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WOLFRAM

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Wolfram 语言构建 3D 自动驾驶汽车仿真

汽车图像处理自动驾驶无人驾驶机器学习

在本文中，我们将创建一个简单的驾驶模拟以训练分类器来自动驾驶虚拟汽车。我们的模拟将由用户或计算机组成的 3D 场景组成，该场景由多风的道路和单个汽车控制器组成。汽车将在其前方放置一个摄像头，以提供其视角 (POV) 的图像。这个视角图像将用作我们分类器的输入来决定如何控制汽车。在模拟的每个步骤中，汽车将被允许向前移动或向左或向右转弯。

2021-10-11

4410

Wolfram 语言与 Mathematica 12.3 新功能

机器学习图像处理神经网络深度学习人工智能

最新中英文版本已经上线，赶紧下载 (https://wolfram.com/get-upgrade/)，和 Wolfram 博士一起来体验最新版本的强悍功能：

2021-08-24

1.2K0

Wolfram U|本周 Wolfram 语言12.3新功能系列讲座（含惊喜 OFFER）

大数据机器学习神经网络深度学习人工智能

Mathematica 12.3 英文版已经上线， 12.3.1 中文版正在紧锣密鼓

2021-07-08

4150

Wolfram机器学习构建心猝死风险模式

https 网络安全机器学习神经网络深度学习

在像心脏学这样的医学领域中，Wolfram 语言在持续帮助研究者进行更多的发现和预测。我最近和别人合著了一项研究，该研究使用Wolfram语言的机器学习功能对心力衰竭中的死亡风险进行预测。在研究中，我们想建立一个可以分辨由晚期心力衰竭（HFD）和严重心律不齐的事件/猝死（ArE）引发的心脏死亡概率的分类符。接下来就是我们在今年早些时候发表的这篇论文（https://doi.org/10.1007/s12350-020-02173-6）的一个总结。

2021-02-23

3770

Wolfram语言12.1版本中的可计算视频功能

视频处理编程算法机器学习神经网络深度学习

Wolfram语言的12.1版本引入了期待已久的Video对象。Video对象完全是（而且只能是）核外算法，它可以用任何codec编码连接到视频文件的外部列表。最重要的是，它和图像与音频处理、机器学习和神经网、统计和可视化等很多功能的完整桟绑定。这已经使得Wolfram语言成为了一个强有力的视频计算平台，但是还有更多的特色可以挖掘。

2020-07-14

6340

机器学习和 Mathematica 自动优化组装线

大数据机器学习神经网络深度学习人工智能

使用机器学习框架和Mathematica 从车间监控系统提供的数据创建自适应模型。

2020-07-14

4640

人工智能和Wolfram语言正向着半自动化诊断癌症努力

神经网络机器学习深度学习人工智能

随着越来越多的技术融入到世界各地的医疗中，Wolfram的欧洲分部已经开始与英国国民健康服务体系(NHS)合作，力求实现半自动化癌症诊断。该任务是利用机器学习以寻找癌症的迹象，进而避免耗费人工去筛查千万张相似的体内影像。

2020-06-04

4660

Wolfram语言和Mathematica发布12.1版本：一年之内海量更新

数据结构机器学习深度学习人工智能神经网络

本文译自Stephen Wolfram 博士- Wolfram CEO 3月18号的博客

2020-04-27

1.9K0

建立Wolfram自己的ERP系统：我们发现十条新游戏规则

erp NLP 服务机器学习神经网络

当人们想到Wolfram科技的时候，公司企业资源管理（ERP）肯定不会是第一个进入脑海的科技。而且当我们开始搜索一种可以管理我们自己的账目、客服、许可证和人力资源需要的解决方案时，Wolfram科技也不是我们的第一个选择。但是在研究目前很多的ERP的系统介绍后，我们发现市面上的购买选项都不能满足我们的要求。

2020-02-19

4380

不确定性：用贝叶斯线性回归通向更好的模型选择之路

神经网络机器学习深度学习人工智能线性回归

关注过Mathematica Stack Exchange（我强烈推荐给各位Wolfram语言的用户）的读者们可能最近看过这篇博文内容了，在那篇博文里我展示了一个我所编写的函数，可以使得贝叶斯线性回归的操作更加简单。在完成了那个函数之后，我一直在使用这个函数，以更好地了解这个函数能做什么，并和那些使用常规拟合代数如Fit使用的函数进行比较。在这篇博文中，我不想说太多技术方面的问题（想要了解更多贝叶斯神经网络回归的内容请参见我前一篇博文 - https://wolfr.am/GMmXoLta），而想着重贝叶斯回归的实际应用和解释，并分享一些你可以从中得到的意想不到的结果。

2019-09-24

1.3K0

时间就是生命：用树莓派和Wolfram神经网络创建虚拟飞行副驾

机器学习深度学习人工智能神经网络

"There's some good magic going on in that neural networks algorithm..."

2019-09-12

6050

Wolfram 语言和Mathematica 版本12 发布了

机器学习深度学习人工智能图像处理神经网络

我们很高兴地宣布Mathematica 和 Wolfram语言英文版本 12 今天发布了！这是一次重大的版本更新，新版本在诸多领域引入了数百个新功能，范围涵盖数学与几何、可视化、音频与图像处理以及机器学习等，并对Mac和Linux笔记本界面进行了重大改进，还增强了众多系统性能。关键的新功能包括：

2019-04-30

1.1K0

向宇宙宣告：人类文明未来的信标（I）

自动化游戏机器学习

假如我们可以在太阳系周围放上信标（Beacon），这些信标能够在那里待上数十亿年，记录我们的文明历程。它们应该是什么样子？

2018-10-22

5420

分析 Facebook 朋友圈数据的最后机会！

数据分析机器学习数据可视化

Wolfram|AlphaFacebook用户数据分析：分析朋友圈数据的最后机会！在我们的长期最受欢迎应用排行榜中，Wolfram|Alpha中的Facebookanalystics榜上有名，而且排在靠前的位置！截止到目前，已经有成千上万的人用Wolfram|Alpha来分析他们自己在Facebook中的行为活动以及他们Facebook好友的行为活动。前些年，在获得广大的数据提供者提供的大量数据后，我们利用Wolfram语言中的社交网络分析、机器学习和数据可视化这些强大的工具来分析并获得Facebook用

2018-05-31

4380

2018新年重磅：Wolfram 语言 Mathematica 11.3 发布

区块链机器学习深度学习人工智能

版本发布流程去年 9月, 我们发布了 Wolfram 语言和 Mathematica 11.2，该版本囊括了100 多个全新函数在内的各种功能。版本11.2 是一次重大发布。今天发布的版本 11.3则更为重大，其中包括将近120个全新函数。今年的6月23日将是1.0 版发布30周年。在不到三十年的时间里，我们一直保持创新和发展的加速度，这一点令我深感自豪。当然, 至关重要的一点是, 我们在使用 Wolfram 语言开发 Wolfram 语言。事实上, 我们在版本11.3中添加的大多数功能都是基于我们3

2018-05-31

1.2K0

最新版Mathematica(Wolfram 语言)11正式发布

英文版Mathematica11今天正式发布了!! 新版本千呼万唤终于正式发布了，各位mathematica爱好者和朋友们有没有跃跃欲试想尝试新版本的一些新功能呢，Mathematica11大大扩展了

2018-05-31

4910

Wolfram 语言和 Mathematica 11.2上线了

机器学习深度学习图像识别

在短短的一个夏天，版本11.2就增加了将近100多个全新的函数：机器学习在2014年我们就引入了机器学习的超级函数：Classfy 和 Predict；2015年我们出了最先进的深度学习的图像识别 ImageIdentity；去年，在版本11中，我们开始推出完全符号式神经网络计算系统。我们的目标是让没有任何机器学习经验的人们也可以方便使用之。在版本11.2，我们已经使用机器学习来添加自动化并包含了优化的梯度增强树（optimized gradient-boosted trees）。Classfy

2018-05-31

7810

Mathematica 11.2 中文版现已发布！

图像处理机器学习

版本 11.2 对 Mathematica 和 Wolfram 语言的音频和图像处理、数学计算、任务处理和机器学习以及其他多个方面的先进功能进行了扩展。简体中文版具备英文版的全部功能和新函数。以下为本次更新的主要亮点：计算无向和多元极限、上下限或离散极限直接求解连续或离线方程中的极限值 FourierTransform 现支持周期函数在区域上可执行三维布尔运算用于自动机器学习的新方法和选项，并支持提取单词、向量、音频和序列扩展了神经网络分层类型，并带有新选项和方法添加了对神经网络导入导出格式的支

2018-05-31

4110

Wolfram 语言机器学习专题讲座

什么是机器学习？计算机又是如何从数据中学习模型的呢？ Wolfram 语言在机器学习方面又有哪些强大的函数和功能呢？点击边框调出视频工具条

2018-05-31

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中学生同样也能玩转机器学习

机器学习图像识别

█ 本文译自2017年5月11日的 Stephen Wolfram 博文：Machine Learning for Middle Schoolers 一年前我们出版了《Wolfram 语言入门》，其主要目的是培养下一代的计算思维。最近我出版了第二版英文的《Wolfram 语言入门》：主要增加了现代机器学习的内容。原来期望此书的读者是高中以上学历，但是我们发现很多中学生（11岁到14岁）也在阅读！那问题来了：“我们是否可以为中学生讲授现代机器学习的核心概念呢？” 哈，有趣的是，我们要感谢 Wolfram 语

2018-05-31

9150

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