可能是个新词，它在1952年由Arthur Samuel首次提出来，从那以后，持续不断的发展的机器学习成为许多行业领域的首选技术。从流程自动化到技术专业相关知识，机器学习技术被大范围的使用在做出预测，并获得宝贵的
机器学习可以定义为对主要依赖模式和推理的统计模型和复杂算法的科学研究。该技术不用依赖任何明确的指示就能够正常的使用，这是其优点。
机器学习的影响很引人入胜，它引起了许多公司的关注，不管是哪种行业。最重要的是，机器学习真正改变了各行各业的基础，让它们变得更好了。
Statista报道，2019年第一季度往机器学习投入了285亿美元，这项技术的重要性可见一斑。
鉴于机器学习很重要，我们列出了2020年会涌入市场的几股潮流。以下是备受期待的机器学习潮流，它们会改变全世界众多行业的基础。
当下，数据为王。各种技术的出现促使数据慢慢的变多。无论是汽车业还是制造业，数据正以前所未有的速度生成。但问题是“所有数据都很重要吗？”
为了解开这个谜团，可以部署机器学习，因为它能借助云解决方案和数据中心对大量数据来进行排序。它依据数据的重要性来过滤数据，并取出实用数据，同时摈弃无用数据。这样一来，它节省了时间，企业得以管理支出。
2020年会生成大量数据，许多行业将需要机器学习对有关数据进行分类以提高效率。
据emarketer网站在2019年的调查显示，估计美国1.118亿人将语音助理用在所有用途。因此很显然，语音助理会大范围的应用于各行各业。Siri、Cortana、Google Assistant和Amazon Alexa是一些典型的热门智能个人助理。
机器学习和AI结合，能够在一定程度上帮助处理业务运营，并确保最高的准确性。因此，机器学习将帮助众多行业轻轻松松完成复杂而重要的任务，同时提高生产力。
预计2020年，慢慢的变多的研究和投资领域会大多分布在在开发专门设计的机器学习语音助理上。
每家公司想在竞争非常激烈的环境下赖以生存，营销是个主要的因素。营销在推动预期结果的同时，提升了公司的形象和知名度。但即便借助现有的多个营业销售平台，想要证明企业存在也变得困难重重。
然而，如果一个企业足够成功，可以从现有用户数据中提取模式，那么该公司有很大的可能性制定成功且高效的经营销售的策略。而为分析数据，可以部署机器学习来挖掘数据，并评估研究方法以获得更好的结果。
最近，互联网空间成为了热门话题。Panda Security声称，黑客每天制作大约23万个恶意软件样本，编写恶意软件的意图始终非常明确。由于计算机、网络、程序和数据中心数量众多，检查恶意软件攻击变得更困难了。
幸好我们有机器学习技术，能够最终靠自动执行复杂的任务并自行检测网络攻击，提供多层保护。不仅如此，机器学习还可拿来对网络安全泄密事件做出一定的反应，减小损害。它可以自动响应网络攻击，无需人工干预。
行业分析师已开始对人工神经网络的功能深有体会，这是由于我们所有人都能预见到帮助处理问题的系统所需要的算法突破。在这里，AI和机器学习能解决需要探索和调控决策能力的复杂问题。一旦这一切迎刃而解，我们就有望体验到前所未有的计算能力。
英特尔、Hailo和英伟达等企业已经做好了准备，通过定制AI算法的可解释性来支持现有的神经网络处理。
一旦公司搞清楚了运行机器学习算法的计算能力，我们预计会目睹更多的IT巨头，它们会投入巨资来研制处理边缘数据的硬件。
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本帖最后由 紫菜鸡蛋汤 于 2012-12-27 17:57 编辑 分享
问题,曾经让你搞了很久才搞定.比如选开发板比如书籍的选择比如某次的调试..............
个小日记。可能也是自己疫情期间在家呆了4个月的时间，也可能是最近课程压力比较大，或者是最近和导师聊了下之后的想法，还有最近自己
能因此浪费掉几个月的时间。那么你该如何做出决定呢？这本书将告诉你该如何做。众多的
基于可靠性和安全性的多核片上系统（SoC）架构。因此，嵌入式系统行业似乎将进入两个关键领域：智能和自治。
。1. 快捷键TD或者在工具-设计规则检查，打开DRC规则设置对话框：（图文详解见附件）
本帖最后由 alpha007 于 2016-10-24 14:49 编辑 stm32
相关数学基础知识简介.目录：全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍
年发生的冠状病毒疫情为这两种技术带来了新的机会和紧迫性，预计在2021年
，并将人类决策过程编码成算法。这些算法可以被应用到几个实例以得出有意义的结论。在这篇文章中，我们将了解
本帖最后由 forgiveroc 于 2016-9-10 18:25 编辑 RT，针对入门，高手多多指教呀~。断断续续的
使用STM来测量出来的ADC0的转换时间抖动很大，已经排除了被抢占的时间的影响，其它导致ADC转换时间抖动的原因都有
UC38XX系列的芯片都有哪些啊？除了UC3842UC3843UC3854还有
本帖最后由 eehome 于 2013-1-5 09:45 编辑 关于keil的
般都看原子的，视频的话百度就可以了，如果实在是找不到的话，我给大家推荐
，像电子体重秤，血压计，应变仪，点火器、汽车安全气囊。有没有新颖的，适合做毕业设计而且成本不怎么高那种。感谢大佬们的帮忙！
接口电路设计应该看些什么样的书？我现在水平在不知道那些原件用总线方式来进行接口连接好还是直接的连接，就像1602的显示
有经验的人发的帖子 不清楚自己应该接触嵌入式硬件还是嵌入式软件 还有ARM7跟ARM9的
DSP请问需要有哪些基础？要会算法？数学基础要特别好？请论坛里的前辈、高手或是正在
ADS62P49和DAC5682Z各自的AGND、DGND管脚应该分别接到系统的模拟地、数字地，但查资料时发现也建议将AGND、DGND连到
目前需要用AD8138作为AD9288的驱动，AD8138工作需要正负电源，正电源已经解决，负电源目前选用7660负电压转换器，发现7660不能满足AD8138的功率需求，请问AD8138的负电压可以由
只耳朵怪 于 2018-6-11 14:50 编辑 C2000 器件非常适合于实时控制应用，主要应用有
主要做网络播放器、机顶盒系统的集成和维护等，请问常用到的仪器有哪些？ 必须要的我能想到的是示波器、万用表示波器的话，
般要选多少带宽的？还要看其他什么指标？万用表有什么好的推荐？ fluck 15b？还必须要的仪器有哪些啊？ 公司刚成立研发，准备买
您好，关于高压套件2.1中28335无传感器例程：1、这个例程在用28335主控制器的时候，是不是要把该例程中的所有关于28035的更换为28335的？2、include选项需要做
、编程工作的演进史二、程序员、编译器、CPU之间的三角恋前言本篇文章主要闲聊
（Machine Learning， ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
算法是从历史场景中自动简化的技术。它们有能力在更大的数据量和更快的速度上进行泛化。
（ML）和物联网（IoT）的发展，以改善客户体验以及运营效率和准确性。
是人工智能的一个应用，它使用算法和统计模型来教计算机系统如何在没有一点人工交互的情况下执行各种任务。
成为可能的是数据量和数据类型的激增，加上计算和存储硬件和工具的成本降低。
另一个重要的领域， 降维有很多重要的应用， 特征的维数过高， 会增加训练的负担与存储空间， 降维就希望去除特征的冗余， 用更加少的维数来表示特征。
世界智能制造大会上，中国工程院院士谭建荣表示，与人共融将给未来人机关系带来根本转变，即由“主仆”变为“伴侣”。
