缺的一部分。從智能手機到游戲手柄，再到各種可穿戴設備，觸覺反饋技術通過振動等方式為用戶提供直觀的操作反饋，增強了人機交互的沉浸感和互動性。為了實現這一功能，電源IC(集成電路)作為核心部件，在驅動線性共振傳動器(LRA)和偏心旋轉質量(ERM)等觸覺元件方面發(fā)揮著至關重要的作用。本文將深入探討專為驅動LRA和ERM觸覺反饋設備而優(yōu)化的電源IC的特點、優(yōu)勢及其在實際應用中的表現。

  • 鋰離子電池已成為數碼設備、電動汽車及儲能系統(tǒng)等領域的主流電池

    在當今快速發(fā)展的科技時代，鋰離子電池(Li-ion battery)因其高能量密度、長壽命、輕質、無記憶效應和低自放電率等優(yōu)點，已成為數碼設備、電動汽車及儲能系統(tǒng)等領域的主流電池。然而，隨著全球對綠色能源需求的不斷增長，鋰離子電池的生產和質量控制面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。在這一背景下，機器視覺技術作為人工智能的重要分支，正逐步成為賦能鋰離子電池未來的關鍵力量。

  • 傳感器作為數據采集的核心部件成為研究熱點

    在物聯網(IoT)、工業(yè)自動化、環(huán)境監(jiān)測等領域，傳感器作為數據采集的核心部件，其性能和成本直接影響到整個系統(tǒng)的實用性和經濟效益。隨著技術的進步，低成本、高性能的傳感器及A/D(模擬到數字)轉換接口的設計成為研究熱點。本文將從傳感器選擇、A/D轉換器特性、電路設計、系統(tǒng)穩(wěn)定性與安全性、低功耗以及成本優(yōu)化等方面，探討低成本傳感器及A/D轉換接口的設計考慮。

  • 超級電容在自動抄表系統(tǒng)中的應用：賦能智慧能源管理的新篇章

    隨著物聯網技術的飛速發(fā)展，自動抄表系統(tǒng)(Automatic Meter Reading, AMR)作為智能電網的重要組成部分，正逐步取代傳統(tǒng)的人工抄表方式，極大地提高了能源計量的效率和準確性。在這一轉型過程中，超級電容作為一種高性能的能量存儲設備，以其獨特的優(yōu)勢在自動抄表系統(tǒng)中發(fā)揮著日益重要的作用，為智慧能源管理開啟了新的篇章。

發(fā)布文章