AI/机器人/无人机-综合文档资料下载

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半导体智库免责声明
关于人工智能在数据质量管理中的应用

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时间：2020.05.07

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说实在的，这个概念有些过于高大上，从大的方面包括、、强化学习等等，而深度学习又包括图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析;机器学习则包括监督学习、无监督学习、半监督学习，监督学习又细分为回归、分类

关于人工智能数据质量管理应用
面向安防监控AI应用的图形处理技术

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时间：2020.04.29

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在对人工智能(AI)而非提高像素的需求推动下，特别是在由计算机视觉和数据驱动的决策制定方面，GPU(图形处理单元)领域已出现一场革命。神经网络的到来已使视觉处理成为现代世界的关键因素。因此，机器人处理

安防监控 ai 应用图形处理技术
人工智能(AI)在各种信息安全系统中的应用

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时间：2020.04.24

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在过去的几年中，信息安全一直都是基于防病毒方案、隔离技术和加密技术的组合。政府机构和信息安全公司愿意采用跟踪互联网流量的方法，并根据其签名查找可疑材料。这些技术重点是在出现问题后去检测恶意软件，并去实

人工智能 ai 各种信息安全系统应用
知识图谱如何让“人工智能”更智能

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时间：2020.04.24

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为什么人人都谈论的人工智能是不智能的?自动驾驶这个行业所存在的问题。我们一起先来聊聊自动驾驶这个话题，先说下结论，无论是自动驾驶、机器人还是人工智能的任何领域都高度依赖于历史的数据，并且只能完成单项或

知识图谱如何人工智能智能
为什么说人工智能与超算是一对好搭档

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时间：2020.04.24

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当前，在超算领域，全球各国之间竞争异常激烈。基于不同的科技产业基础，各国纷纷制定了本国的5G、大数据、机器人、集成电路等产业发展规划。原本就广受关注的超算科技，此时更是被置于主流大国的“聚光灯”下。

什么人工智能超算好搭档
2020智能货柜市场的现状与趋势

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时间：2020.04.24

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智能货柜阶段：市场一直在驱动企业创新，2017的无人货架风口过后，以RFID和视觉识别为核心技术的智能货柜时代正式走上历史舞台，与无人货架相比，智能货柜形成了消费闭环，用户扫码开门拿取商品，关门即扣费

2020 智能货柜市场现状趋势
GPU和神经网络加速器芯片如何为汽车应用提供智能优势

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时间：2020.04.21

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汽车行业是推动人工智能(AI)发展的重要行业之一，这是因为该行业致力于自动驾驶汽车和高级驾驶员辅助系统(ADAS)的泛在利益。汽车正在变得越来越智能，但是如果汽车行业要实现完全自动驾驶的目标，他们还有

gpu 网络加速器芯片如何汽车应用提供智能优势
关于机器学习的十大经典算法

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时间：2020.04.20

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C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性

关于机器学习十大算法
网络硬件加速器在自动驾驶计算平台的作用

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时间：2020.04.16

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近几十年来，图形处理器(GPU)已从最初作为大型电玩的视频显示适配器演进为一个强大的计算中心，并且正在推动人工智能和机器学习的发展，包括从石油和天然气勘探到自然语言处理等众多领域的计算工作。如今，GP

网络硬件加速器自动驾驶计算平台作用
人工智能技术的应用实现IT自动化是许多企业的主要目标

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时间：2020.04.16

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人工智能和机器学习依赖于高价值数据，这意味着IT部门需要对其网络中发生的事情有适当的可见性。实现IT自动化仍然是许多企业的主要目标。当CIO面对不断减少的人员和日益复杂的IT需求时，必须从服务台和故障

人工智能技术的应用实现 it 自动化许多企业目标
将机器学习整合到专用服务器中有哪些优势

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时间：2020.04.15

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机器学习正以各种方式改变着网络托管行业。许多第三方托管服务提供商，如AWS公司已经开始以不同的能力利用机器学习技术。AmazonSagemaker是机器学习工具之一，它改变了平台向客户提供的服务。Ho

机器学习整合专用服务器哪些优势
人工智能在能源领域的主要用途和遇到的挑战

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时间：2020.04.13

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能源领域是现代经济中最强大、利润最丰厚的领域之一。但是大多数能源公司没有意识到他们的能源生产潜力，也没有采用最新技术来提高其运营效率。目前，能源领域正处于大变革的边缘

人工智能能源领域用途挑战
人工智能技术的未来发展方向

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时间：2020.04.13

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尽管深度学习已经在人工智能领域做出重大贡献，但这项技术本身仍存在一项缺陷：需要大量数据的加持。深度学习领域的先驱者乃至批评者已经就此达成共识——事实上，正是由于可用数据量有限加上处理大规模数据的计算能

人工智能技术的未来发展方向
一份关于机器学习“模型再训练”的终极指南

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时间：2020.04.10

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机器学习模型的训练，通常是通过学习某一组输入特征与输出目标之间的映射来进行的。一般来说，对于映射的学习是通过优化某些成本函数，来使预测的误差最小化。

一份关于机器学习模型训练终极指南
关于人工智能监控系统的影响应该知道的三件事

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时间：2020.04.09

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据IDC预测，全球数据圈将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB。数据的真正价值在于，决策者能够从相关数据中提取洞察与见解，并采取相关行动。人工智能(AI)和机器学习在数据分析中的应用预计

关于人工智能监控系统影响应该知道三件
详解App移动学习方式是否需要访问服务器

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时间：2020.04.09

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移动学习的软件架构应用于PC电脑端的远程教育的软件架构，一般是B/S(浏览器/服务器)架构或C/S(客户端/服务器)架构，而应用于智能终端的移动学习的软件架构略有不同，分为智能终端层、业务逻辑层和数据

详解 app 移动学习方式否需访问服务器

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