1樓：[已重置]
機械結構設計，不是有用機器學習設計航空器結構構件的麼？光學可以用來優化設計光學器件元件，這個和通訊中用AI設計訊號傳輸系統一樣。
2樓：Ordreality
今天正好講到這個，其實目前機械行業在工業界運用的最多的還是全因子試驗，這屬於優選法而不是優化。目前機械行業做研究用的比較多的還是二次多項式響應還有梯度下降，這種近似模型在優化圈子裡已經屬於比較落後的了。所以未來機械行業要進步，勢必要考慮選擇遺傳演算法還有SVR和RBF等，這需要我們共同的努力。
3樓：浩浩文best
廢話不多說，直接上：
中國科學院長春光學精密機械與物理研究所機構知識庫(CIOMP OpenIR): 基於機器學習的目標跟蹤技術研究
4樓：盧文龍
把機器學習看作高階版的統計技術，然後問問，光學和傳統機械中哪些地方用的著統計技術，然後這些統計中，哪些能用機器學習替代。
對光學和傳統機械不是很了解。
因此很多運用都是集演算法及業務於一身的。
5樓：Yoo Shen
其實機器學習靠到那個方向都可以，有幾個前提：
1.樣本的輸入和輸出之間不能完全按邏輯推理或者計算就能得出（比如與或非門）
2.樣本的資料可以轉化為機器學習模型的輸入3.有實際的需求
求問模式識別和機器學習，以及深度學習的最基礎的前置課程有什麼？
泰克尼客 Python幾天就ok了，好好複習本科的幾門數學課，高數，線代，概率，千萬別丟。這是基礎中的基礎。讀研階段，矩陣泛函也要學紮實。 WILL 先說下我和題主理解的稍有不同的吧，這三個概念其實相關性很大，模式識別約等於機器學習，深度學習是在機器學習基礎之上發展而來的，尤其是神經網路，是需要機器...
求問Alpha和Beta的後代是啥 ？以及Alpha Omega,Beta Omega
天地舟行客 我覺得隨便啊，abo都有可能嘛。畢竟有種東西叫隔代遺傳 但要我個人感覺嘛 一般ao一起是概率平分吧，我看到的有是a的，也有是o的。ab嘛，感覺是b的可能性大一點，a概率小一點。bo也是b的概率大一些，o的概率小一點。 Thirlook 可以私設，不一定借用他人的，A生育率高，O受孕率高，...
能否將深度學習和傳統機器學習相結合，先用標籤訓練深度神經網路，將最後一層輸出特徵作為如svm的輸入？
李東坡 當然可以。參考大家的回答，這裡總結一下。神經網路可以看做乙個特徵抽取器，至於得到的特徵後續如何處理，需要看自己的業務需求。如果資料量充足，完全可以使用端到端的方式，利用矩陣運算的優勢，神經網路可以取得令人滿意的效果。如果資料量不足，特徵提取後使用機器學習方法，一般不會得到太差的結果，而深度學...