Публикации по теме 'space-exploration'
Изучение астрономического неизвестного: как ИИ используется в астрогеологии
Искусственный интеллект (ИИ) революционизирует многие отрасли, включая астрогеологию. Астрогеология — это изучение геологических процессов и особенностей на других планетах и спутниках нашей Солнечной системы. Использование ИИ в астрогеологии меняет способ анализа и интерпретации данных космических миссий, позволяя ученым делать новые открытия и глубже понимать нашу вселенную. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ используется в астрогеологии.
Одним из ключевых способов использования..
Стартапы, занимающиеся геопространственными данными, объединяют усилия, чтобы изменить индустрию геопространственных данных.
Стартапы, занимающиеся геопространственными данными, объединяют усилия, чтобы изменить индустрию геопространственных данных.
24 февраля Эллипсис Драйв и Арлула объявили о партнерстве, которое позволит новому поколению компаний, занимающихся космическими наблюдениями за Землей (New Space EO), масштабируемо поставлять продукты EO по всему миру, преодолевая проблемы с доставкой и интеграцией данных, которые сдерживали стремительный рост отрасли.
В течение десятилетий данные..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..