Miovision 智慧交通數據:交通管理者的即時洞察
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Miovision 提供智慧交通解決方案,涵蓋交通數據收集、分析和應用,透過感知設備收集交通數據,應用機器學習和大數據分析技術,幫助城市管理者制定交通策略,優化交通流動性和安全性,促進智慧城市發展。
caterina hsu
- 7月12日
- 4 分鐘
SiTraffic Concert 智能交通管控:城市交通指揮官的得力助手
SiTraffic Concert 作為智能交通管控的領先產品,為城市交通管理帶來了革命性的改變。其智能化和自動化的功能,將大大提高城市道路的使用效率和安全性,為城市交通指揮官提供了一個得力助手,助力城市交通管理迈向更加智慧和便捷的未來。
Henrik Nielsen
- 6月17日
- 2 分鐘
SiTraffic Concert 智慧交通管控:城市交通指揮官的得力助手
SiTraffic Concert 的技術特點包括智能化、數據化和可視化等,能夠自動識別交通流量,分析交通數據,並將結果以可視化的方式呈現給使用者,幫助他們更好地管理交通。
Albert Perez
- 3月12日
- 4 分鐘
從圖像到身份:支持向量機引領人臉辨識領域的革命
SVM在處理非線性問題時具有額外的優勢。通過使用核函數,SVM可以將低維特徵空間中的非線性數據映射到高維空間中,使其在高維空間中呈現線性可分的特性。這使得SVM能夠處理複雜的分類問題,例如圖像識別和自然語言處理。
Lin Chen Xi
- 2月19日
- 11 分鐘
智能投資的新紀元:探索Kensho的領先技術
Kensho成立於2013年,總部位於美國麻省劍橋市,是一家專注於應用人工智能和自然語言處理技術的公司,旨在改變金融行業的工作方式和決策過程,Kensho的AI平台擁有強大的數據處理和分析能力,能夠迅速從大量的金融數據中提取關鍵信息和洞察,並生成相應的報告和分析結果。
Edgar Mueller
- 2月5日
- 3 分鐘
深度強化學習:如何在沒有人類干預的情況下讓AI自主決策?
深度強化學習是一項關鍵的人工智慧技術,它的應用範圍廣泛且前景看好。這項技術結合了深度學習和強化學習演算法,使機器能夠在無需人類干預的情況下自主學習和做出決策。
Edgar Mueller
- 1月28日
- 3 分鐘
如何進行有效的數據集成:資料挖掘中的關鍵步驟
本文深入探討了資料挖掘中的數據集成流程,包括確定目標、數據源分析、清洗、轉換、匹配、整合、驗證和存儲。強調數據清洗的重要性,提供了處理缺失值、重複值、異常值的方法。該文章為讀者提供了一個全面的數據集成指南,助力更有效的資料挖掘應用。
Helen Vaughan
- 1月17日
- 5 分鐘
掌握未來遊戲趨勢:Unity ML-Agents創造智慧NPC
Unity ML-Agents,一個由Unity推出的開源工具,專注於使用深度學習技術實現遊戲中的智慧化對手。作者強調ML-Agents的強大功能,使用Python支援TensorFlow和PyTorch等多種深度學習框架。
Edgar Mueller
- 1月16日
- 3 分鐘
什麼是人工智能Artificial Intelligence?
人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)是指使用計算機技術來模擬、擴展和增強人類智能的一種技術。它通過機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等技術,實現了從數據中學習,自主推理和決策的能力。這使得人工智能可以應用於各個領域,例如語音識別、圖...
chun
- 1月14日
- 5 分鐘
遊戲設計自動化:Python和Selenium進行遊戲測試和遊戲內容生成
遊戲開發是一個複雜的過程,需要進行多項測試和調試。在遊戲中,測試和生成內容也是非常重要的一環,這需要開發者花費大量的時間和精力。為了提高效率和質量,使用自動化測試和自動化生成遊戲內容的方法已經變得越來越普遍。Python和Selenium進行遊戲測試和遊戲內容生成的技術。...
Helen Vaughan
- 1月10日
- 7 分鐘
遊戲中的自動化:AI自動化測試、自動化生成遊戲內容
在遊戲開發過程中,自動化測試和自動化生成遊戲內容已經成為了越來越重要的技術。隨著遊戲規模和複雜度的不斷增加,手動測試和內容生成已經無法滿足需求,而自動化技術可以大大提高效率和品質。 AI自動化測試 遊戲開發者需要確保遊戲的品質和穩定性,這就需要進行大量的測試工作。傳統上,這...
Grace Crawford
- 2023年12月22日
- 6 分鐘
決策樹的生長之道:從建樹到剪枝
決策樹的建樹過程是指從訓練數據中構建一棵決策樹模型的過程。該過程涉及特徵選擇、節點分裂和子樹建立等關鍵步驟,每一步都對最終樹模型的性能和泛化能力起著重要作用。
Kate Garcia
- 2023年12月21日
- 5 分鐘
數據智慧金融:機器學習和自然語言處理的領先應用
不僅需要擅長數據分析和建模,還需要熟練掌握文字探勘和自然語言處理技術。在這篇文章中,我將詳細探討這些技術在金融行業中的應用和發展,以及它們如何幫助我們更好地理解市場趨勢、預測風險和做出更明智的投資決策
Henrik Nielsen
- 2023年12月10日
- 5 分鐘
DALL-E OpenAI:透過chatGPT對話即可生成設計圖
DALL-E的操作方式相對簡單,使用者只需輸入文字描述,例如“一個橙色的太空船在紫色的雲層中飛翔”,DALL-E即可生成符合描述的圖像,創作方式不僅快速而直觀,也讓設計師能夠從文字中即時獲取視覺靈感。
chun
- 2023年11月19日
- 5 分鐘
遊戲開發中的AI技術:使用Caffe進行遊戲NPC行為建模
遊戲是一種高度互動性和娛樂性的產品,而其中的NPC(Non-Player Character)扮演著非常重要的角色。如何讓NPC表現出真實、自然、智慧的行為是一個重要的挑戰。近年來,隨著人工智慧技術的發展,越來越多的遊戲開發者們開始採用AI技術來實現NPC行為建模,提高遊戲...
Albert Perez
- 2023年11月14日
- 4 分鐘
Python一站式解決的現實應用
Python 在許多領域都有廣泛的應用,下面列舉一些主要的現實應用: 1. 資料分析和機器學習 Python 在資料分析和機器學習領域得到了廣泛的應用。Python 中有許多資料分析和機器學習庫,如 Numpy、Pandas、Scipy、Scikit-learn、Tenso...
Albert Perez
- 2023年11月11日
- 9 分鐘
剖析股票價格走勢:預測和分析中的重中之重
利用Python的機器學習功能和金融數據,透過數據分析和模型建構來預測股票價格的變化,它們使用的技術包括機器學習算法、時間序列分析、深度學習等,幫助投資者和交易員制定更明智的投資策略和做出更準確的預測
Albert Perez
- 2023年11月7日
- 13 分鐘
AI信貸評估:ZestFinance的機器學習和大數據
ZestFinance利用機器學習算法對數據進行建模和分析,設計了高度智能化的模型,能夠從大數據中學習和提取有價值的信息,模型利用多個變量和特徵來預測個人的信貸風險,並生成相應的評分和評估結果,機器學習的方法使得評估過程更加全面、客觀且準確。
Albert Perez
- 2023年10月31日
- 9 分鐘
AlphaTrAI:AI和機器學習交易策略的新平台
AlphaTrAI平台基於先進的機器學習和深度學習算法,利用大數據分析和模型訓練來識別市場趨勢、發現交易機會和優化交易策略,具備高度自動化和實時性能,能夠處理大量的金融數據,並迅速分析和生成交易信號。
Kate Garcia
- 2023年10月19日
- 5 分鐘
資料預測:探索機器學習實作與 Kaggle 競賽
Kaggle作為一個知名的機器學習競賽平台,吸引了全球數據科學家和機器學習愛好者的參與。本文將深入探討機器學習實作的關鍵步驟,從資料的準備到預測模型的訓練與優化,並通過Kaggle競賽案例來展示這些步驟的實際應用
WELCOME
Caterobot AI Magazine
卡特機器人 AI雜誌
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