R语言: mlr3机器学习--生存分析
在mlr3vers中，还可以进行生存分析。关于生存分析的理论内容请参考以前的推文。 1、加载R包 library("mlr3verse")library("mlr3proba")library("survival") 2、设定任务 task = as_task_surv(survival::rats, time = "time", event = "status", id = "rats") ta...
人工智能的发展ai智能机器人语音后端识别处理
AI智能机器人语音后端识别和处理涉及多个方面，包括语音识别、自然语言理解、意图识别、响应生成等。以下是一般的处理步骤和技术： 语音识别： 使用语音识别引擎将用户的语音输入转换为文本。常用的语音识别引擎包括Google Cloud Speech-to-Text、Microsoft Azure Speech Services、Amazon Transcribe等。 自然语言理解（NLU）： 对转换后的文本...
机器视觉系统-什么是光通量
光通量(uminous flux)指人眼所能感觉到的辐射功率，它等于单位时间内某一波段的辐射能量和该波段的相对视见率的乘 积。由于人眼（传感器】对不问波长光的相对视见率不同，所以不同波长光的辐射功率相等时，其光通量并不相等。 光通量的单位是lm（流明)，1lm等于由一个具有1cd(坎德拉)均匀的发光强度的点光源在1$球面度)单位立体角内发射的光 通量，即1lm=1cdsr。与力学的单位比较，光通量相...
机器学习——模型融合：Blending算法
机器学习——模型融合：Blending算法 在机器学习领域，模型融合（Ensemble Learning）是一种强大的技术，通过结合多个模型的预测结果来提高模型性能。Blending算法是模型融合的一种常见方法，它利用一个或多个基本模型进行预测，然后使用另一个模型（元模型）将这些基本模型的预测结果结合起来。在本文中，将介绍Blending算法的核心思想、基本流程、常见的Blending方法以及其优缺...
CCR全自动炒币机器人：数字货币智能交易决策，实现自动化交易
CCR机器人是一款基于人工智能技术的数字货币自动交易机器人，通过深度学习、大数据分析和量化交易策略等技术手段，实现数字货币交易的全自动化、全智能化和高效化。公众号关注：自动炒币机器人CCR详解 在数字货币市场中，投资者需要不断分析市场走势、进行交易决策，而这些操作需要大量的时间和精力，也容易受到情绪因素的干扰。 CCR全自动炒币机器人通过对数字货币市场的深入分析和研究，可以快速准确地预测市场走势，并...
ABB、FANUC机器人点位加速度用法
机器人在点位与点位之间的运动，会存在速度上的变化，加速度指令的添加可以减小机器人在运动中，由高速到低速间惯性的带来的影响，修正机器人的路径误差，让机器人的运动更加顺滑。 一、ABB机器人指令添加 ABB机器人加速度指令为ACCSET指令 ACCSET指令中的第一个参数是设置加速度，第二个参数为设置减速度 将指令穿插添加在两个机器人两个运动指令之间 二、FANUC机器人指令添加 将光标移动至运动指令最后...
【统计建模选题】手术机器人结合人工智能的统计建模研究
手术机器人结合人工智能的统计建模研究是一个非常有前景的主题，这个领域在医疗技术进步中占有越来越重要的位置。可以从多个角度展开研究，以下是一些研究方向和资料搜集的建议，可以帮助我们更好地启动和深入项目。 研究主题概览 手术机器人结合AI的研究可以涵盖以下几个方面： 性能评估与优化：研究手术机器人在实际手术中的表现，通过收集手术数据（如手术时间、成功率、恢复时间等）来评估机器人的效率和安全性。 手术路径...
机器学习算法
机器学习算法是人工智能领域中的核心组成部分，它们使计算机能够通过数据学习并做出决策或预测。这些算法通常分为几大类，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。以下是一些常见的机器学习算法及其简要介绍： ### 监督学习算法 1. **线性回归（Linear Regression）**： - 用于预测连续值输出，通过拟合数据点的最佳直线来建立输入特征和输出结果之间的关系。 2. **逻辑回归（...
ai智能外呼机器人如何进行外呼工作的
现在电销自动外呼机器人被越来越多的企业多应用，并肩负着不小的责任，那ai智能外呼机器人是如何进行外呼工作的？我们一起来看看 一、电销自动外呼机器人如何进行外呼工作 从技术层面来说，电销自动外呼机器人经过运用语音识别、语义了解技术，能精确听懂并了解用户意图，然后运用语音组成或播映录音的形式，完结与客户的语音交互过程。 其中，语义了解是确保交互作用的中心。语义了解技术支持上下文相关、智能反诘等功能，满足外...
机器学习——模型融合：Stacking算法
机器学习——模型融合：Stacking算法 在机器学习中，模型融合是一种常用的方法，它可以提高模型的泛化能力和预测性能。Stacking算法（又称为堆叠泛化）是一种强大的模型融合技术，它通过组合多个基本分类器的预测结果来产生最终的预测结果。本文将介绍Stacking算法的核心思想、基本流程、常见的Stacking方法以及其优缺点，并用Python实现算法并进行结果可视化。 1. Stacking算法...