XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System感知器
向美国人工智能研究中心做报告
人工智能的主要里程碑 1. 达特茅斯研讨会 (1956) 2. 感知器 (1957)： 3. ELIZA (1965)： 4. 专家系统时代 (1970 年代 - 1980 年代) 5. 深蓝与加里·卡斯帕罗夫 (1997) 6. 机器学习的诞生 (1997) 7. ImageNet 和深度学习 (2012) 8. AlphaGo (2016) 9. 生成对抗网络 (GAN) (2014) 10. Transformer 和自然语言处理 (2017)
人工智能和数据分析行业培训
- 简介、神经网络和深度学习的历史、生物神经元的基础知识； - 深度多层感知器 (MLP)：符号、反向传播算法、激活函数、Dropout 层和正则化、整流线性单元 (ReLU)、权重初始化、批量标准化、用于多类分类的 Softmax； - 人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、卷积、图像边缘检测、填充和步幅、RGB 图像卷积、卷积层、最大池化、RNN、LSTM、使用 Keras 的神经网络模型和 Tensorflow、迁移学习。7 种用于人工智能和数据分析的工具和应用程序
人工智能工商管理硕士
选项 1：机器学习简介 本课程将为您提供对机器学习模型（逻辑回归、多层感知器、卷积神经网络、自然语言处理等）的基本理解，并展示这些模型如何解决从医疗诊断到图像识别再到文本预测等各种行业的复杂问题。此外，我们还设计了练习，让您亲身体验在数据集上实施这些数据科学模型。这些练习将教您如何使用 PyTorch 实现机器学习算法，PyTorch 是机器学习领域领先的科技公司（例如 Google、NVIDIA、可口可乐、eBay、Snapchat、Uber 等）使用的开源库。
使用信号处理和机器学习
抽象心率变异性（HRV）测量连续心跳之间时间的变化，并且是身心健康的主要指标。最近的研究表明，可以使用光摄影学（PPG）传感器来推断HRV。但是，许多先前的研究都有很大的错误，因为它们仅采用信号处理或机器学习（ML），或者是因为它们间接推断出HRV，或者因为缺乏大型培训数据集。许多先前的研究也可能需要大型ML模型。较低的精度和较大的模型尺寸将其应用限制在小型嵌入式设备上，并在医疗保健中的潜在使用中使用。为了解决上述问题，我们首先收集了一个大量的PPG信号数据集和HRV地面真相。使用此数据集，我们开发了HRV模型，将信号进程和ML结合起来直接推断HRV。评估结果表明，我们的方法在3之间存在错误。5％至25。 7％，仅优于仅信号处理的方法和仅ML的方法。 我们还探索了不同的ML模型，这表明决策树和多层次感知器具有13个。 0％和9。 平均有数百个KB的模型和推理时间小于1ms的平均误差。 因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能使未来基于PPG的HRV监测在医疗保健中使用。5％至25。7％，仅优于仅信号处理的方法和仅ML的方法。我们还探索了不同的ML模型，这表明决策树和多层次感知器具有13个。0％和9。平均有数百个KB的模型和推理时间小于1ms的平均误差。因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能使未来基于PPG的HRV监测在医疗保健中使用。
神经形态人工智能系统
经典计算机被理解为冯·诺依曼架构的硬件实现。它假设所有计算都表示为程序，即机器命令序列。命令由处理器执行（大多数处理器都有几个相对独立运行的计算核心）。命令和数据存储在共享内存中。该架构的瓶颈是内存和处理器之间的数据总线的带宽有限。数据总线的负载主要来自于程序执行过程中各个核心通过RAM交换的中间计算数据的传输。在冯·诺依曼计算机上计算感知器的输出值时，需要执行尽可能多的内存读取操作
区块链集成框架以检测和防止CAV
II。文字调查2.1。 标题：基于3D无线电地图的GPS欺骗检测和缓解蜂窝连接的无人机作者：Yong Chao dang； ALP Karakoc;年：2023参考链接：https：//ieeexplore.ieee.org/document/10254521问题：该论文涉及蜂窝连接的无人驾驶飞机（UAV）对GPS欺骗攻击的脆弱性，原因是它们对无键合的公民GPS服务的依赖。 这些攻击可以操纵“无人机”位置并破坏其任务，并强调安全的导航解决方案。 目的：目的是利用3D无线电图和机器学习技术来检测并置于蜂窝连接的无人机中的GPS欺骗攻击。 这涉及构建理论3D无线电图，采用机器学习方法（多层感知器，卷积神经网络和经常性神经网络）来分析II。文字调查2.1。标题：基于3D无线电地图的GPS欺骗检测和缓解蜂窝连接的无人机作者：Yong Chao dang； ALP Karakoc;年：2023参考链接：https：//ieeexplore.ieee.org/document/10254521问题：该论文涉及蜂窝连接的无人驾驶飞机（UAV）对GPS欺骗攻击的脆弱性，原因是它们对无键合的公民GPS服务的依赖。这些攻击可以操纵“无人机”位置并破坏其任务，并强调安全的导航解决方案。目的：目的是利用3D无线电图和机器学习技术来检测并置于蜂窝连接的无人机中的GPS欺骗攻击。这涉及构建理论3D无线电图，采用机器学习方法（多层感知器，卷积神经网络和经常性神经网络）来分析
基于领域分解的人工神经网络（...
摘要 — 本文研究了人工神经网络 (ANN) 作为基于机器学习算法的替代建模方法在模拟高 Q 压电谐振器和滤波器的电声波行为方面的有效性。本文还讨论了结合 ANN 模型的域分解方法，用于同时分析多域射频 (RF) 模块。本文开发了不同的多层感知器 (MLP) ANN 模型，并根据其模型精度和模型效率进行了基准测试。然后利用开发的模型构建梯形 Band 7 和 Band 41 带通发射滤波器作为示例，以突出建模方法的质量。本文简要讨论了与机器学习算法能力相关的其他可能应用。