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英飞凌发布新一代PSOC™ Edge产品组合，为物联网、消费和工业应用提供强大的AI功能
【2024年4月24日，德国慕尼黑讯】英飞凌科技股份公司(FSE代码：IFX / OTCQX代码：IFNNY)发布全新PSOC™ Edge微控制器(MCU)系列的详细信息，该系列产品的设计针对机器学习(ML)应用进行了优化。新推出的PSOC™ Edge MCU三个系列E81、E83 和 E84在性能、功能和内存选项方面具有可扩展性和兼容性。它们均配有全面的系统设计工具和软件，使开发人员能够快速将概念转化为产品，并将支持机器学习的全新物联网 (IoT)、消费和工业应用推向市场。
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TDK推出SmartEdgeMLTM赋能在6轴IMU上运行超低功耗的机器学习模型
TDK株式会社(东京证券交易所代码：6762)新近推出InvenSense SmartEdgeMLTM解决方案，这是一种先进的边缘机器学习解决方案，为用户提供了在可穿戴设备、可听戴设备、增强现实眼镜、物联网 (IoT) 等产品的传感器芯片上运行机器学习 (ML) 模型的新机遇。SmartEdgeML是首款在尺寸为2.5 x 3 mm的6轴运动传感器IMU(功耗<30 µA)上成功生成并运行机器学习模型的解决方案。
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Meta Llama 3基础模型现已在亚马逊云科技正式可用
北京——2024年4月19日 亚马逊云科技宣布，Meta刚刚发布的两款Llama 3基础模型Llama 3 8B和Llama 3 70B现已在Amazon SageMaker JumpStart中提供。这两款模型是一系列经过预训练和微调的生成文本模型，上下文长度为8k，能够支持广泛的用例，并在推理、代码生成和指令跟随等方面有所改进。客户可以在Amazon SageMaker JumpStart中轻松发现、部署Llama 3基础模型，并运行推理。
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贸泽电子宣布与Edge Impulse展开全球合作 助力机器学习应用的开发
2024年4月18日 – 提供超丰富半导体和电子元器件™的业界知名新品引入 (NPI) 代理商贸泽电子 (Mouser Electronics) 很荣幸地宣布与Edge Impulse建立新的全球合作关系。Edge Impulse是一个前沿开发平台，支持边缘设备上的机器学习 (ML)，为从低功耗MCU到高效率Linux CPU及GPU等各种产品和设备提供高级智能。
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西门子中国与亚马逊云科技签署战略合作协议加速生成式AI在制造行业创新应用落地
北京——2024年4月18日 西门子中国和亚马逊云科技双方高层在西门子中国北京总部会晤，双方宣布签署战略合作协议，共同成立“联合创新团队”。基于亚马逊云科技在生成式AI领域的领先技术和服务，并结合西门子在工业领域的深厚积累和经验，联合创新团队将深入探索云计算、人工智能、机器学习、大数据等前沿技术与制造业更进一步融合，并加速生成式AI技术在制造业的创新应用落地。西门子中国副总裁杨斌与亚马逊云科技中国行业集群总经理田锋出席并签署战略合作协议。
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机器学习的四个主要步骤
机器学习作为人工智能领域的重要组成部分，其过程涉及到多个核心环节。本文将详细阐述机器学习的四个主要步骤：数据准备、模型选择、模型训练与评估，以及模型部署与应用，以揭示机器学习从数据到应用的完整流程。
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机器学习的概述
随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来，机器学习成为了人工智能领域中的核心技术之一。机器学习是通过模拟人类学习行为，使计算机系统能够从数据中自动发现规律、提取特征并进行预测和决策的过程。它在诸多领域取得了广泛的应用，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。本文将对机器学习进行概述，介绍其基本原理、应用领域以及未来的发展趋势。
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机器学习算法基本过程
机器学习算法是人工智能领域中的核心技术之一，它通过对大量数据进行学习，自动发现数据中的规律和模式，从而实现对新数据的预测、分类、聚类等任务。本文将深入探讨机器学习算法的基本过程，包括数据准备、模型选择、训练与评估等关键步骤，并解释每一步骤的重要性和作用。
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机器学习在数据处理中的应用
随着大数据时代的到来，数据处理成为了一项至关重要的任务。传统的数据处理方法往往面临着效率低下、准确性不高等问题，而机器学习技术的兴起为数据处理带来了全新的解决方案。本文将深入探讨机器学习在数据处理中的应用，并分析其优势和挑战。
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机器学习有哪几种算法
机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它使用各种算法来使计算机系统能够从数据中学习和改进，而无需进行明确的编程。在机器学习的广阔领域中，有多种算法被广泛应用，每种算法都有其独特的适用场景和优势。本文将详细介绍机器学习中的几种主要算法，包括其基本原理、应用场景以及优缺点。
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数据挖掘与机器学习的区别联系
随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来，数据挖掘和机器学习作为数据处理的两大核心技术，在各行各业中发挥着越来越重要的作用。然而，尽管数据挖掘和机器学习在很多方面存在交集，但它们各自具有独特的定义、方法和应用场景。本文旨在深入探讨数据挖掘与机器学习之间的区别与联系，以期为读者提供一个全面而深入的理解。
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机器学习有哪些
随着大数据时代的到来和计算能力的不断提升，机器学习作为人工智能领域的重要分支，正逐渐改变我们的生活方式和工作模式。机器学习涉及多个学科的理论和技术，其应用广泛且深入，为各个领域的发展带来了前所未有的机遇。那么，机器学习具体有哪些呢?本文将详细探讨机器学习的主要技术、算法、应用场景以及未来发展趋势。
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什么叫做机器学习
随着信息技术的飞速发展，机器学习(Machine Learning)作为人工智能领域的重要分支，正在逐步改变我们生活的方方面面。那么，什么叫做机器学习呢?简单来说，机器学习是一门研究如何让计算机从数据中自动获取知识和技能的学科。它涉及多个学科的理论和技术，包括概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等。通过机器学习，计算机能够不断地从数据中学习和改进，提高自身的性能和准确性。
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数据挖掘和机器学习有什么不同
随着信息技术的飞速发展，数据已经成为现代社会的重要资源。数据挖掘和机器学习作为处理和分析数据的两大关键技术，在多个领域得到了广泛应用。尽管它们在某些方面存在重叠，但数据挖掘和机器学习在定义、目标、方法以及应用场景等方面存在着显著的差异。本文将对数据挖掘和机器学习的不同之处进行深入探讨，以便更好地理解和应用这两种技术。
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数据挖掘和机器学习的基本步骤
随着信息化时代的快速发展，数据已经渗透到各行各业，并成为了重要的生产要素。数据挖掘和机器学习作为处理和分析数据的两大核心技术，对于从海量数据中提取有价值的信息、优化决策过程和提高业务效率具有至关重要的作用。本文将详细介绍数据挖掘和机器学习的基本步骤，帮助读者更好地理解这两大技术的操作过程和应用方法。
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机器学习与数据挖掘的应用案例
随着大数据时代的来临，数据的价值日益凸显，如何从海量数据中提取有用信息并转化为实际价值，成为各行各业关注的焦点。机器学习和数据挖掘作为两大核心技术，在数据分析和处理中发挥着越来越重要的作用。本文将通过几个典型的应用案例，探讨机器学习和数据挖掘在实际应用中的价值和效果。
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数据挖掘和机器学习哪个更有前途
在信息化和数字化高速发展的今天，数据挖掘和机器学习作为两大核心技术，正日益受到人们的关注。它们不仅在各行业应用中发挥着举足轻重的作用，更是推动社会进步和科技发展的重要力量。然而，关于数据挖掘和机器学习哪个更有前途的讨论，一直未有定论。本文将就此话题展开深入探讨，以期为读者提供一个全面而深入的视角。
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数据挖掘和机器学习哪个好
在信息化时代的浪潮下，数据挖掘和机器学习无疑是两大重要的技术支柱，它们各自在数据处理、模式识别、决策支持等领域发挥着不可替代的作用。然而，关于数据挖掘和机器学习哪个更好的讨论，一直以来都未有定论。事实上，数据挖掘与机器学习并不是相互排斥的概念，而是相互依存、相互促进的。本文将从多个维度对这两者进行深入探讨，以期为读者提供一个全面而客观的视角。
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机器学习在数据分析中的应用
机器学习将是下述内容的主要介绍对象，通过这篇文章，小编希望大家可以对它的相关情况以及信息有所认识和了解，详细内容如下。
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机器学习在现实领域中的应用
在这篇文章中，小编将对机器学习的相关内容和情况加以介绍以帮助大家增进对它的了解程度，和小编一起来阅读以下内容吧。
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