AI+IoT+电池应用 AIoT电池 突破你的想象 将行业领先的电池电化学技术与前沿的能源物联网最佳实践相结合,利用智能物联技术开展电池全生命周期的管理优化和交叉领域的协同应用,解锁动力电池全生命周期价值. AIoT手段提升产品研发效率 行驶数据积累,通过AI算法优化原材配方,数字化解构电池使用工况,大数据分析每个失效的机理,作为AIoT数据的输入端.C利用电化学仿真优化加速电芯设计节奏,预测不同工作环境下的电池表现,在提升研发效率,缩短开发周期同时,促进新一代产品研发. 可追溯管理系统 海量数

说明:这个贴用于收集笔者能力范围内收集收藏并认为有用的资料,方便各方参考,免去到处找寻之苦,提升信息的交叉引用价值.仅供参考,不作为必然的推荐倾向.如涉及版权等问题请相关人员联系笔者,谢谢. |博客| 龙心尘的博客(http://blog.csdn.net/longxinchen_ml) 寒小阳的博客(http://blog.csdn.net/han_xiaoyang) wepon(http://2hwp.com/) 面包包包包包包(http://blog.csdn.net/breada) |人

Introduction to Machine Learning https://www.amazon.cn/Introduction-to-Machine-Learning-Alpaydin-Ethem/dp/0262028182/ref=sr_1_3?s=books&ie=UTF8&qid=1464677979&sr=1-3&keywords=Introduction+to+Machine+Learning atificial Intelligence: A Moder

对话Facebook人工智能实验室主任.深度学习专家Yann LeCun Yann LeCun(燕乐存),Facebook人工智能实验室主任,NYU数据科学中心创始人,计算机科学.神经科学.电子电气科学教授.他1983年在ESIEE获得电气工程学位,1987年在UPMC获得计算机博士学位.在多伦多大学做了一段时间博士后,于1988年加入位于新泽西州的AT&T贝尔实验室.1996年他成为图像处理研究部的主任,2003年,在普林斯顿NEC研究院经历短暂的Fellow生活以后,加入NYU.2013年,

转自:http://www.vanjor.org/blog/2010/10/cross-validation/ 交叉验证(Cross-Validation): 有时亦称循环估计, 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法.于是可以先在一个子集上做分析, 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证. 一开始的子集被称为训练集.而其它的子集则被称为验证集或测试集. 交叉验证对于人工智能,机器学习,模式识别,分类器等研究都具有很强的指导与验证意义. 基本思想是把在某种意义下将原始数据(data

https://www.jblearning.com/catalog/productdetails/9781556220784 第1章 数学和物理学初探 (已看) 第2章 状态驱动智能体设计 (已看) 第3章 如何创建自治的可移动游戏智能体 第4章 体育模拟(简单足球) 第5章 图的秘密生命 第6章 用脚本,还是不用?这是一个问题 第7章 概览<<掠夺者>>游戏 第8章 实用路径规划 第9章 目标驱动智能体行为 第10章 模糊逻辑 参考文献 第1章 数学和物理学初探 1.1 数学

课程名称    内容    阶段一.人工智能基础 — 高等数学必知必会     1.数据分析    "a. 常数eb. 导数c. 梯度d. Taylore. gini系数f. 信息熵与组合数g. 梯度下降h. 牛顿法"    2.概率论    "a. 微积分与逼近论b. 极限.微分.积分基本概念c. 利用逼近的思想理解微分,利用积分的方式理解概率d. 概率论基础e. 古典模型f. 常见概率分布g. 大数定理和中心极限定理h. 协方差(矩阵)和相关系数i. 最大似然估计和最大后

从helloworld开始 mkdir mooc # 新建一个mooc文件夹 cd mooc mkdir 1.helloworld # 新建一个helloworld文件夹 cd 1.helloworld touch helloworld.py # -*- coding: UTF-8 -*- # 引入 TensorFlow 库 import tensorflow as tf # 创建一个 Constant(常量)Operation(操作) hw = tf.constant("Hello World

Python全栈开发/人工智能公开课_腾讯课堂 https://ke.qq.com/course/190378 https://github.com/haoran119/ke.qq.com.python/tree/master/src/python-fullstack Python — 爬虫.数据分析 python — 数据分析之旅,Numpy 数据获取 公开数据集(Mnist),爬虫 数据存储 数据库SQL 数据预处理 噪声,重复,缺失,空值,异常值,分组,合并,随机取样(pandas) 数据

https://www.zhihu.com/question/57668112/answer/155367561 Lyken 愿以有涯随无涯 收录于 编辑推荐知乎圆桌 · 296 人赞同了该回答 资历不深,入坑一年的我仅从个人角度谈谈理解,希望能抛砖引玉. GAN对于人工智能的意义,可以从它名字的三部分说起:Generative Adversarial Networks.为了方便讲述,也缅怀过去两周在某论坛上水掉的时间,我先从Networks讲起. Networks:(深度)神经网络 自从12年

Facebook 人工智能研究院(FAIR)首席科学家 Devi Parikh 是 2017 年 IJCAI 计算机和思想奖获得者(IJCAI 两个最重要的奖项之一,被誉为国际人工智能领域的「菲尔兹奖」),并位列福布斯 2017 年「20 位引领 AI 研究的女性」榜单.她主要从事计算机视觉和模式识别研究,具体研究领域包括计算机视觉.语言与视觉.通识推理.人工智能.人机合作.语境推理以及模式识别. 2008 年到现在,Devi Parikh 先后在计算机视觉三大顶级会议(ICCV.CVPR.EC

https://blog.csdn.net/luyao_cxy/article/details/82383091 转载:https://blog.csdn.net/qq_27297393/article/details/82284384 机器学习 一.人工智能.机器学习与深度学习 人工智能        机器学习               经典机器学习               基于神经网络的机器学习                      浅层学习                    

作为最早关注人工智能技术的媒体,机器之心在编译国外技术博客.论文.专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验.期间,从无到有,机器之心的编译团队一直在积累专业词汇.虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽善尽美的编译为中文呈现给大家,但我们一直在进步.一直在积累.一直在提高自己的专业性.两年来,机器之心编译团队整理过翻译词汇对照表「红宝书」,编辑个人也整理过类似的词典.而我们也从机器之心读者留言中发现,有些人工智能专业词汇没有统一的翻译标准,这可能是因地区.跨专业等等原因造成的.举个例子,DeepM

主要内容:作者对自己一些经历的回顾,对中美两国人工智能行业的回顾与展望. 作者认为中国的创业公司比美国节奏更快工作更拼命,深圳在硬件创新上远远领先于美国,中国创业公司们走出了一条跟美国不同的路. 作者认为人工智能很快会导致较大规模失业,加剧社会的不平等和不稳定. 作者患癌治愈后,更重视与家人朋友的交流沟通,不再关注墓碑上写什么内容,坚信未来是人工智能的思考力加上人类的爱构成的. 总体评价3星,有参考价值. 以下是书中一些内容的摘抄,#号后面是kindle电子版中的页码: 1:幸运的是,李德宁——

写在前面 本文严禁转载,只限于学习交流. 课件分享在这里了. 还有人工智能标准化白皮书(2018版)也一并分享了. 绪论 人工智能的定义与发展 定义 一般解释:人工智能就是用 人工的方法在 **机器(计算机)**上实现的智能,或称 机器智能: 人工智能(学科):从学科的角度来说,人工智能是一门研究如何 构造智能机器或智能系统,使之能模拟.延伸.扩展人类智能的学科: 人工智能(能力):从智能能力的角度来说,人工智能是智能机器所执行的通常 与人类智能有关的智能行为,如判断.推理.证明.识别.感知.理

人工智能的概念早在60多年前就被提出,但又一度沉寂.随着谷歌人工智能程序AlphaGo(阿尔法狗)战胜围棋世界冠军李世石,再次为世人瞩目.然而,与无限风光一起相伴而来的,还有关于人工智能的种种争议! “在我的一生中,见证了社会深刻的变化.其中最深刻的,同时也是对人类影响与日俱增的变化,是人工智能的崛起.简单来说,我认为强大的人工智能的崛起,要么是人类历史上最好的事,要么是最糟的.”著名物理学家霍金生前反复告诫. 在互联网和大数据风起云涌的今天,人工智能究竟会成为造福人类的天使,还是控制人类的魔鬼

目录 1.Tensorflow框架简介 2.安装Tensorflow 3.核心概念 4.代码实例和详细解释 5.拓扑图之有向无环图DAG 6.其他深度学习框架详细描述 6.1 Caffe框架: 6.2 Theano框架: 6.3 Keras框架: 1.Tensorflow框架简介 Tensorflow由Google Brain谷歌大脑开源出来的,在2015年11月在GitHub上开源,2016年是正式版,2017年出了1.0版本,趋于稳定.谷歌希望让优秀的工具得到更多的去使用,所以它开源了,从整

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计

人社厅发[2019]48号 各省.自治区.直辖市及新疆生产建设兵团人力资源社会保障厅(局).市场监管局.统计局,国务院各部门.各直属机构.各中央企业.有关社会组织人事劳动保障工作机构,中央军委政治工作部兵员和文职人员局: 根据<中华人民共和国劳动法>有关规定,为贯彻落实<国务院关于推行终身职业技能培训制度的意见>提出的“紧跟新技术.新职业发展变化,建立职业分类动态调整机制,加快职业标准开发工作”要求,加快构建与国际接轨.符合我国国情的现代职业分类体系,我们面向社会公开征集新职业信息

基于Python玩转人工智能最火框架  TensorFlow应用实践 随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛,很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架.而在昨天机器之心发起的框架投票中,2144 位参与者中有 1441 位都在使用 TensorFlow 框架,是所有框架中使用率最高的.但 TensorFlow 这种静态计算图有一定的学习成本,因此也阻挡了很多准备入坑的初学者.本文介绍了学习 TensorFlow 的系列教程,旨在通过简单的理论与实践帮助初学者一步步掌握

最近在参加IJCAI-19阿里巴巴人工智能对抗算法竞赛(点击了解),初赛刚刚结束,防御第23名,目标攻击和无目标攻击出了点小问题,成绩不太好都是50多名,由于找不到队友,只好一个人跟一群大佬PK,双拳难敌四手,差点自闭放弃比赛了.由于知道对抗攻击的人很少,于是抽空写篇博客,简单科普一下人工智能与信息安全的交叉前沿研究领域:深度学习攻防对抗. 然后简单介绍一下IJCAI-19 阿里巴巴人工智能对抗算法竞赛 目前,人脸识别.自动驾驶.刷脸支付.抓捕逃犯.美颜直播……人工智能与实体经济深度结合,彻底改