在本教程中，我們將學習機器學習中的 TabNet。據我們所知，深度學習模型越來越流行，被用於解決表格資料問題。由於其選擇的特徵的相關性和有效性，XGBoost、RFE 和 LightGBM 一直主導著這一領域。然而，TabNet 改變了這種動態。谷歌雲的研究人員在 2019 年提出了 TabNet。TabNet 背後的理念是成功地將深度神經網路應用於表格資料，其中仍然包含大量使用者和處理後的資料。TabNet 結合了兩者之所長：... 閱讀更多

在像 Robo-Rat 競賽這樣的搜尋和檢索挑戰中，機器人瞭解其位置至關重要。知道你在哪裡似乎並不困難，但正如你將看到的，它可能非常困難。人們可以使用他們敏銳的視力、長期記憶和對周圍環境的意識來定位自己。然而，機器人天生並不具備這些複雜的能力，尤其是在你將為此課程開發的機器人中。里程計是機器人用於在其環境中定位自己的技術之一。什麼是里程計？機器人的... 閱讀更多

人工智慧涉及對計算機進行程式設計，以檢測新資料中的模式，根據使用者輸入做出決策，並根據使用者輸入提供輸出。並非所有規則都明確定義，開發人員期望機器透過經驗學習這些規則，使用獎勵懲罰機制。機器學習的應用 人工智慧已經發展到自動駕駛汽車、機器人、物體和麵部識別等方面。近來，已經開發出具有更高準確性的演算法，可以幫助提供具有更高準確性的輸出。由於... 閱讀更多

無線技術徹底改變了我們彼此溝通和共享資訊的方式。移動無線電用於各種目的，包括導航、廣播、運輸、太空探索、軍事應用等等。每個移動無線電應用程式都旨在滿足一組獨特的需求。行動通訊的基本思想在各種情況下仍然適用。全球移動通訊系統 (簡稱 GSM) 是在全球範圍內廣泛使用的蜂窩技術，直到它被更高效的 LTE 取代。朝向... 閱讀更多

由於其日益增長的經濟重要性和使用者數量的不斷增加，蜂窩系統中的容量已成為設計這些系統的人的主要關注點。在任何給定的蜂窩系統中，都可以容納最大數量的使用者，然後再對該特定蜂窩系統的質量或效能產生負面影響。隨著使用者數量的增加，給定時間段內發生的流量也會增加。結果，系統逐漸變得越來越擁擠。結果，通道的容量將繼續減少，並且... 閱讀更多

對影像以及更抽象的模式進行計算分析並非易事。在許多計算機視覺應用中，此過程是過程中的低階階段。計劃是在照片中搜索任何可以幫助解決問題的提示或資訊。計算機視覺涉及收集數字影像（使用影像感測器）、處理這些影像以及分析這些分析以獲取有關視覺輸入的一些知識。在進行解釋時，計算機視覺和模式識別非常相似。這個過程... 閱讀更多

人眼有六七百萬個錐形細胞，每個細胞都包含三種不同型別的視蛋白之一，視蛋白是感光的蛋白質。當光子照射到這些視蛋白上時，它們會發生轉換，引發級聯反應產生電訊號，然後將這些訊號傳送到大腦進行解釋。製作一臺能夠以人類可以理解的水平讀取此資訊的機器一直是一項艱鉅的任務，因為整個過程非常複雜。在識別模式和麵孔方面模擬人的視覺，如... 閱讀更多

在選擇如何管理智慧手機供應時，考慮到工作時間安排的靈活性和技術的快速發展，公司已經開始考慮他們的員工。自帶裝置 (BYOD)、自選裝置 (CYOD)、公司擁有業務專用 (COBO) 和公司擁有個人啟用 (COPE) 是僱主可以決定在工作中使用智慧手機時給予員工多少寬鬆度的四種主要方式。BYOD（自帶裝置）自帶裝置 (BYOD) 是一種裝置所有權和控制的概念，它... 閱讀更多

大多數現代住宅都配備了免費的集線器和調變解調器等裝置，並配備了兩臺或多臺計算機和網際網路連線，這些裝置通常不會相互通訊，但用於維護網路。集線器高效地將資料傳輸到所有埠；因此，它們通常是多埠中繼器。調變解調器是允許網際網路連線到計算機或其他裝置（如路由器或交換機）的物理裝置。調變解調器將模擬訊號轉換為計算機識別的數字資料（1和0），這些資料來自電話線或電纜線。集線器和調變解調器之間的主要區別在於…… 閱讀更多

計算機網路是由透過鏈路相互連線的各種裝置的集合。有各種型別的網路裝置，每種裝置都有其自身的功能集。計算機系統的架構受到網路的存在的顯著影響。在計算機網路中，“閘道器”和“交換機”被認為是極其重要的元件。閘道器是計算機網路中的一種裝置，用於在不使用相同網路模型的兩臺或多臺計算機系統之間轉換資料。它連線兩個獨立的網路，以建立單個網路的外觀…… 閱讀更多