Evolutionary Computation (EC) deals with problem solving, optimization, and machine learning techniques inspired by principles of natural evolution and ge- netics. Just from this basic definition, it is clear that one of the main features of the research community involved in the study of its theory and in its applications is multidisciplinarity. For this reason, EC has been able to draw the attention of an ever-increasing number of researchers and practitioners in several fields.
标签： Applications Evolutionary Computing of
上传时间： 2020-05-26
上传用户：shancjb
This introduction takes a visionary look at ideal cognitive radios (CRs) that inte- grate advanced software-defined radios (SDR) with CR techniques to arrive at radios that learn to help their user using computer vision, high-performance speech understanding, global positioning system (GPS) navigation, sophisticated adaptive networking, adaptive physical layer radio waveforms, and a wide range of machine learning processes.
标签： Technology Cognitive Radio
上传时间： 2020-05-26
上传用户：shancjb
Although state of the art in many typical machine learning tasks, deep learning algorithmsareverycostly interms ofenergyconsumption,duetotheirlargeamount of required computations and huge model sizes. Because of this, deep learning applications on battery-constrained wearables have only been possible through wireless connections with a resourceful cloud. This setup has several drawbacks. First, there are privacy concerns. Cloud computing requires users to share their raw data—images, video, locations, speech—with a remote system. Most users are not willing to do this. Second, the cloud-setup requires users to be connected all the time, which is unfeasible given current cellular coverage. Furthermore, real-time applications require low latency connections, which cannot be guaranteed using the current communication infrastructure. Finally, wireless connections are very inefficient—requiringtoo much energyper transferredbit for real-time data transfer on energy-constrained platforms.
标签： Embedded_Deep_Learning Algorithms
上传时间： 2020-06-10
上传用户：shancjb
Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Machine Learning一本数学大全书，由Jean Gallier and Jocelyn Quaintance合著。
上传时间： 2022-05-05
上传用户：默默
AR0231AT7C00XUEA0-DRBR（RGB滤光）安森美半导体推出采用突破性减少LED闪烁 (LFM)技术的新的230万像素CMOS图像传感器样品AR0231AT，为汽车先进驾驶辅助系统(ADAS)应用确立了一个新基准。新器件能捕获1080p高动态范围(HDR)视频，还具备支持汽车安全完整性等级B(ASIL B)的特性。LFM技术(专利申请中)消除交通信号灯和汽车LED照明的高频LED闪烁，令交通信号阅读算法能于所有光照条件下工作。AR0231AT具有1/2.7英寸(6.82 mm)光学格式和1928(水平) x 1208(垂直)有源像素阵列。它采用最新的3.0微米背照式(BSI)像素及安森美半导体的DR-Pix™技术，提供双转换增益以在所有光照条件下提升性能。它以线性、HDR或LFM模式捕获图像，并提供模式间的帧到帧情境切换。 AR0231AT提供达4重曝光的HDR，以出色的噪声性能捕获超过120dB的动态范围。AR0231AT能同步支持多个摄相机，以易于在汽车应用中实现多个传感器节点，和通过一个简单的双线串行接口实现用户可编程性。它还有多个数据接口，包括MIPI(移动产业处理器接口)、并行和HiSPi(高速串行像素接口)。其它关键特性还包括可选自动化或用户控制的黑电平控制，支持扩频时钟输入和提供多色滤波阵列选择。封装和现状：AR0231AT采用11 mm x 10 mm iBGA-121封装，现提供工程样品。工作温度范围为-40℃至105℃(环境温度)，将完全通过AEC-Q100认证。
标签： 图像传感器
上传时间： 2022-06-27
上传用户：XuVshu
计算智能.人工神经网络·模糊系统·进化计_12531.pdf 30.1M 斯坦福大学-深度学习基础教程.pdf 9.4M [游戏人工智能编程案例精粹].(Programming.Game.AI.by.Example).(美)Mat.Buckland.扫描版.pdf 54.4M 深度学习基础教程.pdf 9.5M [模式识别与智能计算：MATLAB技术实现(第2版)].杨淑莹.扫描版.pdf 29.3M 机器学习：实用案例解析（中文版，带完整书签）.pdf 34.7M .DS_Store 6KB python 学习资料 .pdf 747KB 深度学习的昨天、今天和明天.pdf 976KB 【试读】《自然计算：DNA、量子比特和智能机器的未来》前言+目录+第1章.pdf 4.6M 百度深度学习-CCF-2013Sep.pptx 28.7M 机器学习与数据挖掘方法和应用.pdf 17.6M 深度学习(最全的中文版)_2017年新书.pdf 30.3M 机器学习与数据挖掘方法和应用（经典）.pdf 12M 模式识别与智能计算-matlab技术实现.pdf 27.9M 欧盟在多领域的物联网技术应用需求.rar 1.1M 伯克利大学机器学习(Practical Machine Learning).rar 35.8M 深度学习结构和算法比较分析.pdf 1.7M 机器学习实战及配套代码.rar 39.5M 机器学习实践经验指导.pdf 449KB 余凯_深度学习的昨天今天和明天.pdf 913KB 浅谈深度学习_肖达.pdf 10.2M 人工智能原理与应用——专家系统、机器学习、面向对象的方法_10184566.pdf 9.8M 机器学习与概率图模型_王立威.pdf 1.8M 机器学习十大算法.pdf 4.9M 百度深度学习进展介绍.ppt 18M 机器学习部分课后习题答案.zip 651KB 深度学习——机器学习领域的新热点.pdf 4.4M 科研立项的极客之道.ppt 11.2M
上传时间： 2013-07-02
上传用户：eeworm
Matlab_2016a 完整破解版下载 使用增强的设计环境和 UI 组件集开发 MATLAB 应用。深度学习用于图像分类问题。访问模板、最新模型以及精选示例。创建包含事件操作和新模块的离散事件模型和调度程序。使用标准座舱仪器显示飞行条件。在线编辑器，用于：开发包含结果和图形以及相关代码的实时脚本创建用于分享的交互式描述，包括代码、结果和图形以及格式化文本、超链接、图像及方程式MATLAB应用设计器，使用增强的设计环境和扩展的 UI 组件集构建带有线条图和散点图的 MATLAB®应用全新多 y-轴图、极坐标图和等式可视化暂停、调试和继续 MATLAB 代码执行Neural Network Toolbox使用 Parallel Computing Toolbox™ 中的 GPU 加速深入学习图像分类任务的卷积神经网络 (CNN)Symbolic Math Toolbox与 MATLAB 在线编辑器集成，以便编辑符号代码和可视化结果，并将 MuPAD® 笔记本转换为实时脚本Statistics and Machine Learning ToolboxClassification Learner 应用，可以自动培训多个模型，按照级别标签对结果进行可视化处理，并执行逻辑回归分类Control System Toolbox新建及重新设计的应用，用于设计 SISO 控制器、自动整定 MIMO 系统和创建降阶模型Image Acquisition Toolbox支持 Kinect® for Windows® v2 和 USB 3 VisionComputer Vision System Toolbox光学字符识别 (OCR) 训练程序应用、行人侦测和来自针对 3-D 视觉的动作和光束平差的结构体Trading Toolbox对交易、灵敏性和交易后执行的交易成本分析Simulink 产品系列Simulink通过访问模板、最近模型和精选示例更快开始或继续工作的起始页自动求解器选项可更快速地设置和仿真模型针对异构设备的系统模型仿真，例如 Xilinx®和 Altera® SoC 架构Simulink® 单位，可在 Simulink、Stateflow® 和 Simscape™ 组件的接口指定单位、对其进行可视化处理并检查变量源和接收器模块，用于定义变量条件并使用生成代码中的编译器指令将其传播至连接的功能Aerospace Blockset标准座舱仪器，用于显示飞行条件SimEvents全新离散事件仿真和建模引擎，包括事件响应、MATLAB 离散事件系统对象制作以及 Simulink 和 Stateflow 自动域转换Simscape全新方程简化和仿真技术，用于生成代码的快速仿真和运行时参数调整Simscape FluidsThermal Liquid 库，用于对属性随温度而变化的液体的系统建模Simulink Design Optimization用于实验设计、Monte Carlo 仿真和相关性分析的灵敏度分析工具Simulink Report Generator三向模型合并，以图形方式解决 Simulink 项目各修订版之间的冲突信号处理和通信Antenna Toolbox电介质建模，用于分析天线和有限天线阵列中的基质效果RF ToolboxRF Budget Analyzer，用于为级联的射频组件计算增益、噪声系数和 IP3SimRF自动射频测试工作台生成Audio System Toolbox一款用于设计和测试音频处理系统的新产品WLAN System Toolbox一款用于对 WLAN 通信系统的物理层进行仿真、分析和测试的新产品代码生成Embedded Coder编译器指令生成，将信号维度作为 #define 进行实施HDL Coder针对 HDL 优化的 FFT 和 IFFT，支持每秒 G 字节采样 (GSPS) 设计的帧输入HDL VerifierPCIe FPGA 在环，用于通过 PCI Express® 接口仿真 Xilinx® KC705/VC707 和 Altera®Cyclone® V GT/Stratix V DSP 开发板上的算法验证和确认Polyspace Code Prover支持 long-double 浮点，并且改进了对无穷大和 NaN 的支持Simulink Design Verifier对 C 代码 S-function 自动生成测试IEC Certification Kit对 Simulink Verification and Validation™ 提供 IEC 62304 医学标准支持Simulink Test使用 Simulink Real-Time™ 制作和执行实时测试
上传时间： 2013-07-09
上传用户：eeworm
《How To Think Like A Computer Scientist Learning with C++》. Allen B. Downey写的关于c++的一本书。
标签： B. Scientist Computer Learning
上传时间： 2016-07-31
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Matrix operations solution of AX=B Jordan and newton Methods
标签： operations solution Methods Matrix
上传时间： 2013-12-01
上传用户：小鹏
This project attempts to implement a Database using B+Tree. The project has developed a DATABASE SYSTEM with lesser memory consumption. Its API includes simple SQL Statements and the output is displayed on the screen. Certain applications for which several features of existing databases like concurrency control, transaction management, security features are not enabled. B+Trees can be used as an index for factor access to the data. Help facility is provided to know the syntax of SQL Statements.
标签： project implement developed Database
上传时间： 2013-12-25
上传用户：semi1981
