测试图关键词检索结果

选举预测试图超越民意调查。它们有帮助吗?

Election Forecasts Try to Go Beyond the Polls. Are They Helping?

像 Decision Desk HQ、Nate Silver 和 538 这样的预测现在随处可见,但它们的准确性很难衡量。

作为测试图森未来无人驾驶卡车的一部分,他们将向美国投递邮件(+视频)

В рамках испытаний беспилотного грузовика TuSimple будут доставлять почту в США (+видео)

初创公司 TuSimple 正在开发卡车自动控制技术。今年该公司市值突破10亿美元。最近宣布,图森未来将向美国邮政服务 (USPS) 展示其技术的优点,为期两周。

黑人家庭学校的学生反对种族主义者,不受管制的课程:“他们称为奴隶制移民”

Black home schoolers push back against racist, unregulated curricula: ‘They called slavery immigration’

随着越来越多的黑人家庭选择退出公立学校,他们正面临于2018年家庭教育市场并建立替代品的种族主义材料,Timberly Baker博士决定在阿肯色州的一家当地一所学校未能挑战她的长子后,将她的孩子们归为家庭。她的女儿贝克说,有天赋。但是,尽管经常在标准化考试期间测试图表,但学校没有关于贝克的女儿如何参加更高级课程的计划。这是家庭教育的新班,贝克决定使用基督教课程,仅仅是由于其现成的课程计划并承诺在她的孩子后来入学时就会出现学校成绩。继续阅读...

NASA 开始在探路者号航天器上进行新的可部署太阳能电池阵列技术演示

NASA begins new deployable solar array tech demo on Pathfinder spacecraft

美国宇航局最近评估了探路者技术演示器 4 号 (PTD-4) 的初始飞行数据和图像,确认航天器系统(包括其机载电子设备以及有效载荷的支持系统(如小型机载相机))已正确检查。上图是有效载荷相机在 PTD-4 进入轨道后不久拍摄的地球测试图像。该相机将在任务期间继续拍摄技术演示。

在 CIFAR-10 上比较 ANN 和 CNN:全面分析

Comparing ANN and CNN on CIFAR-10: A Comprehensive Analysis

您是否好奇不同的神经网络如何相互叠加?在本博客中,我们将使用流行的 CIFAR-10 数据集深入研究人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN) 之间的激动人心的比较。我们将分解 ANN 和 CNN 的关键概念、架构差异和实际应用。加入我们,揭秘哪种模型在图像分类任务中占据主导地位以及原因。让我们开始吧!数据集概述 CIFAR-10 数据集是机器学习和计算机视觉任务中广泛使用的数据集。它由 10 个不同类别的 60,000 张 32x32 彩色图像组成,其中有 50,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。类别包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。本博客探讨了人

如何测试机器学习系统

How to Test Machine Learning Systems

从概念到实用的代码片段,实现有效测试图片来自作者软件开发中的测试至关重要,因为它可以保证交付给客户的价值。交付成功的产品不是一次性的努力;而是一个持续的过程。为了确保持续交付,我们必须定义成功,整理数据,然后训练和部署我们的模型,同时持续监控和测试我们的工作。为了持续交付,我们必须定义成功,整理数据,然后训练和部署我们的模型,同时持续监控和测试我们的工作。机器学习系统中的“信任”不仅仅需要测试;它必须集成到整个生命周期中(如我的另一篇博客所示)。TRUST 的机器学习流程可以在“如何以合理的方式在机器学习中构建 TRUST”中描述(图片来自作者)。在深入讨论详细部分之前,这里有一个简短的 TL

作战测试飞行员建造雷达范围,为空军创新设定标准

Operational Test Airman builds radar range, sets standard for Air Force innovation

第 410 测试和评估中队的一名作战测试图像分析师建造了一系列雷达目标,用于测试 U-2 和 RQ-4 全球鹰传感器的准确性。

操作测试飞行员建立雷达范围,为空军创新设定标准

Operational Test Airman builds radar range, sets standard for Air Force innovation

第 410 测试和评估中队的操作测试图像分析师构建了一系列雷达目标,用于测试 U-2 和 RQ-4 全球鹰传感器的准确性。

发布通知:光子敏感测绘激光雷达数据的符合处理

PUBLICATION NOTIFICATION: Coincidence Processing of Photon-Sensitive Mapping Lidar Data

链接:http://dx.doi.org/10.21079/11681/35599 报告编号:ERDC/GRL TR-20-1标题:光子敏感测绘激光雷达数据的重合处理 作者:Christian Marchant、Ryan Kirkpatrick 和 David Ober 已批准公开发布;分发不受限制 2020 年 2 月摘要:光子敏感测绘激光雷达系统能够以比线性模式系统更大的收集面积率和范围进行成像。然而,由于散粒噪声、图像模糊和暗电流,这些系统也会遇到更大的噪声水平,在利用图像之前必须将其滤除。本报告描述的是来自概念性机载盖革模式激光雷达的图像的综合测试数据集。还描述了 Bridge Sig