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人工智能與機器學習的視頻

人工智能工程應用實例: 發動機排放數據學習及預測
人工智能工程應用實例: 發動機排放數據學習及預測

人工智能工程應用實例: 發動機排放數據學習及預測 適用人群:主要是面向對人工智能機器學習技術在工程中的實際應用感興趣的各行業相關工程人員。 人工智能工程應用實例: 發動機排放數據學習及預測(免費)【已結束】 直播時間:2020-08-18 19:30 人工智能機器學習是當前最熱門和前沿的領域,作為工程人員我們更關心如何將人工智能的相應技術與工程實踐相結合。

¥99 51分鐘 220播放
基于深度學習的人工智能技術在工業設計領域的應用
基于深度學習人工智能技術在工業設計領域的應用

基于深度學習人工智能技術在工業設計領域的應用 適用人群:對人工智能和深度學習技術感興趣的設計研發人員,以及人工智能相關專業的在校學生。 基于深度學習人工智能技術在工業設計領域的應用(免費)【已結束】 直播時間:2020-06-04 19:30 深度學習,英文名稱為Deep Learning,是近幾年人工智能領域的一類研究方向。

免費 1小時25分鐘 506播放
在軟件定義汽車的時代,仿真如何革新汽車設計
在軟件定義汽車的時代,仿真如何革新汽車設計

· VI-grade 仿真工具的革新力:如何通過技術賦能實現更高效、智能的整車開發。 · 專家圓桌觀點:“人工智能機器學習在塑造未來汽車技術中的角色” 議題下的前沿洞察。

免費 40分鐘 44播放
化工新能源中的機理和機器學習建模—從燃料電池的系統到部件的機理及機器學習建模案例介紹
化工新能源中的機理和機器學習建模—從燃料電池的系統到部件的機理及機器學習建模案例介紹

化工新能源中的機理和機器學習建模—從燃料電池的系統到部件的機理及機器學習建模案例介紹 直播時間:3月12日 19:30 課時章節:第1節課(共1節) 適用人群:想要了解學習機理和機器學習建模在化工新能源中的應用 背景: 很多的新能源尤其是燃料電池系統其實也算一個小型的化工系統,這個系統可能使用氫氣或者天然氣作為燃料來發電驅動汽車或者向電網輸送,也可能是在逆向運行采用電網的電來分解水制氫。

¥19.9 46分鐘 47播放
人工智能與機器學習圖1
Altair人工智能與數據科學平臺使用培訓
Altair人工智能與數據科學平臺使用培訓

Altair人工智能與數據科學平臺使用培訓 適用人群: 從事人工智能行業、對人工智能感興趣的人群 直播內容: 1. RapidMiner Studio 自動數據清洗與自動建模; 2. RapidMiner AI Hub 模型版本與權限管理; 3. 自定義建模流程介紹; 4. 模型該如何選擇和評估。

免費 1小時50分鐘 46播放
人工智能對熱設計行業的影響
人工智能對熱設計行業的影響

直播大綱: 熱管理行業技術現狀 人工智能對熱管理技術的影響 如何在AI時代更好生存 ?

免費 46分鐘 321播放
流體力學與機器學習論文講解
流體力學與機器學習論文講解

流體力學與機器學習論文講解——輔導國外學生

¥59.9 1小時13分鐘 30播放
大數據分析及人工智能在優化軟件中的應用
大數據分析及人工智能在優化軟件中的應用

大數據分析及人工智能在優化軟件中的應用 【已結束】 直播時間:2020-01-14 19:30 大數據分析和人工智能是當下非常熱門的概念,本次直播將介紹優化軟件modeFRONTIER在相應領域中的一些可用工具及其使用方法,包括聚類算法、分類算法、多元相關分析、維數約簡以及機器學習算法庫等,并介紹一些相關的實際工程CAE應用案例

¥9.99 1小時35分鐘 242播放
Ansys SCADE Vision助力基于人工智能的感知軟件測試與安全提升
Ansys SCADE Vision助力基于人工智能的感知軟件測試與安全提升

但隨著人工智能技術應用的不斷深入,高昂的研發成本限制企業的持續進步,安全和道德問題逐漸引發人們的深刻思考。如何構建可信人工智能系統成為當前科研人員和企業關注的重點。 計算機視覺作為人工智能感知系統的主要技術之一,在人臉識別、工業檢測、自動駕駛、安全金融等領域被廣泛應用。

免費 1小時14分鐘 210播放
五分鐘學會python機器學習完成數據擬合1
五分鐘學會python機器學習完成數據擬合1

介紹了一個機器學習實現數據擬合的案例,希望對大家有所幫助。

¥50 29分鐘 56播放
化工新能源中的機器學習建模中的時間序列建模算法
化工新能源中的機器學習建模中的時間序列建模算法

直播大綱: 本課程主要介紹已經完成過的一些化工新能源系統或者器件的機理及機器學習建模案例,手把手教你用numpy實現機器學習的RNN/LSTM/GRU,并講解序列建模的seq2seq算法。 配備若干案例進行演示。

¥9.9 48分鐘 160播放
人工智能與機器學習圖2
流體力學遇見深度學習:揭示微觀流動背后的智能力量
流體力學遇見深度學習:揭示微觀流動背后的智能力量

直播背景: 近年來,隨著人工智能技術的迅猛發展,深度學習與物理建模的融合正在重塑傳統計算科學格局。特別是在流體力學與多孔介質滲流模擬領域,面對微觀結構復雜、參數不確定性高、傳統數值方法計算成本昂貴等問題,基于數據驅動或物理引導的深度學習方法展現出前所未有的潛力。

¥9.9 41分鐘 45播放
深度學習與流體力學結合
深度學習與流體力學結合

獲取流動信息 4、OpenFOAM多種功能使用教程:網絡生成,模擬設置 5、基于OpenFOAM的矩形柱體LES模擬案例(數據與代碼提供給學員) 6、OpenFOAM模擬信息的后處理獲取流場與壓力信息(數據與代碼提供給學員) 計算流體動力學與人工智能 二、機器學習基礎與應用 核心要點: 1、了解Python語言的特征,熟悉常見的機器學習算法 2、掌握使用python語言用于數據后處理

¥499 6小時6分鐘 186播放