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  • 語音識別技術(shù)的應用領(lǐng)域.

    語音識別技術(shù)，也被稱為自動語音識別(Automatic Speech Recognition，ASR)，是將人類的語音轉(zhuǎn)化為計算機可讀的輸入，例如按鍵、二進制編碼或者字符序列。語音識別系統(tǒng)的任務(wù)主要是將語音轉(zhuǎn)成對應的文字。

  • type-c轉(zhuǎn)接頭怎么用

    Type-C轉(zhuǎn)接頭是一種可以將Type-C接口轉(zhuǎn)換為其他類型接口的轉(zhuǎn)換器，讓設(shè)備可以使用不同類型的線纜或插頭進行充電或數(shù)據(jù)傳輸。

  • 人工智能與機器學習的區(qū)別

    人工智能和機器學習是兩個經(jīng)常被提及的術(shù)語，但它們之間存在一些重要的區(qū)別。

  • 機器學習有什么特點

    機器學習是一門多學科交叉專業(yè)，涵蓋概率論知識，統(tǒng)計學知識，近似理論知識和復雜算法知識，使用計算機作為工具并致力于真實實時的模擬人類學習方式， 并將現(xiàn)有內(nèi)容進行知識結(jié)構(gòu)劃分來有效提高學習效率。機器學習專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能核心，是使計算機具有智能的根本途徑。

  • 機器學習基礎(chǔ)原理算法

    機器學習是人工智能領(lǐng)域中的一個重要分支，通過研究如何從數(shù)據(jù)中獲取知識和模式，讓計算機能夠自動地識別和預測未知的數(shù)據(jù)。本文將對機器學習中的一些基礎(chǔ)算法和原理進行更深入的探討。

  • 機器學習有哪些方法

    機器學習的方法是指利用統(tǒng)計學方法和算法讓計算機自動學習模式和規(guī)律，并通過數(shù)據(jù)進行預測和決策的一門學科。機器學習的主要目標是讓計算機能夠從數(shù)據(jù)中自我學習，通過訓練模型來提高自身的性能。機器學習的方法可以從高層次上分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習和主動機器學習等。

  • 2031年通信AI市場規(guī)模將達388億美元 5G/6G與AI融合可帶來多重收益

    全球4G和5G的部署速度比商業(yè)服務(wù)的推進速度更快，6G預計到2030年也會到來，電信運營商如何以正確姿勢迎接未來？

  • 歐盟叫停14.5億美元智能家居收購案 亞馬遜與iRobot均表示失望

    美國科技巨頭亞馬遜日前表示將不再收購掃地機器人制造商iRobot，理由是遭到歐盟監(jiān)管機構(gòu)反對。亞馬遜表示，這筆交易無法消除歐盟委員會在去年11月表達的擔憂——導致競爭對手減少并扼殺行業(yè)競爭。

  • 您有一份2023年得瑞領(lǐng)新成績單，請查收

    展望2024年，得瑞領(lǐng)新充滿信心迎接挑戰(zhàn)，在不斷變化的市場環(huán)境中，繼續(xù)專注于自主研發(fā)和技術(shù)創(chuàng)新，以提升的產(chǎn)品性能和創(chuàng)新力，為客戶創(chuàng)造更大的價值，為行業(yè)發(fā)展貢獻更多力量。

  • 羅姆EcoGaN?系列創(chuàng)新方案，讓電源設(shè)計更高效節(jié)能！

    基于多年積累的豐富半導體生產(chǎn)工藝技術(shù)，羅姆開發(fā)了顛覆傳統(tǒng)的氮化鎵品牌——EcoGaN?系列產(chǎn)品，旨在進一步實現(xiàn)應用產(chǎn)品的節(jié)能和小型化。為了讓大家全面地了解這一品牌，以及基于EcoGaN?系列的創(chuàng)新型電源解決方案，近日羅姆半導體（北京）有限公司技術(shù)中心總經(jīng)理水原德健先生在媒體溝通會上對其進行了詳細的介紹，并分享了相關(guān)領(lǐng)域的市場趨勢與技術(shù)發(fā)展。

  • 機器學習算法優(yōu)缺點

    機器學習算法可以分為有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、深度學習和強化學習等幾種類型。每種類型都有其獨特的優(yōu)點和缺點。

  • 機器學習算法各大分類

    機器學習算法是一種通過從大量歷史數(shù)據(jù)中挖掘出其中隱含的規(guī)律，并用于預測或分類的算法。機器學習算法可以自動從數(shù)據(jù)中學習并改進自身的行為，讓計算機程序能夠像人類一樣地交互。這些算法可以解決計算機和系統(tǒng)中的復雜問題，并自動調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)以優(yōu)化系統(tǒng)效果。機器學習算法可以根據(jù)不同的目標、數(shù)據(jù)類型和應用場景進行分類和比較。常見的分類方式包括有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習等。以下是一些常見的分類方式詳細介紹。

  • 機器學習算法原理

    機器學習算法的原理基于對數(shù)據(jù)的分析和學習，通過訓練得到一個模型，該模型可以自動地學習如何從數(shù)據(jù)中提取有用的信息，并進行預測或分類。

  • 機器學習算法有哪些

    機器學習算法是指從大量歷史數(shù)據(jù)中挖掘出其中隱含的規(guī)律，并用于回歸(預測)或者分類的算法。機器學習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，它使用模型來進行預測和推斷。模型通過學習大量數(shù)據(jù)中的模式來提高預測準確性和分類準確性。機器學習算法可以根據(jù)不同的目標、數(shù)據(jù)類型和應用場景進行分類和比較。

  • 機器學習是什么

    機器學習是人工智能的一個子領(lǐng)域，旨在讓計算機從數(shù)據(jù)中學習并做出決策。通過訓練，機器學習模型可以識別模式、預測結(jié)果，并執(zhí)行各種任務(wù)，而無需進行明確的編程。機器學習算法基于數(shù)學和統(tǒng)計學原理，可以處理大量數(shù)據(jù)并從中提取有用的信息。

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