TS的說說寫寫
我相信善,我相信愛,我了解惡,我展現真~~T.S.

目前分類:自動化與機器人/AI/太空科技 (89)

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原文網址: https://www.nature.com/articles/s41551-020-0534-9?fbclid=IwAR23Le93mD8UHbQWCILVQDo4vtk0kPJUPS9JhvE_sndgvr7x-RPJWvBM3ng

由智能馬桶來分析你的尿速,顏色和排便的類型確認你的健康狀態.......很猛吧.....只要多點想像力,AIOT的應用可以很廣

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原圖網址: http://turnoff.us/geek/inside-the-linux-kernel/?fbclid=IwAR1gv61nt5JL38OGBO9_AG9CTMdiJLDPJcCBgWd8qdmco-b7d0UOJB-5QvU

 

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運用AI 開發的機械學習演算法可以把腦電波轉譯,錯誤率只有3%.......

使用的語言是Python,且有放在Github上請參閱本文

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AI經過訓練竟然會發展出人類意想不到的智慧玩法。.....現在我已經不懷疑AI經過容錯的加權學習後真的會產生智慧

這顯示群體智慧和湧現的結果

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AI對於防疫的運用

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這兩個禮拜實作機械學習和深度學習下來給我很大的震撼和感想........發現這裡面的學問比我想的要來的深.....

1. 在Kaggle網站或政府公開的數據庫,其實都是經過部份的專業紀錄和整理過的,所以已經經過初步的專家篩選或經驗法則,認為這些資料是有相關的.......因此比較容易找到相關的影響因子.......但是如果你要自己命題,你就得自己去洞察和分析你要預測的資料和你假設的因子是否有相關才能去跑迴歸預測

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最近這幾天自己家中作業的NoteBook環境大幅度的變動......

1. 原本安裝VS2017,改安裝VS2019

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昨天把VS2019裝好,SQL server安裝好,資料庫重新restore.......重新回到戰鬥駕駛艙.......準備開發我自己規劃的企業AI營運助理服務.....

之前做了一些前置學習,找到了C#如何執行Python的範例...........因為我去年學的機械學習和深度學習是用Python,但前端可以用Apach網頁程式或用Azure的Machine Learning平台,Google Cloud平台或AWS等雲端平台,仔細考慮了一下,打算先用單機版開發和展示之後,等生意上門再搬到雲端比較省錢,因此就打算用自己熟悉的Anaconda和Jupyter Notebook開發之後前端介面再整合到C#

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目前在新公司,加入了兩個專案自動化小組和MES,還有搭配著SAS的Viya AI 報表工具等整合專案.......

感覺非常的有意思.......就好好的研究和參加自動化相關的專案,不過機器人市場競爭激烈,市場應用又還未大規模推展,因此還有很大的路要走

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