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?機器學習 文章 最新資訊

2019年趨勢和創(chuàng)新，今年都有哪些看點？

  • 　　2019年看起來已經(jīng)像是一個不凡之年，一些重要的趨勢和創(chuàng)新似乎正在從多個方面顛覆變半導體行業(yè)。因此我們認為，探究一下讓未來12個月變得令人期待的技術(shù)是件很有意思的事情。這篇文章不是意法半導體的產(chǎn)品規(guī)劃，更不是什么市場預測，而是我們對當下行業(yè)流行趨勢的簡單概述。　　10. 預測性維護　　由于傳感器等技術(shù)的巨大進步，預測性維護成為工業(yè)應用的新紀元。舉一個例子，現(xiàn)在用ISM330DLC等電容式MEMS傳感器替代壓電式MEMS器件開發(fā)系統(tǒng)，在節(jié)省成本的同時對性能的影響微乎其微。隨著預測性維護開始進入消費市場，
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AI持續(xù)升溫：2025年全球AI制造業(yè)市場規(guī)模將達172億美元

  • 全球第二大市場研究機構(gòu)MarketsandMarkets日前發(fā)布報告稱，2018年AI制造市場規(guī)模為10億美元，預計到2025年這一數(shù)字將增長為172億美元，預測期(2018—2025年)內(nèi)的年復合增長率為49.5%。報告指出，大數(shù)據(jù)以及風險資本投資的增加是推動AI制造業(yè)市場不斷增長的主要因素。此外，不斷發(fā)展的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和自動化也進一步推動了AI制造業(yè)市場的增長。
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機器學習和云計算技術(shù)的數(shù)據(jù)未來

  • 　　機器學習和云計算技術(shù)在2019年仍然成為“熱門話題”。隨著技術(shù)的發(fā)展和進步，那些在機器學習和云計算采用方面不受重視的組織可能會發(fā)現(xiàn)自己落后于人。而人們在行業(yè)市場上就可以看到許多舉措和項目。但是要取得成功，組織必須將數(shù)據(jù)放在他們關(guān)注的平臺和中心。　　機器學習　　根據(jù)調(diào)研機構(gòu)Gartner公司的調(diào)查，機器學習有望改變業(yè)務(wù)流程。它不僅可以重新配置勞動力，優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施行為，還可以通過快速改進的決策制定和流程優(yōu)化來整合行業(yè)?！　《?，更加令人興奮的是人們正處在企業(yè)機器學習轉(zhuǎn)型的開始階段。機器學習將越來越成為核心
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機器學習的崛起：從無人駕駛到AI醫(yī)療，人們已進入深度學習的新世界

  • 不久之前，人們還常說，計算機視覺的辨別能力尚不如一歲大的孩子。如今看來，這句話要改寫了。計算機不僅能和大多數(shù)成年人一樣識別圖片中的物體，在馬路上駕駛汽車的安全性還高過16 歲的青少年。更神奇的是，如今的計算機不再是被動按照指令識別和駕駛，而是像自然界的生命由數(shù)百萬年前開始進化那樣，自主地從經(jīng)驗中學習。
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機器學習在無人駕駛中的現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)

  • 1月10日，在青島舉行的2019國家智能產(chǎn)業(yè)峰會智能駕駛平行論壇上，孫振平研究員結(jié)合國內(nèi)外機器學習相關(guān)技術(shù)在智能駕駛領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和課題組近年來的一些研究成果，向與會人員分享了題為《機器學習在無人駕駛中的應用現(xiàn)狀及面臨挑戰(zhàn)》的精彩報告。
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人工智能浪潮下未來工作形態(tài)如何變革？

  • 隨著人工智能技術(shù)應用到標準化、重復性的機械自動化過程，銀行和保險等行業(yè)的后勤工作崗位不僅在數(shù)量上逐漸減少，而且在形式上也在發(fā)生改變?！鞍肴笋R智能”(即人機合作智能)在軟件編程等核心工作領(lǐng)域逐漸興起。它將人工智能與人類能力相結(jié)合，形成一種共生關(guān)系，推動生產(chǎn)率的顯著提升。
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ZLG深度解析人臉識別核心技術(shù)

  • 　　隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，“人臉”也將成為數(shù)據(jù)的一部分，人臉識別如何實現(xiàn)?本文將為大家從人臉檢測、人臉定位、人臉校準以及人臉對比等方面詳細闡述人臉識別的原理與實現(xiàn)方式?！　‰S著計算機技術(shù)以及光學成像技術(shù)的發(fā)展，集成了人工智能、機器學習、視頻圖像處理等技術(shù)的人臉識別技術(shù)也逐漸成熟。未來五年，我國人臉識別市場規(guī)模平均復合增長率將達到25%，到2021年人臉識別市場規(guī)模將達到51億元左右，具有巨大的市場需求與前景?！　“卜?、金融是人臉識別切入細分行業(yè)較深的兩個領(lǐng)域，移動智能硬件終端成為人臉識別新的快速增長點。因
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院士鄔賀銓：人工智能的魅力是“永遠在路上”

  • 中國日報網(wǎng)與網(wǎng)易傳媒共同舉辦的2019影響力峰會在北京召開，首屆影響力峰會的主題為“預見未來”。會上，中國工程院院士鄔賀銓擔任“預見科技未來”發(fā)布人，發(fā)表了主題為“迎接人工智能的未來”的演講。
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機器學習不斷接近人腦水平，AI圖像識別未來發(fā)展如何？

  • 過去十幾年，人類可以說是在機器智能面前節(jié)節(jié)退敗，但是機器的每一點進步都依賴于不斷模擬和接近人腦的水平，提升AI在場景應用上的工程能力，會為生活帶來更多的便利。
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解密：十個機器學習的成功案例

  • 　　人工智能(AI)和機器學習(ML)(人們曾認為這兩者是公司不切實際的項目)正在成為主流。　　有越來越多的企業(yè)正在利用這種模仿人類思維的技術(shù)來吸引客戶并加強業(yè)務(wù)運營。而這種趨勢只會越來越受歡迎。Forrester的研究稱，全球數(shù)據(jù)和分析技術(shù)決策者中有53%的人正在實施實施人工智能或大規(guī)模使用人工智能，另有20%的人計劃在未來12個月內(nèi)實施人工智能。　　無論是好是壞，通過人工智能、機器學習和機器人所實現(xiàn)的自動化正在興起。正在試驗、創(chuàng)建、甚至是申請新人工智能和機器學習技術(shù)專利的首席信息官們與記者分享了機器學
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特征工程是什么？機器學習的關(guān)鍵所在

  • 　　人工智能是過去兩到三年時間內(nèi)科技行業(yè)最熱的話題。而人工智能技術(shù)進步的背后，實質(zhì)上是機器學習快速發(fā)展后所帶來的巨大提升?！　C器學習被廣泛定義為“利用經(jīng)驗來改善計算機系統(tǒng)的自身性能”。事實上，“經(jīng)驗”在計算機中主要是以數(shù)據(jù)的形式存在的，因此數(shù)據(jù)是機器學習的前提和基礎(chǔ)?！　≡诘谝黄诟裎飬R的文章中，我們介紹了工業(yè)數(shù)據(jù)預處理的方法，主要針對數(shù)據(jù)格式異常，數(shù)據(jù)內(nèi)容異常等問題進行了簡要探討。做數(shù)據(jù)預處理的主要目的是將雜亂無章的數(shù)據(jù)規(guī)整成我們想要的矩陣、表格、張量等結(jié)構(gòu)，方便在之后的機器學習中進行模型訓練。然而數(shù)據(jù)
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Achronix宣布即日推出用于人工智能/機器學習和網(wǎng)絡(luò)硬件加速應用的第四代Speedcore eFPGA IP

  • 2018年12月4日，基于現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）的硬件加速器器件和高性能嵌入式FPGA半導體知識產(chǎn)權(quán)（eFPGA IP）領(lǐng)導性企業(yè)Achronix半導體公司今天宣布：即日起推出其第四代嵌入式FPGA產(chǎn)品Speedcore?Gen4 eFPGA IP，以支持客戶將FPGA功能集成到他們的SoC之中。
  • 關(guān)鍵字： Speedcore Gen4  人工智能  機器學習  FPGA  

更高性能的邊緣應用

  • Achronix的FPGA產(chǎn)品和技術(shù)專注于邊緣應用上的多種人工智能(AI)需求,例如汽車傳感器融合、目標檢測和識別、AI和機器學習,以及360度環(huán)繞視圖系統(tǒng)等需要在邊緣上本地處理數(shù)據(jù)的應用。
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面向輕型機器學習，恩智浦出臺eIQ開發(fā)環(huán)境及芯片

  • IoT推動了這幾年MCU的更新?lián)Q代,而下一波MCU的助推器是終端的機器學習,包括家庭環(huán)境、聲音處理、手勢控制、智能感測&控制、多攝像頭觀察、個人資產(chǎn)、主動目標識別、AR(增強現(xiàn)實)等。
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Micron和Achronix提供下一代FPGA并借助高性能GDDR6存儲器支持機器學習應用

  • Micron和Achronix提供下一代FPGA并借助高性能GDDR6存儲器支持機器學習應用
  • 關(guān)鍵字： FPGA  GDDR6  機器學習  
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