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Auto-machine-learning-methods-Sys

  • Embedded_Deep_Learning_-_Algorithms

    Although state of the art in many typical machine learning tasks, deep learning algorithmsareverycostly interms ofenergyconsumption,duetotheirlargeamount of required computations and huge model sizes. Because of this, deep learning applications on battery-constrained wearables have only been possible through wireless connections with a resourceful cloud. This setup has several drawbacks. First, there are privacy concerns. Cloud computing requires users to share their raw data—images, video, locations, speech—with a remote system. Most users are not willing to do this. Second, the cloud-setup requires users to be connected all the time, which is unfeasible given current cellular coverage. Furthermore, real-time applications require low latency connections, which cannot be guaranteed using the current communication infrastructure. Finally, wireless connections are very inefficient—requiringtoo much energyper transferredbit for real-time data transfer on energy-constrained platforms.

    標(biāo)簽: Embedded_Deep_Learning Algorithms

    上傳時間: 2020-06-10

    上傳用戶:shancjb

  • 機器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)書

    Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Machine Learning一本數(shù)學(xué)大全書,由Jean Gallier and Jocelyn Quaintance合著。 

    標(biāo)簽: 機器學(xué)習(xí) 數(shù)學(xué)

    上傳時間: 2022-05-05

    上傳用戶:默默

  • (網(wǎng)盤)300本Python電子書

    |- 數(shù)據(jù)科學(xué)速查表 - 0 B|- 遷移學(xué)習(xí)實戰(zhàn) - 0 B|- 零起點Python機器學(xué)習(xí)快速入門 - 0 B|- 《深度學(xué)習(xí)入門:基于Python的理論與實現(xiàn)》高清中文版PDF+源代碼 - 0 B|- 《Python生物信息學(xué)數(shù)據(jù)管理》中文版PDF+英文版PDF+源代碼 - 0 B|- 《Python深度學(xué)習(xí)》2018中文版pdf+英文版pdf+源代碼 - 0 B|- 《Python編程:從入門到實踐》中文版+源代碼 - 0 B|- stanford machine learning - 0 B|- Python語言程序設(shè)計2018版電子教案 - 0 B|- Python網(wǎng)絡(luò)編程第三版 (原版+中文版+源代碼) - 0 B|- Python機器學(xué)習(xí)實踐指南(中文版帶書簽)、原書代碼、數(shù)據(jù)集 - 0 B|- python官方文檔 - 0 B|- Python編程(第4版 套裝上下冊) - 0 B|- PyQt5快速開發(fā)與實戰(zhàn)(pdf+源碼) - 0 B|- linux - 0 B|- 征服PYTHON-語言基礎(chǔ)與典型應(yīng)用.pdf - 67.40 MB|- 與孩子一起學(xué)編程_中文版_詳細(xì)書簽.pdf - 69.10 MB|- 用Python做科學(xué)計算.pdf - 6.10 MB|- 用Python寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲.pdf - 9.90 MB|- 用Python進(jìn)行自然語言處理(中文翻譯NLTK).pdf - 4.40 MB|- 像計算機科學(xué)家那樣思考 Python中文版第二版.pdf - 712.00 kB|- 網(wǎng)絡(luò)爬蟲-Python和數(shù)據(jù)分析.pdf - 6.90 MB|- 圖解機器學(xué)習(xí).pdf - 59.40 MB|- 凸優(yōu)化.pdf - 5.70 MB|- 數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?pdf - 2.50 MB|- 數(shù)據(jù)科學(xué)入門.pdf - 13.30 MB|- 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法__Python語言描述_裘宗燕編著_北京:機械工業(yè)出版社_,_2016.01_P346.pdf - 74.30 MB|- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí).pdf - 92.60 MB|- 深入Python3...

    標(biāo)簽: python

    上傳時間: 2022-06-06

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  • 深度學(xué)習(xí)中文電子書籍資料合集

    計算智能.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)·模糊系統(tǒng)·進(jìn)化計_12531.pdf 30.1M 斯坦福大學(xué)-深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程.pdf 9.4M [游戲人工智能編程案例精粹].(Programming.Game.AI.by.Example).(美)Mat.Buckland.掃描版.pdf 54.4M 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程.pdf 9.5M [模式識別與智能計算:MATLAB技術(shù)實現(xiàn)(第2版)].楊淑瑩.掃描版.pdf 29.3M 機器學(xué)習(xí):實用案例解析(中文版,帶完整書簽).pdf 34.7M .DS_Store 6KB python 學(xué)習(xí)資料 .pdf 747KB 深度學(xué)習(xí)的昨天、今天和明天.pdf 976KB 【試讀】《自然計算:DNA、量子比特和智能機器的未來》前言+目錄+第1章.pdf 4.6M 百度深度學(xué)習(xí)-CCF-2013Sep.pptx 28.7M 機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘方法和應(yīng)用.pdf 17.6M 深度學(xué)習(xí)(最全的中文版)_2017年新書.pdf 30.3M 機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘方法和應(yīng)用(經(jīng)典).pdf 12M 模式識別與智能計算-matlab技術(shù)實現(xiàn).pdf 27.9M 歐盟在多領(lǐng)域的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用需求.rar 1.1M 伯克利大學(xué)機器學(xué)習(xí)(Practical Machine Learning).rar 35.8M 深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)和算法比較分析.pdf 1.7M 機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)及配套代碼.rar 39.5M 機器學(xué)習(xí)實踐經(jīng)驗指導(dǎo).pdf 449KB 余凱_深度學(xué)習(xí)的昨天今天和明天.pdf 913KB 淺談深度學(xué)習(xí)_肖達(dá).pdf 10.2M 人工智能原理與應(yīng)用——專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、面向?qū)ο蟮姆椒╛10184566.pdf 9.8M 機器學(xué)習(xí)與概率圖模型_王立威.pdf 1.8M 機器學(xué)習(xí)十大算法.pdf 4.9M 百度深度學(xué)習(xí)進(jìn)展介紹.ppt 18M 機器學(xué)習(xí)部分課后習(xí)題答案.zip 651KB 深度學(xué)習(xí)——機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的新熱點.pdf 4.4M 科研立項的極客之道.ppt 11.2M

    標(biāo)簽: Visual 2000 電力 出版社

    上傳時間: 2013-07-02

    上傳用戶:eeworm

  • Matlab_2016a 完整破解版網(wǎng)盤高速下載

    Matlab_2016a 完整破解版下載 使用增強的設(shè)計環(huán)境和 UI 組件集開發(fā) MATLAB 應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)用于圖像分類問題。訪問模板、最新模型以及精選示例。創(chuàng)建包含事件操作和新模塊的離散事件模型和調(diào)度程序。使用標(biāo)準(zhǔn)座艙儀器顯示飛行條件。在線編輯器,用于:開發(fā)包含結(jié)果和圖形以及相關(guān)代碼的實時腳本創(chuàng)建用于分享的交互式描述,包括代碼、結(jié)果和圖形以及格式化文本、超鏈接、圖像及方程式MATLAB應(yīng)用設(shè)計器,使用增強的設(shè)計環(huán)境和擴展的 UI 組件集構(gòu)建帶有線條圖和散點圖的 MATLAB?應(yīng)用全新多 y-軸圖、極坐標(biāo)圖和等式可視化暫停、調(diào)試和繼續(xù) MATLAB 代碼執(zhí)行Neural Network Toolbox使用 Parallel Computing Toolbox? 中的 GPU 加速深入學(xué)習(xí)圖像分類任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)Symbolic Math Toolbox與 MATLAB 在線編輯器集成,以便編輯符號代碼和可視化結(jié)果,并將 MuPAD? 筆記本轉(zhuǎn)換為實時腳本Statistics and Machine Learning ToolboxClassification Learner 應(yīng)用,可以自動培訓(xùn)多個模型,按照級別標(biāo)簽對結(jié)果進(jìn)行可視化處理,并執(zhí)行邏輯回歸分類Control System Toolbox新建及重新設(shè)計的應(yīng)用,用于設(shè)計 SISO 控制器、自動整定 MIMO 系統(tǒng)和創(chuàng)建降階模型Image Acquisition Toolbox支持 Kinect? for Windows? v2 和 USB 3 VisionComputer Vision System Toolbox光學(xué)字符識別 (OCR) 訓(xùn)練程序應(yīng)用、行人偵測和來自針對 3-D 視覺的動作和光束平差的結(jié)構(gòu)體Trading Toolbox對交易、靈敏性和交易后執(zhí)行的交易成本分析Simulink 產(chǎn)品系列Simulink通過訪問模板、最近模型和精選示例更快開始或繼續(xù)工作的起始頁自動求解器選項可更快速地設(shè)置和仿真模型針對異構(gòu)設(shè)備的系統(tǒng)模型仿真,例如 Xilinx?和 Altera? SoC 架構(gòu)Simulink? 單位,可在 Simulink、Stateflow? 和 Simscape? 組件的接口指定單位、對其進(jìn)行可視化處理并檢查變量源和接收器模塊,用于定義變量條件并使用生成代碼中的編譯器指令將其傳播至連接的功能Aerospace Blockset標(biāo)準(zhǔn)座艙儀器,用于顯示飛行條件SimEvents全新離散事件仿真和建模引擎,包括事件響應(yīng)、MATLAB 離散事件系統(tǒng)對象制作以及 Simulink 和 Stateflow 自動域轉(zhuǎn)換Simscape全新方程簡化和仿真技術(shù),用于生成代碼的快速仿真和運行時參數(shù)調(diào)整Simscape FluidsThermal Liquid 庫,用于對屬性隨溫度而變化的液體的系統(tǒng)建模Simulink Design Optimization用于實驗設(shè)計、Monte Carlo 仿真和相關(guān)性分析的靈敏度分析工具Simulink Report Generator三向模型合并,以圖形方式解決 Simulink 項目各修訂版之間的沖突信號處理和通信Antenna Toolbox電介質(zhì)建模,用于分析天線和有限天線陣列中的基質(zhì)效果RF ToolboxRF Budget Analyzer,用于為級聯(lián)的射頻組件計算增益、噪聲系數(shù)和 IP3SimRF自動射頻測試工作臺生成Audio System Toolbox一款用于設(shè)計和測試音頻處理系統(tǒng)的新產(chǎn)品WLAN System Toolbox一款用于對 WLAN 通信系統(tǒng)的物理層進(jìn)行仿真、分析和測試的新產(chǎn)品代碼生成Embedded Coder編譯器指令生成,將信號維度作為 #define 進(jìn)行實施HDL Coder針對 HDL 優(yōu)化的 FFT 和 IFFT,支持每秒 G 字節(jié)采樣 (GSPS) 設(shè)計的幀輸入HDL VerifierPCIe FPGA 在環(huán),用于通過 PCI Express? 接口仿真 Xilinx? KC705/VC707 和 Altera?Cyclone? V GT/Stratix V DSP 開發(fā)板上的算法驗證和確認(rèn)Polyspace Code Prover支持 long-double 浮點,并且改進(jìn)了對無窮大和 NaN 的支持Simulink Design Verifier對 C 代碼 S-function 自動生成測試IEC Certification Kit對 Simulink Verification and Validation? 提供 IEC 62304 醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)支持Simulink Test使用 Simulink Real-Time? 制作和執(zhí)行實時測試

    標(biāo)簽: 電子 表面 電感

    上傳時間: 2013-07-09

    上傳用戶:eeworm

  • Creating the Auto Answering Machine Application

    Creating the Auto Answering Machine Application

    標(biāo)簽: Application Answering Creating Machine

    上傳時間: 2013-12-06

    上傳用戶:chenbhdt

  • Support Vector Machine is small sample method based on statistic learning theory. It is a new method

    Support Vector Machine is small sample method based on statistic learning theory. It is a new method to deal with the highly nonlinear classification and regression problems .It can better deal with the small sample, nonlinear and

    標(biāo)簽: method statistic learning Support

    上傳時間: 2014-12-02

    上傳用戶:zukfu

  • 新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Extreme Learning Machine 比SVM快

    新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Extreme Learning Machine 比SVM快,附4個例子

    標(biāo)簽: Learning Extreme Machine SVM

    上傳時間: 2013-12-27

    上傳用戶:水中浮云

  • extreme learning machine 例子 run sinc_mean

    extreme learning machine 例子 run sinc_mean

    標(biāo)簽: sinc_mean learning extreme machine

    上傳時間: 2016-02-29

    上傳用戶:trepb001

  • extreme learning machine 例子 run sinc_mean

    extreme learning machine 例子 run sinc_mean

    標(biāo)簽: sinc_mean learning extreme machine

    上傳時間: 2014-01-23

    上傳用戶:黃華強

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