贸泽电子 - 博客 | 机器学习

正在被AI改变的机器人，终将变成什么样？

2024 年 9 月 19 日, 作者 Mouser Electronics 分类 All, 机器人

人工智能机器人是改变机器人执行操作方式的技术奇迹之一。如今的机器人技术不再仅仅局限于机械和电子技术，在计算机科学的帮助下，人工智能机器人正在变得更加智能和高效。

标记: AI, 机器人, 机器学习, 深度学习

超大规模数据中心助力人工智能崛起

2024 年 7 月 31 日, 作者 David Pike 分类 All, 人工智能

新的技术进步，让日常用户也能使用人工智能（AI）和机器学习（ML）的力量。AI推动了各个行业领域的创新，它可以适应和响应不断变化的需求，创造令人兴奋的新机遇。从我们驾驶的汽车，到构成未来农业的智能农场，没有哪个行业不会被AI所改变。AI应用的兴起，推动了对先进基础设施的需求，这些基础设施需要具备更高的数据传输速率、更大的带宽和更高的工作频率。为了满足AI急速发展带来的需求增长，这些架构需要具备巨大的规模和快速重新配置的能力。

标记: AI, 电气连接, 机器学习, 基础设施, 数据中心

你没看错：如今MCU上“跑”机器学习，也很给力！

2022 年 9 月 7 日, 作者 Doctor M 分类 All, 人工智能

机器学习（ML）是解决涉及模式识别问题的一个非常好的工具，ML算法能将杂乱的原始数据转化为可用信号。其基本流程是基于数据产生模型，然后利用模型预测输出，从而实现无需人工交互即可完成学习、推理和决策等目的。然而，对高性能计算资源的需求将许多ML应用程序限制在云中。也就是说，只有云数据中心级别的性能才能满足ML对算力的要求。

标记: MCU, 机器学习, 嵌入式处理器, 人工智能

通过弱监督学习揭示医学影像中的秘密

2022 年 2 月 11 日, 作者 Becks Simpson 分类 All, 人工智能, 医疗

将医学影像交给人工智能 (AI) 来分析，可以比人类专家更快、更准确地检测和测量出异常情况，推动基于影像的医疗诊断更进一步发展。要借此来改善患者的治疗效果并确立针对性的治疗方法，就必须建立起在不同人群中具有普遍性的高质量AI模型。然而，要建立这样的AI模型，就离不开大量数据的支持，并且这些数据还需要经过精心标注，才能供机器来学习。

标记: AI, AI模型, 标注, 机器学习, 弱监督学习, 神经网络, 医学影像

标准缺失让RPA前路坎坷

2021 年 11 月 2 日, 作者 Jeff Shepard 分类工业, 机器人

机器人流程自动化 (RPA) 涉及到开发的大众化，这意味着需要一定程度的标准化。但是目前几乎没有在标准化方面的努力。到目前为止，唯一可供采用的标准是IEEE的分类标准，而RPA供应商仍在继续提供专有和各自独立的解决方案。

机器学习步骤详解，一文了解全过程！

2021 年 7 月 15 日, 作者 M. Tim Jones 分类 All, 机器学习

部署机器学习需要先选择模型，针对特定任务加以训练，用测试数据进行验证，然后，将该模型部署到实际系统中并进行监控。在本文中，我们将讨论这些步骤，将每个步骤拆分讲解来介绍机器学习。

标记: ML框架, 机器学习, 模型, 模型审核, 深度学习, 数据清洗

云端之外的分布式分析

2021 年 6 月 28 日, 作者 Charles Byers 分类 All, EIT 2021, 传感器, 计算, 物联网, 自动化

分析、AI和机器学习通常作为集中式功能在网络中实现，经常部署在云端。一个日益增长的趋势是将这些学习和推断功能分散到云端、边缘和端点计算机上。本文将探讨其中的一些权衡。

抗疫机器人系统的研究现状

2021 年 6 月 21 日, 作者 Wang Jing 分类 All, 机器人, 机器学习, 人工智能

新冠疫情是一个突然爆发的全世界灾难，在人们措手不及，医疗应对措施完全没有准备的情况下，要求发动全员面临这么大的挑战，实属艰难。抗击疫情期间，最困难的问题之一就是人员和医疗设施短缺的问题，面对众多的病人，他们所需要的医疗帮助各不相同，如何有效，全面的护理病人，让医疗工作井井有条，是一个巨大的挑战。而这个挑战也体现在了疫情后期的医疗护理方面。值得庆幸的是，科技在很大程度上帮助人类解决了这一问题，机器人的诞生成为了医疗团队的后备军，结合人工智能，5G的发展，机器人的精准性提高，更加独立自主，更贴近于人类的思考行动方式，在很大程度上，基本护理和病人指标检测方面可以与人类相媲美。

标记: AI, 机器人, 机器学习, 科技与医疗, 科技与疫情, 人工智能

当纳米技术遇上机器学习，将碰撞出怎样的火花？

2021 年 5 月 28 日, 作者 Liam Critchley 分类 All, 传感器, 工业, 机器人, 计算, 汽车

人工智能 (AI) 能够大幅提高流程效率，让各行各业都趋之若鹜。随着我们向工业4.0和更自动化的工业系统迈进，人工智能实现方法也变得愈发重要，机器学习是在众多人工智能实现方法中非常流行的一种。除了采用机器学习算法的各种制造业、监控业、计算业和制造业外，机器学习方法还能与纳米技术相结合，但不同于其他一些领域，这一应用领域尚未有详细的记录可供参考。

边缘计算：物联网“草根”的崛起

2021 年 5 月 5 日, 作者 Doctor M 分类 All, 边缘计算, 机器学习

如今，我们每个人都置身于一个基于互联网的世界并对此习以为常。可你是否认真思考过，互联网对我们生活最大的改变是什么？

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