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机器学习算法的随机数据生成

发表于:02/14/2020 , 关键词: 机器学习算法, 机器学习
在学习机器学习算法的过程中,我们经常需要数据来验证算法,调试参数。但是找到一组十分合适某种特定算法类型的数据样本却不那么容易。还好numpy, scikit-learn都提供了随机数据生成的功能,我们可以自己生成适合某一种模型的数据,用随机数据来做清洗,归一化,转换,然后选择模型与算法做拟合和预测。

防止物联网数据泄露的终极检查表

发表于:02/14/2020 , 关键词: 物联网
出生在上世纪七八十年代的人,现在仍然能回忆起那些没有互联网的日子。然而,生于21世纪的小伙伴是永远都体会不到那种日子的,互联网几乎从他们出生之日起就一直是其日常生活的一部分。

人工智能如何推动神经科技发展?

发表于:02/13/2020 , 关键词: 人工智能, 神经科技
神经科技以人类神经系统原理为基础,旨在研究人类大脑这一极为复杂的模型架构。在实际作用方面,神经科技将帮助研究人员了解大脑功能与引发功能障碍的原因,并助力医生治疗各类神经系统疾病。

VR眩晕浅析

发表于:02/13/2020 , 关键词: VR
虚拟现实技术(Virtual Reality,缩写为VR),通过计算机模拟创建和体验虚拟世界,产生一个三维空间的虚拟世界是一种多源信息融合、交互式的三维动态视景和实体行为的系统,从而给用户沉浸式的模拟体验。

疫情下,人工智能与智慧医疗再次进入我们的视野

发表于:02/13/2020 , 关键词: 人工智能, 智慧医疗
结合人工智能技术,能更快速、高效的开展新冠患者的筛查和诊疗工作;针对新型冠状病毒的新药研发也正在加紧运行,《柳叶刀》的最新研究就展示了利用人工智能筛选出的上市药物巴瑞替尼,可能对新冠病毒感染有效。

如何保证安全性?Unity开源证书管理方案为你支招

发表于:02/13/2020 , 关键词: Unity
今天与各位分享Unity安全软件开发生命周期(SSDLC)中较为重要的一个部分:证书管理。令牌(token)、密钥和证书又可称为机密内容,要在代码中保证机密内容的安全性有时是件难度颇高的事。我们希望本次分享的知识,可以让大家从前车之鉴中学到一些有用的东西。

科普:增强现实技术

发表于:02/12/2020 , 关键词: 增强现实, AR技术
增强现实技术,它是一种将真实世界信息和虚拟世界信息“无缝”集成的新技术,是把原本在现实世界的一定时间空间范围内很难体验到的实体信息(视觉信息,声音,味道,触觉等),通过电脑等科学技术,模拟仿真后再叠加,将虚拟的信息应用到真实世界,被人类感官所感知,从而达到超越现实的感官体验。

物联网未来的何去何从?

发表于:02/12/2020 , 关键词: 物联网
如何有效地应用物联网系统,必须依据现今科技的4大趋势及目前7大技术领域,来评估未来物联网的利基点,现在很多领域开始体认到物联网系统的好处,在时间与技术的发展下,未来物联网系统将更能运用在更多领域。

使用RISC-V实现优化的数据传输

发表于:02/12/2020 , 关键词: RISC-V
特定领域加速器(DSA)在片上系统(SoC)中正变得越来越常见。它通过优化其所实现的专用功能,以提供比通用处理器更高的每瓦性能。DSA的示例包括压缩/解压缩单元,随机数生成器和网络数据包处理器。其通常使用标准IO互连(例如AXI总线)连接到处理器内核群(core complex)。

为什么要用空洞卷积?

发表于:02/12/2020 , 关键词: 空洞卷积, 卷积
我们知道正常的卷积已经能够提取特征了,那么空洞卷积又是做什么的呢?空洞卷积(atrous convolutions),又称扩张卷积(dilated convolutions),向卷积层引入了一个成为“扩张率(dilated rate)”的新参数,该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。

为什么深度学习不能取代传统的计算机视觉技术?

发表于:02/11/2020 , 关键词: 深度学习, 计算机视觉
当你辗转于各种论坛时,相信会经常看到这样的问题:深度学习是否会取代传统的计算机视觉?或者说,当深度学习看起来如此有效时,是否还有必要研究传统的计算机视觉技术?

细数移动机器人的5种定位技术!

发表于:02/11/2020 , 关键词: 机器人, 定位技术
随着传感技术、智能技术和计算技术等的不断提高,智能移动机器人一定能够在生产和生活中扮演人的角色。那么移动机器人定位技术主要涉及到哪些呢?经总结目前移动机器人主要有这5大定位技术。

如何应对视觉深度学习存在的问题

发表于:02/11/2020 , 关键词: 深度学习
我们经常见到介绍计算机视觉领域的深度学习新进展的文章,不过针对深度学习本身的研究经常告诉我们:深度学习并不是那个最终的解决方案,它有许多问题等待我们克服。

深度学习如何有效攻克鲁棒性的场景重建难题?

发表于:02/11/2020 , 关键词: 深度学习
人类的视觉系统有非凡的能力,能够让我们从三维世界的二维投影中了解我们的三维世界。即使在具有多个移动对象的复杂环境中,人们也能够对对象的几何结构和深度顺序进行合理的解释。

机器学习中如何选择分类器?

发表于:02/10/2020 , 关键词: 机器学习, 分类器
在机器学习中,分类器作用是在标记好类别的训练数据基础上判断一个新的观察样本所属的类别。分类器依据学习的方式可以分为非监督学习和监督学习。