人工智能技术概述_3.机器学习
1.机器学习定义 广义上来说，机器学习指专门研究计算机怎么模拟或实现人类的学习行为以获取新的知识或技能的学科，使计算机重新组织已有的组织结构并不断改善自身的性能。更加精确地说，一个机器学习的程序就是可以从经验数据E中对任务T进行学习的算法，它在任务T的性能度量P会随着对于经验数据E的学习而便得更好。 2.机器学习分类 首先，按照学习模式的不同，机器学习可分为监督学习、无...
【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...
ChatGPT深度科研应用、数据分析及机器学习、AI绘图与高效论文撰写
熟练地掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经...
CCR智能量化炒币机器人：长期的投资胜利来自正确的哲学
，没有真的去凭实力输掉的话，就算成功了；第二种则比较正常，或者说是主要途径，那就是在长期的投资中，逐步让胜率超过败率，或者能力逐渐上升寻找到绝佳良机，于是赢多输少，最终累积而成功。公众号关注：自动炒币机器人CCR详解 显然，第一种比拼的是“幸运值”，成功来自“幸运者偏差”，对于多数人而言，因为没有那种幸运，真正值得追求的路径其实应该是第二种，累积的不仅是胜率，更是经验、决断力和心性，最终要么积小胜为大...
ai智能电销机器人，主要体现的价值是什么
人工智能逐渐走入大家的视线，越来越多的机器人出现在我们生活中。器人活跃在各行各业中，降低了人工成本，代替人类去做那些既枯燥又浪费时间的重复性的工作，那么AI智能机器人的价值主要体现在哪些方面呢？我们和小编kelaile520一起来看看吧！ 提高效率：AI机器人可以无间断地工作，处理大量重复性高的任务，从而显著提高工作效率。 降低成本：通过自动化常规任务，减少对人力资源的依赖，从而降低劳动力成本。 提升...
又一省级创新中心落地深圳 广东省具身智能机器人创新中心启动
讯 记者王俊报道：作为人工智能与机器人两大前沿技术的结合，具身智能产业是发展新质生产力的重要方向。4月16日，广东省具身智能机器人创新中心启动仪式在深圳举行。中心将聚合企业、高校、研究机构等各类科研资源和技术人才，加速推动机器人在核心技术、关键部件等方面的突破，实现具身智能机器人跨领域应用。粤港澳大湾区具备独特优势“具身智能”即Embodied AI，是指将人工智能（AI）技术与机器人技术结合，使机器...
机器学习——模型评价
概述 在机器学习中，模型评价是评估和比较不同模型性能的关键步骤之一。它是通过对模型的预测结果与真实标签进行比较，从而量化模型的预测能力、泛化能力和稳定性。模型评价旨在选择最佳的模型，理解模型的行为，并为模型的改进提供指导。 本文将介绍机器学习中常用的模型评价方法，包括基本流程、常见的评价指标以及这些评价方法的优缺点。此外，将使用Python实现这些模型评价方法，并通过可视化展示评价结果。 基本流程 ...
导航指令生成新篇章：将语义地图转化为机器人眼中的“道路”
解释环境，如对象识别，并同时生成指令。由于人类自然而然地从顶部地图（如Google地图）理解导航指令（Paz-Argaman等，2024），我们建议将VL-GEN任务分为两个步骤：1）环境解释，由物理机器人系统中的语义SLAM解决（Chaplot等，2020）；2）空间推理。本文侧重于第二步，并探讨使用顶部语义地图进行VL-GEN的可行性。 方法概述：多模态文本生成模型 BLIP模型的架构与输入处理 ...
全自动量化交易软件：CCR智能机器人，值得你“懂”
纵观各个行业，没有哪一个行业是不需要老师的，因为有了老师我们可以少走很多的弯路。 3、 不提前设定并及时止损短線变中线，中线变长线 4 、不注意资金管理，没有控制仓位等等 这时候需要博森CCR智能量化机器人能够解放你的双手和大脑，24小时自动化轻松盈利，TA可以做到很多人脑做不到的事情，不会有情绪化的干扰，严格执行行炒币策略等等。公众号关注：自动炒币机器人CCR详解 CCR是一款数字货币全自动智能量化...
机器学习——模型融合：Boosting算法
机器学习——模型融合：Boosting算法 1. Boosting核心思想 Boosting算法是一种集成学习方法，其核心思想是通过组合多个弱学习器（即准确率略高于随机猜测的学习器）来构建一个强学习器（即准确率较高的学习器）。在Boosting中，每个弱学习器都在之前学习器的基础上进行训练，以弥补前一个模型的不足，最终形成一个具有较强泛化能力的模型。 2. 基本流程 Boosting算法的基本流程如...