简介：学习是人类智能的主要标志和获得智慧的基本手段，机器学习的研究就是希望计算机能像人类那样具有从现实世界获取知识的能力，同时进一步发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。机器学习是人工智能的一个重要的研究领域。

简介：当看到＂机器学习＂时,你会想什么呢？想必大多数人都会顾名思义地认为这门学科就是教机器如何学习的。那可就大错特错了!事实上,虽然名字里有＂机器＂一词,机器学习却是计算机科学的一个重要分支,主要的研究内容是如何设计算法结构并将其写成代码进行实现,与机器本身的关系并不十分紧密。想想《真实的人类》里,当高仿真的AI出问题时,可都是被送回去重新编程处理的。那么高科技的人工智能是如何进行学习的呢？就让我们一起来揭开机器学习的＂庐山真面目＂,了解隐藏在背后的奥秘吧。

简介：摘要：工业机器人是“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。随着工业机器人的普及和不断发展，其面临高速度、高精度、高智能的挑战，其中高智能是制约工业机器人推广的重要因素。路径规划是机器人智能控制的核心技术，已成为当前业界研究的热点问题。利用传感器，探测机器人与障碍物和目标点之间的距离方位，构成状态空间，定义机器人避障决策奖赏函数，包括机器人与目标点的方位奖赏、距离奖赏、到达奖赏、每个避障动作奖赏，将状态空间信息输入神经网络，通过深度强化学习，输出下一时刻奖赏值最大的避障动作，形成最优避障路径。在工业机器人工作环境中，规划一条无碰撞路径，因此，研究工业机器人避障路径规划方法，选择一条最优路径，提高机器人对工作场景的适应性，具有重要意义，合理的路径轨迹规划可以让机器人在复杂的环境下安全稳定地工作。

简介：摘要：本文探讨了机器学习在机器人手臂控制中的应用。首先介绍了机器学习的基本概念和分类，然后详细讨论了监督学习、非监督学习和强化学习在机器人手臂控制中的应用。这些方法能够提高机器人手臂的精度、适应性和智能化水平。最后，文章指出了目前机器学习在机器人手臂控制中面临的挑战和未来的发展趋势。

简介：现实中，新技术通过机器人和其他数字创新，正在改变组织学习的方式，但是要将优势最大化，企业需加快数字化转型，为组织变革奠定基础。

简介：

简介：摘要麦肯锡公司对人工智能和机器学习领域的现状及未来进行分析，得到如下结论包括百度和谷歌在内的科技巨头，2017年在人工智能上的投入达200亿至300亿美元。机器学习作为人工智能的重要方向，一直是人们的研究热点。本文便以简述机器学习发展史为目的，以供了解。

简介：<正>现在,人工智能正经历着惊人的发展,它的思想和方法的应用正出现在许多领域之中。人工智能最明显、最重要的成功包括专家系统的开发、自然语言理解系统的实施、计算机视觉和言语理解研究的显著进展以及对于高功能推理系统设计的新认识。人工智能中这些活动的迅速扩展,使人们确信:人工智能的新成功就要到来。在这种背景下,提出现有方法的局限以及在这个领域内应采取的新研究方向,是十分重要的。人工智能的明显局限之一,也是进一步研究的一个方向,与机器学习有关。

简介：摘要：试错法在材料发展历史上曾起着重要的作用，然而其往往伴随者大量的精力消耗与资源浪费。在人类计算机技术急速发展的前提下，例如第一性原理计算、分子动力学等运用计算机进行新型材料的开发已经成为主流。由于有了计算机的加持，人们往往可以在短时间内进行大量的数据计算，然而计算机目前只能得出计算的结果，对于计算结果的后续处理仍然需要人为处理。以此为前提人们发展出了机器学习这一新兴学科，机器学习旨在通过计算机的指定程序算法对输入计算机的数据进行处理并保留处理过程的数据，在下一次有类似的数据导入时便可以进行快速处理，对于新导入的数据只要不断完善其学习算法即可进行处理。数据处理中由于算法的存在会导致误差的出现，如何避免机器学习在数据处理中产生较大误差成为工作者们的主要研究方向。本文简单介绍了机器学习中家督学习板块，并简单阐述了数值分析中的各类数据处理方式再机器学习中的体现。通过与数值分析的结合，机器学习再进行数据处理时的准确性得到了较大提升。

简介：Q：理解大脑对于理解深度学习来说有多重要？反过来呢？A：就像许多早期从事神经网络研究的人（包括我的同事GeoffHinton和YannLeCun）一样,我相信,当我们思考我们对于大脑已经知道了什么的时候,我们会有不错的机会来从中学习一些对于搭建AI来说有用的东西,并且这一点随着神经科学家们收集了越来越多的大脑数据而变得越来越确定。

简介：摘要：随着时代科技的飞速进步，人类的生产方式已经发生了根本性的转变，机械逐渐取代了人力，越来越多的机械设备被广泛应用于工业制造领域。随着工业机器人的问世，工业机械制造迈入了全新的境界，其广泛应用极大地提升了生产效率，同时也推动了工业生产向自动化方向迈进，因此，在工业制造业快速发展的今天，加强对工业机器人的安装和调试显得尤为重要。

简介：特征缺失是机器学习应用领域研究中必须面对的问题。根据特征缺失研究的基础与发展,分别阐述了特征缺失的种类与模式、特征缺失的处理方法以及实现工具,并在此基础上对特征缺失的处理进行了总结与归纳。最后,讨论了特征缺失研究存在的问题,指出了研究的方向。

简介：人工智能的核心技术机器学习及其子领域深度学习是现阶段解决很多人工智能问题的主要方法。高中生已经具备了学习机器学习基础课程的知识结构和能力,开发具有普适性的高中机器学习课程显得尤为重要。长沙市周南中学在机器学习课程开发中注重打造专业的师资团队、建设课程资源库和寻求多方协同,遵循学本位、低成本、弹性、众创共享、由易入难、择优等原则.学校开发的机器学习课程包括基础课程和拓展课程两部分,制定了明确的“知识与技能”“过程与方法”“情感态度与价值观”目标。

简介：摘要机器学习就是一个让机器获得学习能力的过程，如今计算机和人工智能相关的发展已经取得了优异的成绩，但是想要让这些机器不再受“预装程序”的限制，让其具备自我的学习能力，机器学习就是一个非常具有潜力的研究对象，也是现如今人工智能突破自身瓶颈的一个有效办法，本文介绍了机器学习的发展背景和理论，对几种机器学习理论和相关应用进行了分析。

简介：机器人要变得更聪明，就得依赖人工智能的发展。科学家正在研究如何让人工智能更好地理解我们的世界。让我们来初步了解一下人工智能的学习方式吧。

简介：摘要：在现代化信息技术的支持下，计算机技术为智能人工技术发展奠定良好基础。以计算机技术为支持的智能计算技术涉及了统计学、逼近论、算法复杂论以及凸分论等学科知识，可通过计算机技术，利用自身的学习经验，在自我系统中不断完善自身性能。以计算机规律性信息数据为支持，在计算机中找到规律性信息，获取知识经验，实现计算机技术的智能化，使得计算机向人工智能方向发展。

简介：

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简介：摘要：告警系统是由大理卷烟厂开发，针对特定场景下的点位进行检测，基于机器学习对历史数据建立模型，将训练好的模型应用到实时数据中，利用模型分割出异常值进行报警。本项目的意义在于建立一个对历史数据进行模型训练以及对周期性的实时数据进行异常值检测系统，根据各类算法的缺点入手，结合模型表示，提高个性化推荐的质量以及用户满意度。帮助用户快速定位并及时处理异常或将要异常的点位，提供相关报警记录给用户，给用户提供多种查看方式，以达到该系统对数据的训练及预测准确度。

简介：摘要：随着技术的进步，机器学习已成为广播传输发射技术的关键增强工具，为这一领域带来了创新的突破和效率的显著提升。本文深入探讨了机器学习在广播传输发射领域的四大具体应用：智能监控系统、自适应信号处理、频谱分配优化，以及信号干扰识别与消除。这些应用展示了机器学习如何在确保广播信号质量和稳定性、提高频谱利用率及减少信号干扰方面发挥重要作用。同时，也指出了在这些应用中遇到的问题，如数据处理延迟和模型过拟合风险，以及广播信号干扰检测的准确性。针对这些问题，提出了相应的应用策略，包括实时数据流处理技术、正则化和交叉验证方法，以及增强学习和深度学习模型，旨在进一步提高机器学习在广播技术中的应用效果和可靠性。