简介：机器人要变得更聪明，就得依赖人工智能的发展。科学家正在研究如何让人工智能更好地理解我们的世界。让我们来初步了解一下人工智能的学习方式吧。

简介：据2018年美国癌症协会统计,膀胱癌发生率居于男性恶性肿瘤发生率的第四位,及时诊断和个体化治疗可以预防膀胱癌的进展,明显提高患者生存期。研究表明利用机器学习的研究方法可以提高膀胱癌诊断的准确性、辅助临床医生选择精准治疗方案并进行预后分析。

简介：

简介：6月5日,苹果公司在美国圣何塞举行苹果全球开发者大会（WWDC）2018,发布多项产品和技术.其中,推出机器学习CoreML2,速度提升30%,最高将模型大小缩减75%.苹果在去年WWDC上发布了CoreML,便于开发者为iOS创建机器学习应用.

简介：介绍并比较了两种有监督的机器学习方法：BP神经网络和决策树。用两种方法分别论证了如何利用测井信息非线性地表示孔隙度。与传统的线性回归方法相比,机器学习效果更好,准确性更高。BP神经网络和决策树的应用效果表明,机器学习可以有效预测孔隙度,也可以应用于储层孔隙度预测中。相比之下,神经网络具有更高的准确性和更广阔的前景。

简介：摘要WebSocket技术更解决了即时通讯中资源消耗大，实时性低等弊端，同时还保证了对下位机操作系统的兼容性和易用性。深度学习已经在图像处理，自然语言处理等领域取得卓越成就，其中VGGNet神经网络算法对训练样本要求较小,训练速度较快，识别正确率较高。二者的结合在互联网和物联网的交融中发挥了重要作用。

简介：TensorFlow是美国谷歌公司于2015年发布的开源机器学习系统,具有灵活易用、开源免费等特点。该框架集成了大量机器学习方面的算法,使得利用这一框架开发应用系统较为高效。在数据量充足且对自动化要求较高的应用场景中,TensorFlow人工神经网络可以作为房屋价格批量评估的选择之一。本文介绍了基于TensorFlow构建房屋价格的人工神经网络模型,并应用于批量评估实例,期望为有需求的研究者提供参考。

简介：期权波动率预测是期权风险预警管理的关键问题，传统方法采取GARCH等时间序列模型。与传统方法不同，本文创建了基于机器学习算法的“SKRG递进集成”新预警体系，体系以中国波指为对象，采取48个相关指标作为对中国波指预测的特征（Feature），依次引入SVM机器学习、KNN样本不平衡机器学习、RF划分、GBDT优化完成机器学习建模过程，逐步提高预测精准率。测试样本显示，基于机器学习的预测效果好于传统的GARCH模型。本文的理论价值在于丰富了期权随机波动率预测领域的相关文献，应用价值在于为波动率的预测进而期权风险预警提供了新的方法。

简介：为了对电网设备档案数据中无法提炼错误规则的数据问题进行自动诊断,提高数据质量,文章利用大数据机器学习技术,运用机器学习算法,对数据进行自动检测;基于Spark分布式内存计算,利用K-Means聚类算法对档案数据进行聚类训练,再对训练后数据进行分析和处理。试验证明,基于本方法论形成的自动诊断工具能够大幅降低在数据治理工作中的人力投入,减少工作量,降低工作成本,并且可以获得比人力筛查更详细更准确的结果。

简介：自改革开放后，我国科学技术水平有了显著提升，而在这样的时代背景下，机器人教育事业得以快速发展，同时也作为创客教育的承接载体，为我们高中学习提供了一个恰当的平台，而一些开元软硬件的出现，更是为我们高中生提供良好的学习条件。其中Arduino机器人课程便是新型创客课程的典型代表，有效提高了我们高中生的学习成绩。

简介：随着互联网的日益普及,读者获取知识越来越容易,但是伴随互联网“爆炸式”的海量知识泛滥,不仅增加了读者的阅读量,而且需要读者花费更多的时间和精力去发现和吸收。如何管理多样化的海量知识,从中挖掘内在的价值并了解其内容的规律性,以促进科技创新,变得越来越重要,也吸引了图书情报和知识管理学者的浓厚兴趣。文章以大数据和云计算作为基础,采用机器学习等先进的与计算机人工智能相关的技术,通过获取读者的知识获取行为日志、知识内容大数据、分布式关联规则云计算,最终形成基于机器学习的知识管理与科技创新服务系统应用与示范平台。以机器学习为主的计算机人工智能技术的广泛应用为知识管理和科技创新服务领域提供了新的发展思路,其已成为行之有效的方法之一。

简介：在工业物联网高速发展的同时，伴随着网络安全威胁的急逮攀升，准确检测到威胁工业物联网安全的入侵行为是极其重要的。本文简要分斩了工业物联网所面临的网络安全问题，采用了6种基于机器学习算法的入侵检测技术，并对应用效果进行对比分析。通过实验验证了入侵检测的有效性，并对下一阶段的研究方向做出了展望。

简介：摘要本文对输电线路故障的影响因素进行分析，用相关性系数描述输电故障和气象数据之间关系。通过分析得出了气象数据中的温度、湿度、风速、气压和故障之间的相关性强度。通过对数据特征展开研究，以及对机器学习相关算法模型、关键算法组件的应用及验证，为输电线路故障分析提供有力的技术支撑。

简介：短文本情感分类是一种面向主观信息分类的文本分类任务,具有重要的研究价值和广泛的应用前景,如旅游景区口碑评价、舆情跟踪、产品声誉分析等。为了提高短文本情感分类准确率,文章提出了一种基于Stacking融合深度学习模型和传统机器学习模型的短文本情感分类方法。该方法从短文本数据集分别提取TFIDF和Word2Vec特征,并作为传统机器学习模型和深度学习模型的输入,再基于Stacking技术将多个基分类器(包括Logistic,PassiveAggressive,Ridge,SVC,SVR等传统机器学习模型和深度学习文本分类模型TextRCNN)的分类结果进行融合处理,得到短文本情感分类的最终结果。该方法采用LightGBM作为Stacking最后一层的分类器,基于旅游景区网络评论数据集进行了验证。实验结果表明,该方法能够获得比最好基分类方法更好的分类效果,而且对积极、中性和消极三类情感文本的平均分类准确率达到了71.02%。

简介：摘要手写数字识别技术是OCR技术的一个重要分支，在生活中的很多方面的应用都会此为基础，同时，手写数字识别也是对机器学习方法中的典型案例。本文就手写数字识别的发展和存在的问题展开了讨论，并简要叙述了其实现过程与原理，包括数据收集，特征处理。方法确定，模型训练与测试等多个步骤。

简介：画面中的这些铁盒中的人,面色枯槁,消瘦,矮小,目光无神,沉闷,毫无欲望和生机,人们在这些画面上看不到丝毫的欢乐和笑声。这些面目模糊的人,看上去是些呆滞的生命,他们垂着头,闭着眼睛,这里的人没有细致的表情,没有细致的面容。我们只是看到了一个令人难受的精神状态,看到了一个压抑的无名者。

简介：提升想象力小技巧：熟悉的环境让我们对世界变得不敏感，打破固有思维模式，是提升想象力的最佳办法。试着玩“乾坤大挪移”来改变环境吧，比如让长颈鹿站在路边当路灯，让机器人跳进人工湖变成潜水艇……一个好玩儿的新世界就这样诞生啦!

简介：卡尔维诺的文学创作是一台复杂的文学机器,他一生的工作是将与时代相关的科学、哲学、政治学的零件置入文学机器中,不断地磨合,不断地调试。《文学机器》是卡尔维诺一生文学创作和实验的心得体会。

简介：目的探索利用机器学习基于尿常规检查结果的数据,进行辅助筛查泌尿系统肿瘤。方法利用PTSVM算法对500位正常人和408位泌尿系统疾病患者的尿常规数据进行分析,找到其与泌尿系统恶性肿瘤的相关性。结果对于泌尿系统恶性肿瘤,通过5次交叉验证,机器学习的最优平均分类准确率达到了85.78%。结论PTSVM算法可以通过尿常规检查数据区分正常人和泌尿系统恶性肿瘤患者,表明该方法有望成为一种泌尿系统肿瘤辅助筛查手段。

简介：针对5G系统多用户场景中由于每个用户设备的业务数据包长度、传输延时及信道环境不同导致的用户无法公平获得传输机会,本文提出了基于改进k-means机器学习算法,能够在不同条件的用户设备当中智能选择用户设备进行调度,在保证每个用户设备业务服务质量的同时,又能兼顾到公平性。