在一系列行業(yè)中,特別是在工業(yè)自動化的縱向領(lǐng)域,人們普遍認(rèn)為,將現(xiàn)代計算機資源與基于云的軟件生命周期管理模型相結(jié)合,將變得越來越普遍。將虛擬計算機資源放置在創(chuàng)建多個數(shù)據(jù)流的地方是很好的。這是解決純粹云計算方法無法解決的系統(tǒng)延遲、隱私、成本和彈性挑戰(zhàn)的途徑。2010年左右,思科系統(tǒng)公司在"霧計算"的標(biāo)簽下啟動了這種范式轉(zhuǎn)變,并逐步轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在所謂的邊緣計算。
數(shù)據(jù)質(zhì)量差會導(dǎo)致信息驅(qū)動系統(tǒng)中的分析和決策不準(zhǔn)確。機器學(xué)習(xí)(ML)分類算法已成為解決一系列問題的有效工具。?數(shù)據(jù)質(zhì)量 通過自動發(fā)現(xiàn)和糾正數(shù)據(jù)集中的異常來解決問題。將ML分類器應(yīng)用于數(shù)據(jù)提純、異常值識別、缺失值估算和記錄鏈接等任務(wù)有多種方法和策略。用于衡量機器學(xué)習(xí)模型在解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題方面的效力的評價標(biāo)準(zhǔn)和性能分析方法正在演變。
在本文中,我們將探討如何使用智能人工智能代理?藍色開放人工智能 和語義內(nèi)核(微軟C#SDK)。你可以把它和?打開人工智能 開放的人工智能,擁抱的臉,或任何其他的模特。我們將介紹基本原理,深入研究實現(xiàn)細(xì)節(jié),并在?C# .無論你是初學(xué)者還是有經(jīng)驗的開發(fā)人員,這個指南將幫助你利用人工智能的力量為你的應(yīng)用程序服務(wù)。
近年來,隨著人工智能的發(fā)展,出現(xiàn)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(fēng)險管理中出現(xiàn)了良好的機器學(xué)習(xí)做法,其他涉及數(shù)據(jù)隱私的廣譜法規(guī),歐盟的《電子商務(wù)規(guī)則》和加利福尼亞的《計算機風(fēng)險管理法》。同樣,內(nèi)部合規(guī)團隊在根據(jù)模型預(yù)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(biāo)記為可疑。
傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)模型和人工智能技術(shù)往往存在一個嚴(yán)重的缺陷:它們?nèi)狈Σ淮_定性的量化。這些模型通常提供點估計,而不考慮預(yù)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(shù)據(jù),往往需要正確的標(biāo)記數(shù)據(jù),因此,往往難以解決數(shù)據(jù)有限的問題。此外,這些模型缺乏將專家領(lǐng)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(lǐng)域的洞察力的能力,模型可能會忽略數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵細(xì)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(fù)雜和不透明,雖然越來越多的人要求在根據(jù)數(shù)據(jù)和大赦國際作出的決定中增加透明度和問責(zé)制。
機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)已經(jīng)是我們生活的組成部分.人工智能(AI)的應(yīng)用,通過自然語言處理(NLP),圖像分類和目標(biāo)檢測深入嵌入我們使用的許多設(shè)備。大多數(shù)人工智能應(yīng)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(nèi)容,比如在gmail中輸入電子郵件響應(yīng)時獲取單詞預(yù)測。
我們的重點從評估一般LM能力轉(zhuǎn)移到評估我們特定的膳食計劃模型的性能。這意味著仔細(xì)判斷我們的提示的有效性和由此產(chǎn)生的膳食計劃的質(zhì)量。在此之前,我們需要組裝我們的工具包:
設(shè)計一套不同的驗證方案,以密切反映現(xiàn)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(yù)測的請求。
當(dāng)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(xùn)練,小心地把它們混合在一起,現(xiàn)在你的LMA設(shè)計已準(zhǔn)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(guān)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。
在上一節(jié)中,我們收集了人工智能創(chuàng)造的關(guān)鍵"成分"--數(shù)據(jù)。這是我們模式的基礎(chǔ)。請記住,配料的質(zhì)量(您的數(shù)據(jù))直接影響最后一道菜的質(zhì)量(您的模型的性能)。
大型語言模型(LLMS)的出現(xiàn),導(dǎo)致了對每一個有意義的產(chǎn)品(人工智能)和相當(dāng)一部分沒有意義的產(chǎn)品(人工智能)的快速開發(fā)。但有一個領(lǐng)域已經(jīng)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)。
飛行時間相機在工業(yè)應(yīng)用中越來越受歡迎,特別是在機器人技術(shù)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(xué)系統(tǒng)固有的復(fù)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(shè)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(jié)合了來自多臺自由度相機的紅外和深度數(shù)據(jù),產(chǎn)生了一個連續(xù)的、高質(zhì)量的3D圖像,并將視野擴展到獨立單位之外。拼接的3D數(shù)據(jù)能夠應(yīng)用最先進的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)--在移動機器人應(yīng)用中特別有價值--來徹底改變與3D環(huán)境的可視化和互動。
在過去10-15年中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的發(fā)展迅速。典型的應(yīng)用是圖像處理、聲音等領(lǐng)域的高維數(shù)據(jù).然而,在機器學(xué)習(xí)中,系統(tǒng)輸入的數(shù)據(jù)量很小的任務(wù)很少:例如,異常事件建模、處理人工收集的分析數(shù)據(jù)、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(xùn)練有素的特點("特點")進行認(rèn)真的工作,特別是從現(xiàn)有的基本特點中產(chǎn)生新的特點,這將能夠提高設(shè)計系統(tǒng)的性能質(zhì)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(jīng)網(wǎng)絡(luò),它不僅能夠?qū)W習(xí)基本的數(shù)學(xué)運算,而且能夠識別輸入數(shù)據(jù)中極其復(fù)雜的模式。
近年來,各類公司紛紛引進和推廣深層次學(xué)習(xí)技術(shù).然而,在深入學(xué)習(xí)方面,仍有兩大問題有待解決。一種是需要準(zhǔn)備大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),另一種是在最初訓(xùn)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(wù)器上執(zhí)行,位于云中,因此非常耗電。因此,在邊緣設(shè)備上進行訓(xùn)練是不現(xiàn)實的。然而,有一種技術(shù)可以執(zhí)行訓(xùn)練和推理,從少量數(shù)據(jù)中提取特征。這種技術(shù)被稱為稀疏建模。
在現(xiàn)代電子設(shè)備的設(shè)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(shè)備，觸覺反饋技術(shù)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(xiàn)這一功能，電源IC(集成電路)作為核心部件，在驅(qū)動線性共振傳動器(LRA)和偏心旋轉(zhuǎn)質(zhì)量(ERM)等觸覺元件方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。本文將深入探討專為驅(qū)動LRA和ERM觸覺反饋設(shè)備而優(yōu)化的電源IC的特點、優(yōu)勢及其在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)。
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