机器学习模型选择与误差分析
机器学习模型下工厂,在生产环节实现全流程自动化质检 | 创新场景避免了因为抽检导致的人员失误和结果误差。该设备由Amazon Device和合作伙伴共同研发，通过机械臂抓取零部件进行多角度拍照和AI质检，并可以结合流水线进行全自动质检。成效采用机器学习模型实现全流程自动化质检，解决了产线节奏快、无法人工全面检测的问题。「关于创新场好了吧！
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我国科研人员取得量子机器学习研究新进展【我国科研人员取得量子机器学习研究新进展】财联社5月16日电，据武汉大学消息，该校计算机学院罗勇教授团队在量子机器学习研究方面取得新进展，首次证明了量子数据的纠缠程度对量子机器学习模型预测误差的影响表现出双重效应。相关研究成果近日在线发表在国际学术期刊《自等我继续说。
科研人员取得量子机器学习研究新进展图为量子数据的纠缠程度对量子机器学习模型预测误差的影响示意图。罗勇教授团队供图) “现有研究通常认为量子纠缠有助于提升量子机器学习模型的性能。”罗勇说，该研究团队分析了量子数据纠缠程度、测量次数以及训练数据集的规模对量子机器学习模型预测误差的影响，首次证后面会介绍。
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