贸泽电子 - 博客 | 机器学习

人工智能如何改善你的睡眠

2021 年 11 月 15 日, 作者 Adam Kimmel 分类 All, 机器学习, 人工智能

从更快的疾病诊断到优化医疗设备库存管理，AI已经在不断改进医疗应用的方方面面。将AI用于调节和改善睡眠，可以为病人提供近24小时的护理改善。

标记: 人工智能, 深度学习, 物联网, 智能家居, 智能卧室

RealSenseTM D455入门指南，手把手教你如何操作！

2021 年 10 月 6 日, 作者 Hassan Kamel 分类 All, 机器人, 机器学习

人类有眼睛可以看世界，但机器人有什么呢？科学家和工程师们几十年来一直在努力开发相关技术，使计算机能够像我们人类一样看到和感知它们所处的环境。不断增长的机器视觉行业一直都在努力寻找更新、更好的方法，让机器具有可视化能力，以及理解周围环境并与之互动的能力。英特尔的RealSense D455是用于机器视觉应用的潮流摄像头之一。此款深度摄像头使用立体视觉技术，帮助机器人更好地理解形状、物体和空间，使它们能够在三维世界四处走动。如果想知道如何设置该摄像头并开始下一个机器视觉项目，请遵循下面的步骤指导，开始使用RealSense D455。

标记: 机器人, 机器视觉, 英特尔RealSenseTM深度摄像头

嵌入式AI的盛宴来了，谁来吃？

2021 年 10 月 5 日, 作者 Doctor M 分类 All, 边缘计算, 机器学习, 计算, 嵌入式系统, 人工智能

通常，人工智能（AI）计算大多是在数据中心、企业核心设备或电信边缘处理器上远程执行的，而不是在本地设备上。其中缘由主要是AI计算需要数百个不同类型的芯片来执行，硬件的尺寸、成本和功耗都非常高。但是，对于那些对带宽、时延敏感的实时性应用而言，全部上“云”就不是最好的选择了。

机器学习步骤详解，一文了解全过程！

2021 年 7 月 15 日, 作者 M. Tim Jones 分类 All, 机器学习

部署机器学习需要先选择模型，针对特定任务加以训练，用测试数据进行验证，然后，将该模型部署到实际系统中并进行监控。在本文中，我们将讨论这些步骤，将每个步骤拆分讲解来介绍机器学习。

标记: ML框架, 机器学习, 模型, 模型审核, 深度学习, 数据清洗

抗疫机器人系统的研究现状

2021 年 6 月 21 日, 作者 Wang Jing 分类 All, 机器人, 机器学习, 人工智能

新冠疫情是一个突然爆发的全世界灾难，在人们措手不及，医疗应对措施完全没有准备的情况下，要求发动全员面临这么大的挑战，实属艰难。抗击疫情期间，最困难的问题之一就是人员和医疗设施短缺的问题，面对众多的病人，他们所需要的医疗帮助各不相同，如何有效，全面的护理病人，让医疗工作井井有条，是一个巨大的挑战。而这个挑战也体现在了疫情后期的医疗护理方面。值得庆幸的是，科技在很大程度上帮助人类解决了这一问题，机器人的诞生成为了医疗团队的后备军，结合人工智能，5G的发展，机器人的精准性提高，更加独立自主，更贴近于人类的思考行动方式，在很大程度上，基本护理和病人指标检测方面可以与人类相媲美。

标记: AI, 机器人, 机器学习, 科技与医疗, 科技与疫情, 人工智能

边缘计算：物联网“草根”的崛起

2021 年 5 月 5 日, 作者 Doctor M 分类 All, 边缘计算, 机器学习

如今，我们每个人都置身于一个基于互联网的世界并对此习以为常。可你是否认真思考过，互联网对我们生活最大的改变是什么？

未来触手可及：人工智能应用于智慧城市

2021 年 3 月 8 日, 作者 Wang Dongang 分类 All, EIT人工智能, 机器学习, 人工智能

人工智能可以用来建设智慧城市的方方面面，包括智慧交通系统、城市可持续发展、电子政务系统及智慧社区。本文用实际案例展现了人工智能在智慧城市中的应用。城市管理者需要改变规划思路来促进智慧城市“自下而上”地建设。智慧城市也会带来经济、社会等多方面的变革。

构建更好的AI推荐引擎

2021 年 3 月 3 日, 作者 Stephen Cassar 分类 All, EIT人工智能, 机器学习, 人工智能

您是否注意到推荐引擎并不是那么聪明？ “烂番茄”的影评很好地传达了评论家和其他观众的看法，但他们评出的高分电影也许并不一定合我的口味。反倒是有些低分的“烂片”，您反而可能会看得津津有味。人工智能可以解决这种矛盾吗？就让我们来认识一下一种设计简单的AI推荐引擎系统。

标记: AI, 人工智能, 推荐引擎

强化学习推进人工智能应用发展

2021 年 2 月 25 日, 作者 Michael Matuschek 分类 All, EIT人工智能, 机器学习, 人工智能

强化学习推进无人驾驶车辆和其它前沿人工智能应用发展。强化学习及其涵盖的子模型既展示了人工智能应用的全新潜力, 同时也体现了其达到人类水平的难度。

标记: 强化学习, 人工神经网络, 深度学习, 特征学习

工业化+数据化：机器学习加持下的工业4.0

2020 年 12 月 1 日, 作者 Wang Dongang 分类 All, EIT人工智能, 工业, 机器学习

本文介绍了工业4.0的特点，并用实际案例展现了生产生活不同阶段工业4.0的典型场景。机器学习与数据作为工业4.0中各项技术的核心，对工业4.0的发展起到关键作用。在未来工业化和数据化相结合的工业4.0中，大型企业与中小型企业都将面临不同的机遇与挑战。

标记: 工业4.0, 机器学习, 数据化

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