自动化机器学习平台的技术现状及趋势

数据科学平台，当前在一定程度上越来越关注与面向机器学习的关联性分析。而这个技术重点，其实就是围绕以机器学习方法，进行从数据存储、获取、处理、特征提取、方法及参数选择、训练、部署、应用挂接等这个大过程、大闭环的实现。从这个角度，数据科学平台、开始与数据分析平台、机器学习平台、人工智能平台具有了越来越多的同质性。

2022-01-05
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一文了解「机器学习非凸优化技术」

优化技术在科技领域应用广泛，小到航班表，大到医疗、物理、人工智能的发展，皆可看到其身影，机器学习当然也不例外，且在实践中经历了一个从凸优化到非凸优化的转变，这是因为后者能更好地捕捉问题结构。本文梳理了这种转变的过程和历史，以及从机器学习和信号处理应用中习得的经验。本文将带领读者简要了解几种广泛使用的非凸优化技术及应用，介绍该领域的丰富文献，使读者了解分析非凸问题的简单步骤所需的基础知识。更多详细内容请查看原论文。

2022-01-05
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机器学习与统计分析在PHM中的应用

PHM技术是指釆用传感器信息、专家知识及维修保障信息，借助各种智能算法与推理模型进行设备运行状态的监测、预测、判别以及管理，实现低虚警率的故障检测与隔离，解决传统维修过程中存在的“维修不足”及“维修过剩”等问题，有效提高设备的可用性、减少保障费用，并最终达到设备状态的智能维护及智能任务规划的目的。

2022-01-05
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机器学习选股方法——人工智能技术

深度学习是机器学习的更高级模式，其算法可以无需监督或部分监督。它们还能够评估数据以自主识别模式和相关性，并判定结果是准确还是不准确。这意味着它们具有一个优势：在将处理后的数据输入到算法进行训练之前需要较少的手动信号处理（一个特制化的过程）。总之，深度学习模型（人工智能技术的发展基石）能够完成无人监督的学习任务。

2022-01-05
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机器学习模型设计过程和MEMSMLC

一旦您熟悉了开发步骤并掌握了机器学习项目中的要点，就能够开发有价值的机器学习应用。此外，意法半导体提供解决方案，以促进边缘机器学习得到广泛应用并发挥全部潜力。本文描述了机器学习项目的必要开发步骤，并介绍了ST MEMS传感器内嵌机器学习核心（MLC）的优势。

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前沿技术|自动机器学习综述

自从计算机时代开始，科学家和工程师们就一直想知道如何像人类一样，给计算机注入学习的能力。艾伦·图灵是第一批提出智能理论的科学家之一，该理论设想有一天计算机能够达到与人类同等的智能水平。从那时起，机器学习领域发生了一系列巨大的飞跃。我们已经看到机器学习在许多情况下击败或至少匹配特定的人类认知能力，例如在ResNet（一种深度残留的网络架构）的情况下超越了人类在图像识别方面的表现，或者微软的语音转录系统几乎达到人类水平的表现。

2022-01-05
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浅析基于机器学习的威亚擦除技术

威亚擦除（Wire Remove）是较为常见而重要的数字影视合成技术，数字合成师需要对拍摄特技镜头过程中所使用的威亚（Wire）进行擦除以避免画面的穿帮。本文将跨界融合数字影视合成技术、计算机视觉以及人工智能技术，以数字影视合成技术中的威亚擦除作为人工智能和数字影视技术跨界融合的研究对象。围绕目前较为成熟的“影片修复” “图像补全（Image Inpainting）”、Adobe软件中的Content-Aware Fill（内容识别填充）技术以及Nuke13 中新增的CopyCat机器学习工具集等技术进行综合研究，为当下数字影视合成中的威亚擦除提供新的思路和解决方案。

2022-01-05
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雷达使用环境的新挑战与技术的最新发展

众所周知，雷达是现代战争中发现目标和瞄准攻击的不可或缺的最主要手段。在二战中发挥了重要作用。战后，雷达界的专家总结了涉及雷达技术的几乎全部内容，出版了有28分册的“雷达手册”，雷达界也有相当一部人认为“雷达已经达到了非常成熟的阶段。”然而，近二十多年来世界上发生多次局部高技术战争，使我们更清楚地认识到：雷达观察的目标发生了重大变化，雷达工作的电磁环境严重恶化，并对雷达的发展产生了巨大的影响。随着微波、计算机、半导体技术和大规模集成电路技术的迅速发展，也使雷达技术发生了革命性跃进。

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