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小企业AI 机器学习/ 深度学习解决方案
Gartner 的数据显示 ， 未来几年人工智能的发展将进一步加速 ， 到 2020 年人工智能和机器学习将成为超过 30 ％ 的 CIO 的五大投
基于深度强化学习算法的火力⁃目标分配方法
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在低能耗嵌入式设备上实现深度学习和AI - Ceva, Inc.
智能嵌入式视觉应用的设计变得前所未有 的快捷而安全，这要归功于围绕 CEVA-XM6 DSP 而构建的全方位视觉平台。该平台包含 CEVA 深度神经网络（ CDNN ）编译器图表、计 算机视觉软件库以及一系列算法。
17 June 2024 学术论文
研究团队开发了自适应采样器ASr，一种基于任务多样性、熵和难度动态加权的分 布生成函数，以优化元学习模型的泛化性能，并为此提出了一种通用的元学习算法。 研究团队在多个基准数据集和不同学习场景下对所提方法进行了广泛实验，包括小 样本学习、跨域学习、多域学习和增量学习等，并从多个维度对方法的有效性、泛化性 、计算效率等进行了评估和对比，结果证明了所提方法在不同网络架构和元学习框架下 的优越性能和通用性。
学习如何学习
神经元可以每秒传播250至2500脉冲。有可能在一个大脑中具有多达四亿（1 x 10^15）的突触连接。因此，在我们练习时……我们通过神经元触发了电信号的模式。随着时间的流逝，这会触发神经胶质细胞二人组合这些轴突，从而增加信号的速度和强度。喜欢从拨号到宽带。http://blog.bufferapp.com/why-practice-actace-actace-makes-perfect-how-to-how-to-wore---------- bretter-berter-berter-performancehttp://blog.bufferapp.com/why-practice-actace-actace-makes-perfect-how-to-how-to-wore---------- bretter-berter-berter-performance
