• 了解機(jī)器學(xué)習(xí)的貝葉斯建模和概率規(guī)劃

    傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 模型和 AI 技術(shù)通常存在一個(gè)嚴(yán)重缺陷：它們?nèi)狈Σ淮_定性量化。這些模型通常提供點(diǎn)估計(jì)，而不考慮其預(yù)測(cè)的不確定性。這種限制削弱了評(píng)估模型輸出可靠性的能力。此外，傳統(tǒng) ML 模型需要大量數(shù)據(jù)，通常需要正確標(biāo)記的數(shù)據(jù)，因此，在數(shù)據(jù)有限的問題上往往會(huì)遇到困難。此外，這些模型缺乏將專家領(lǐng)域知識(shí)或先驗(yàn)信念納入模型的系統(tǒng)框架。如果無法利用特定領(lǐng)域的見解，模型可能會(huì)忽略數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵細(xì)微差別，并且往往無法發(fā)揮其潛力。ML 模型正變得越來越復(fù)雜和不透明，人們?cè)絹碓叫枰獢?shù)據(jù)和人工智能做出的決策具有更高的透明度和可問責(zé)性。

  • 了解 RLAIF：使用 AI 反饋擴(kuò)展 LLM 對(duì)齊的技術(shù)概述

    隨著最近法學(xué)碩士 (LLM)的成就和關(guān)注，以及隨之而來的人工智能“夏季”，模型訓(xùn)練方法開始復(fù)興，旨在盡快獲得最優(yōu)、性能最佳的模型。其中大部分是通過大規(guī)模實(shí)現(xiàn)的——更多芯片、更多數(shù)據(jù)、更多訓(xùn)練步驟。然而，許多團(tuán)隊(duì)一直專注于如何更高效、更智能地訓(xùn)練這些模型，以實(shí)現(xiàn)預(yù)期結(jié)果。

  • 可解釋的人工智能：解讀 BERT 模型

    近年來，隨著人工智能的發(fā)展，專門針對(duì)人工智能的法規(guī)也應(yīng)運(yùn)而生，例如制藥行業(yè)的良好機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐 (GMLP) 和金融行業(yè)的模型風(fēng)險(xiǎn)管理 (MRM)，以及其他涉及數(shù)據(jù)隱私的廣泛法規(guī)，如歐盟的 GDPR 和加州的 CCPA。同樣，內(nèi)部合規(guī)團(tuán)隊(duì)在驗(yàn)證基于模型預(yù)測(cè)的決策時(shí)可能也希望解釋模型的行為。例如，承保人希望了解為什么特定的貸款申請(qǐng)被 ML 模型標(biāo)記為可疑。

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)分類技術(shù)的進(jìn)步對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的改善

    數(shù)據(jù)質(zhì)量差會(huì)導(dǎo)致信息驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中的分析和決策不準(zhǔn)確。機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 分類算法已成為解決各種數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的有效工具，它通過自動(dòng)查找和糾正數(shù)據(jù)集中的異常來解決問題。有各種方法和策略可用于將 ML 分類器應(yīng)用于數(shù)據(jù)凈化、異常值識(shí)別、缺失值插補(bǔ)和記錄鏈接等任務(wù)。用于衡量機(jī)器學(xué)習(xí)模型在解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題方面的有效性的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和性能分析方法正在不斷發(fā)展。

  • 何時(shí)應(yīng)將分布式 PostgreSQL 用于 Gen AI 應(yīng)用程序？

    Postgres 繼續(xù)推動(dòng)數(shù)據(jù)庫格局的發(fā)展，超越傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫用例。其豐富的擴(kuò)展和派生解決方案生態(tài)系統(tǒng)使 Postgres 成為一股強(qiáng)大的力量，尤其是在時(shí)間序列和地理空間等領(lǐng)域，以及最近的生成式 AI 工作負(fù)載。

  • 從架構(gòu)師的視角看待，GenAI 時(shí)代的 API 安全革命

    作為一名經(jīng)驗(yàn)豐富的安全架構(gòu)師，我見證了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)軟件開發(fā)領(lǐng)域的變革性影響，尤其是在API 安全方面。GenAI 的出現(xiàn)及其快速生成代碼和整個(gè)應(yīng)用程序的能力為創(chuàng)新帶來了前所未有的機(jī)會(huì)。然而，這種開發(fā)速度的加速也帶來了復(fù)雜的安全挑戰(zhàn)，需要先進(jìn)的解決方案。

  • 在Lyra-T板上使用GPIO引腳詳解

    隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和嵌入式系統(tǒng)的迅猛發(fā)展，GPIO(General-Purpose Input/Output，通用輸入/輸出)引腳在微控制器和嵌入式開發(fā)板中的應(yīng)用愈發(fā)廣泛。GPIO引腳允許用戶直接控制硬件設(shè)備的輸入和輸出，是嵌入式系統(tǒng)開發(fā)中的關(guān)鍵組成部分。本文將詳細(xì)介紹如何在Lyra-T板上使用GPIO引腳，包括GPIO的基本概念、Lyra-T板的GPIO引腳配置、以及通過編程實(shí)現(xiàn)對(duì)GPIO引腳的控制等。

  • AC&DC適配器的開關(guān)管設(shè)計(jì)應(yīng)用案例分析

    東科DK065G氮化鎵合封芯片內(nèi)部集成了650V耐壓，導(dǎo)阻260mΩ的氮化鎵開關(guān)管，并集成高性能反激控制器，支持谷底開通降低損耗。

  • 一種基于FPGA的雙接口NFC芯片驗(yàn)證系統(tǒng)（含偽代碼）

    隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，近場(chǎng)通信（NFC）技術(shù)作為其中的重要組成部分，已廣泛應(yīng)用于智能支付、門禁系統(tǒng)、數(shù)據(jù)交換等多個(gè)領(lǐng)域。為滿足市場(chǎng)對(duì)高性能、多接口NFC芯片的需求，本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于FPGA的雙接口NFC芯片驗(yàn)證系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅提高了芯片驗(yàn)證的效率和準(zhǔn)確性，還為后續(xù)芯片設(shè)計(jì)提供了有力的技術(shù)支持。

  • AI智算網(wǎng)絡(luò)兩大主流架構(gòu)及差異分析

    隨著人工智能（AI）技術(shù)的飛速發(fā)展，AI智算網(wǎng)絡(luò)作為支撐AI應(yīng)用高效運(yùn)行的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，其重要性日益凸顯。在AI智算網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建中，網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的選擇對(duì)于系統(tǒng)的性能、成本以及可擴(kuò)展性等方面具有決定性的影響。當(dāng)前，市場(chǎng)中主要存在兩大主流架構(gòu)：InfiniBand和RoCEv2。本文將對(duì)這兩種架構(gòu)進(jìn)行深入探究，并分析它們之間的差異。

  • 基于FPGA的實(shí)時(shí)圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)（附偽代碼）

    在圖像處理領(lǐng)域，邊緣檢測(cè)是一項(xiàng)至關(guān)重要的技術(shù)，廣泛應(yīng)用于機(jī)器視覺、模式識(shí)別、圖像分割和目標(biāo)跟蹤等任務(wù)中。傳統(tǒng)的圖像邊緣檢測(cè)方法多依賴于軟件實(shí)現(xiàn)，但由于處理速度的限制，難以滿足實(shí)時(shí)性的需求。FPGA（現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列）以其高度的并行性和可配置性，在實(shí)時(shí)圖像處理領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力。本文旨在介紹一種基于FPGA的實(shí)時(shí)圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

  • Vivado編譯常見錯(cuò)誤合集及解決策略

    Vivado是Xilinx公司推出的一款強(qiáng)大的FPGA開發(fā)工具，它為用戶提供了從設(shè)計(jì)到實(shí)現(xiàn)的全面解決方案。然而，在FPGA設(shè)計(jì)過程中，Vivado編譯錯(cuò)誤是開發(fā)者經(jīng)常遇到的問題。本文將總結(jié)Vivado編譯過程中常見的錯(cuò)誤類型，并提供相應(yīng)的解決策略，幫助開發(fā)者更有效地解決問題。

  • 可靠的電容傳感器接口的模擬前端IC測(cè)量方法

    隨著現(xiàn)代電子技術(shù)的不斷發(fā)展，電容傳感器在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。電容傳感器以其高靈敏度、高分辨率和非接觸測(cè)量等優(yōu)點(diǎn)，在工業(yè)自動(dòng)化、智能家居、醫(yī)療健康等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。然而，電容傳感器接口的測(cè)量精度和可靠性一直是研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。模擬前端IC(集成電路)作為電容傳感器接口的核心部件，其測(cè)量方法的選擇和優(yōu)化對(duì)于提高電容傳感器的性能至關(guān)重要。本文將對(duì)目前用于可靠的電容傳感器接口的模擬前端IC測(cè)量方法進(jìn)行綜述和分析。

  • 實(shí)現(xiàn)TPS61163雙通道WLED驅(qū)動(dòng)器電路的設(shè)計(jì)

    隨著智能手機(jī)、PDA等便攜式電子設(shè)備的飛速發(fā)展，背光顯示技術(shù)的需求日益增長(zhǎng)。TPS61163作為一款專為智能手機(jī)等便攜式設(shè)備設(shè)計(jì)的雙通道WLED驅(qū)動(dòng)器，以其高效、低功耗、高精度控制等特點(diǎn)，成為了背光顯示技術(shù)領(lǐng)域的佼佼者。本文旨在探討如何實(shí)現(xiàn)一種基于TPS61163的雙通道WLED驅(qū)動(dòng)器電路設(shè)計(jì)，以滿足現(xiàn)代便攜式設(shè)備對(duì)背光顯示技術(shù)的要求。

  • 藍(lán)牙語音識(shí)別芯片在智能家居控制與管理系統(tǒng)中的作用

    隨著科技的快速發(fā)展，智能家居已經(jīng)成為現(xiàn)代家庭的重要組成部分。在智能家居系統(tǒng)中，用戶可以通過各種方式實(shí)現(xiàn)對(duì)家居設(shè)備的遠(yuǎn)程控制和管理，其中藍(lán)牙語音識(shí)別芯片技術(shù)作為一種新興的交互方式，為智能家居控制與管理系統(tǒng)帶來了革命性的變革。本文將詳細(xì)探討藍(lán)牙語音識(shí)別芯片在智能家居控制與管理系統(tǒng)中的作用，并分析其優(yōu)勢(shì)和發(fā)展前景。

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