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...
机器人技术概述_1.机器人的概念及定义和发展历程
1.机器人的概念 机器人的英文名词是Robot，Robot一词最早出现在1920年捷克作家卡雷尔•卡佩克（Karel Capek）所写的剧本中，剧中的人造劳动者取名为Robot，捷克语的意思是“苦力”“奴隶”。英语的Robot一词就是由此而来的，以后世界各国都用Robot作为机器人的代名词。 机器人问世已有几十年，机器人的定义仍没有一个统一的意见，原因之一是机器人还在...
计算机毕业设计Flask+Vue.js知识图谱音乐推荐系统 音乐爬虫可视化 音乐数据分析 大数据毕设 大数据毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能
开发技术 协同过滤算法、机器学习、LSTM、vue.js、echarts、django、Python、MySQL 创新点 协同过滤推荐算法、爬虫、数据可视化、LSTM情感分析、短信、身份证识别 补充说明 适合大数据毕业设计、数据分析、爬虫类计算机毕业设计 介绍 音乐数据的爬取：爬取歌曲、歌手、歌词、评论 音乐数据的可视化：数据大屏+多种分析图【十几个图】 深度学习之LSTM 音乐评论情感分析 交互式协...
机器人技术概述_2.机器人4.0的核心技术
机器人4.0主要有以下几个核心技术：包括云-边-端的无缝协同计算、持续学习与协同学习、知识图谱、场景自适应和数据安全。 1.云-边-端的无缝协同计算 由于目前网络带宽和延迟的制约，当前机器人主要采用以机器人本身进行运算为主，云端处理非实时、大计算量的任务为辅的系统架构。机器人的主要任务也可以简单地划分为感知、推理和执行三个步骤。随着5G时代的来临和边缘计算的部署，机器...
埃夫特机器人更换编码器电池
一、编码器电池位置 埃夫特机器人编码器电池位置，在机器人基座底部位置，将编码器电池包拆卸下来，并按线标将新的编码器电池连接上去。 二、消除各轴编码器报警 点开监控选项中的驱动器页面，输入密码1975，开打权限管理。 将机器人各轴回原点之后，分别点击各轴的编码器重置按钮，即可清除编码器电池电压过低的报警。 在确认各轴位置都对位到机器人刻度线附近，点击各轴的重置0点，机器人即可恢复正常使用。 ...
政安晨：【Keras机器学习实践要点】（二十九）—— 半监督图像分类使用具有SimCLR对比性预训练的方法
监督微调 与基准线的比较 进一步改进 架构 超参数 相关工作 本文目标：使用SimCLR的对比预训练方法进行STL-10数据集的半监督图像分类。 介绍 半监督学习 半监督学习是一种处理部分标记数据集的机器学习范式。在实际应用深度学习时，通常需要收集大量数据集以使其良好运行。然而，标记成本与数据集大小成线性关系（标记每个示例的时间是恒定的），而模型性能只与数据集大小成亚线性关系。这意味着标记越来越多的样...
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 ...