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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 機器學(xué)習(xí)

AI與機器學(xué)習(xí)發(fā)展迅速，F(xiàn)PGA可提供高能效和靈活性

  • 1? ?為什么AI/ML發(fā)展如此迅速？多年來，人工智能（AI）/機器學(xué)習(xí)（ML）市場一直以指數(shù)級的速度快速增長，其解決方案遍布我們周圍，從機器人和其他機械系統(tǒng)的預(yù)測故障算法、電子商務(wù)中的購買行為建議、自動駕駛車輛的目標(biāo)檢測、電子交易中的風(fēng)險緩解到DNA測序等等，我們身邊有各種各樣的解決方案，示例不勝枚舉。那么，為什么AI/ML發(fā)展如此迅速呢？據(jù)IDC、Gartner和其他市調(diào)機構(gòu)的分析，全球大約80%的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。電子郵件、照片、語音郵件、視頻和許多其他數(shù)據(jù)源每天都在堆積。無論
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谷歌用AI設(shè)計AI芯片，6小時完成工程師數(shù)月工作

  • 　　6月11日消息，谷歌稱其正在使用機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)幫助工程師設(shè)計新一代機器學(xué)習(xí)芯片。谷歌工程師表示，算法設(shè)計的芯片質(zhì)量和人工設(shè)計“相當(dāng)”甚至“還要更好”，但完成速度要快得多。谷歌表示，人工智能可以在不到6小時的時間內(nèi)完成人工需要數(shù)月時間完成的芯片設(shè)計工作?！　」雀瓒嗄陙硪恢痹谘芯咳绾问褂脵C器學(xué)習(xí)制造芯片，本周谷歌員工發(fā)表在《自然》雜志的一篇論文證實此類研究已經(jīng)應(yīng)用于商業(yè)產(chǎn)品。谷歌開始用人工智能設(shè)計自家的TPU芯片?！　?jù)悉，TPU芯片是應(yīng)用于人工智能的芯片，專門針對人工智能計算進行了優(yōu)化。“我們的方法已經(jīng)用
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基于機器學(xué)習(xí)農(nóng)田驅(qū)鳥系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)*

  • 糧食經(jīng)常因為各類鳥類的啄食而丟失，研究發(fā)現(xiàn)鳥眼對532 nm的綠色激光束最敏感，通過綠色激光束可以達到驅(qū)鳥效果。本課題通過3D打印機械模型，利用嵌入式系統(tǒng)完成鳥類識別算法，通過機器學(xué)習(xí)的方式識別鳥類，用雙自由度舵機控制系統(tǒng)驅(qū)趕鳥類。精準(zhǔn)的激光束定位“打擊”，很好實現(xiàn)了驅(qū)鳥的任務(wù)。
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重磅|賽昉科技發(fā)布全球性能最強的RISC-V 天樞系列處理器內(nèi)核

  • 近日，RISC-V處理器供應(yīng)商——賽昉科技有限公司，發(fā)布全球性能最高的基于RISC-V的處理器內(nèi)核 –天樞系列處理器。該系列處理器是商用化基于RISC-V指令集架構(gòu)的64位超高性能內(nèi)核，針對性能和頻率做了高度的優(yōu)化，具有非常優(yōu)異的性能，頻率可達3.5GHz@TSMC 7nm，SPECint2006 數(shù)值為31.2 @ 3.5GHz，Dhrystone 達到5.6 DMIPS/MHz，專為高性能計算應(yīng)用市場而設(shè)計，可廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心、PC、移動終端、高性能網(wǎng)絡(luò)通訊、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。天樞系列處理器的發(fā)布標(biāo)志
  • 關(guān)鍵字： RISC-V 天樞系列處理器內(nèi)核  機器學(xué)習(xí)  亂序執(zhí)行  超標(biāo)量設(shè)計  向量運算  虛擬化技術(shù)  

臺積電已在利用人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)處理芯片生產(chǎn)數(shù)據(jù) 以改進生產(chǎn)

  • 據(jù)國外媒體報道，谷歌人工智能程序AlphaGo在2016年開始的人機圍棋大戰(zhàn)中擊敗李世石等一眾人類圍棋高手，讓外界意識到了人工智能的巨大潛力，人工智能和機器學(xué)習(xí)也已廣泛的應(yīng)用于生產(chǎn)生活。為蘋果、AMD等眾多公司代工芯片、近幾年在芯片制程工藝方面走在行業(yè)前列的芯片代工商臺積電，就已在利用人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，以改進他們的芯片生產(chǎn)。臺積電已開始利用人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，是他們負(fù)責(zé)先進技術(shù)業(yè)務(wù)發(fā)展的一名高管，在官網(wǎng)上透露的，主要是用于芯片生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)處理。這名高管在臺積電的官網(wǎng)上表示，生產(chǎn)的芯片越多，從
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浪潮云海Insight大數(shù)據(jù)平臺成功入圍機器學(xué)習(xí)市場第一陣營

  • 日前，國際權(quán)威分析機構(gòu)Forrester發(fā)布中國預(yù)測分析和機器學(xué)習(xí)市場研究報告《Now Tech: Predictive  Analytics And Machine Learning In China, Q3  2020》（簡稱PAML），浪潮與百度、阿里云、騰訊云等企業(yè)入選中國預(yù)測分析和機器學(xué)習(xí)市場第一陣營。該報告指出，在AI開發(fā)流程中首先要解決的就是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備問題，企業(yè)的數(shù)據(jù)采集、存儲、處理和分析能力將會直接影響AI模型開發(fā)、訓(xùn)練和部署，由此可見提升數(shù)據(jù)處理效率已經(jīng)成為推動企業(yè)AI
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Forrester機器學(xué)習(xí)平臺榜單：浪潮與百度、騰訊云等領(lǐng)跑第一陣營

  • 日前，國際權(quán)威分析機構(gòu)Forrester發(fā)布《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China, Q3 2020》（簡稱：PAML）報告，浪潮憑借領(lǐng)先的產(chǎn)品功能以及卓越的商業(yè)化能力入圍中國預(yù)測分析和機器學(xué)習(xí)市場第一陣營。Forrester Now  Tech是Forrester機構(gòu)在中國乃至全球范圍內(nèi)影響力最大、市場認(rèn)可度最高的報告系列之一，旨在為企業(yè)IT決策、產(chǎn)品選型等提供基于市場規(guī)模、產(chǎn)品功能維度的價值參考。Forres
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意法半導(dǎo)體發(fā)布STM32狀態(tài)監(jiān)測功能包，通過Cartesiam工具簡化機器學(xué)習(xí)過程

  • 意法半導(dǎo)體近日發(fā)布一款免費的STM32軟件功能包，讓用戶可以用微控制器探索套件快速創(chuàng)建、訓(xùn)練、部署?工業(yè)狀態(tài)監(jiān)測智能邊緣設(shè)備?。FP-AI-NANOEDG1軟件包?由意法半導(dǎo)體與機器學(xué)習(xí)專業(yè)開發(fā)科技公司、ST授權(quán)合作伙伴Cartesiam共同開發(fā)，包含捕獲傳感器數(shù)據(jù)，集成和運行Cartesiam的NanoEdge庫所需的全部驅(qū)動程序、中間件、文檔和代碼示例。即使用戶沒有專業(yè)的AI技能，也能在Windows?10或Ubuntu PC機上，用Cartesiam NanoEdge?
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關(guān)于如何使用機器學(xué)習(xí)來做異常檢測的7個問題

  • 導(dǎo)讀異常檢測的一些入門問題。問問題是學(xué)習(xí)的最好方法之一。但有時你不知道從哪里開始，或者該問什么 —— 尤其是在你還比較熟悉的異常檢測之類的話題上。在這種情況下，最好傾聽別人的問題，讓他們的思路來指導(dǎo)你的學(xué)習(xí)。以下是我們在“[Ask Me Anything: Anomaly Detection](https://www.tibco.com/events/ask-me- anything-webinar-anomaly-detecing-machine -learning)”網(wǎng)絡(luò)研討會上收到的
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誰才是讓AI產(chǎn)生偏見的幕后推手？

  • 美國麻省理工學(xué)院媒體實驗室研究項目顯示，人工智能識別淺色皮膚男性的平均錯誤率不超過1%，識別深色皮膚女性的平均錯誤率達35%……　　人臉識別所導(dǎo)致的偏見問題一直受到廣泛關(guān)注。近期，一篇關(guān)于圖像超分辨率的論文引發(fā)了對于產(chǎn)生偏見原因的新爭論?！　【W(wǎng)友利用論文中的開源代碼進行了模型推理，在使用時發(fā)現(xiàn)，非白人面孔的高糊照片被還原成了一張白人面孔。對此，2018年圖靈獎得主、AI領(lǐng)軍人物楊立昆（Yann?LeCun）在推特上指出，當(dāng)數(shù)據(jù)有偏見時，機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)就變得有偏見。而這一觀
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三星采用新思科技的IC Compiler II 機器學(xué)習(xí)技術(shù)設(shè)計新一代5納米移動SoC芯片

  • 重點：IC Compiler II和Fusion Compiler的機器學(xué)習(xí)技術(shù)助力三星將頻率提高高達5%，功耗降低5%機器學(xué)習(xí)預(yù)測性技術(shù)可加快周轉(zhuǎn)時間(TAT)，使三星能夠跟上具挑戰(zhàn)性的設(shè)計時間表三星在即將推出的新一代移動芯片流片中部署了機器學(xué)習(xí)技術(shù)新思科技（Synopsys, Inc.，納斯達克股票代碼：SNPS）今天宣布，三星(Samsung)為其新一代5納米移動芯片生產(chǎn)設(shè)計，采用了IC Compiler? II布局布線解決方案（新思科技Fusion Design Platform?的一
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機器學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)支柱，這5本書幫你搞定！

  • 機器學(xué)習(xí)從只適用于研發(fā)人員的工具變成了被廣泛采納使用的方法，多虧了開源機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架的爆炸性發(fā)展?，F(xiàn)如今，機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域比以往任何時候都更容易上手。同時，這也助力了我們目前所經(jīng)歷的科技的瘋狂發(fā)展。弄清算法是如何真正工作的，可以幫助你在設(shè)計、開發(fā)和調(diào)試機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)方面獲得巨大優(yōu)勢。很多人提到數(shù)學(xué)就打哆嗦，機器學(xué)習(xí)恰巧涉及很多數(shù)學(xué)知識，這項任務(wù)可能會令很多人怯步。然而，數(shù)學(xué)并不該成為人們在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“絆腳石”。相反，學(xué)好數(shù)學(xué)對于掌握機器學(xué)習(xí)非常有必要。從高層次上講，機器學(xué)習(xí)中涉及四大數(shù)學(xué)支柱：線性代
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機器學(xué)習(xí)如何賦能EDA

  • 在20／22nm引入FinFET以后，先進工藝變得越來越復(fù)雜。在接下來的發(fā)展中，實現(xiàn)“每兩年將晶體管數(shù)量增加一倍，性能也提升一倍”變得越來越困難。摩爾定律的發(fā)展遇到了瓶頸，先進制程前進的腳步開始放緩。但是由于當(dāng)今先進電子設(shè)備仍需求先進工藝的支持，因此，還有一些晶圓廠還在致力于推動先進制程的繼續(xù)發(fā)展。這些晶圓廠與EDA企業(yè)之間的合作，推動了先進制程的進步。從整體上看，當(dāng)先進制程進入到14nm/7nm時代后，EDA工具的引入可以縮短研發(fā)周期，尤其是針對后端設(shè)計制造工具的更新，EDA起到了至關(guān)重要的作用。EDA
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恩智浦為AI注入理解力

  • 人工智能（AI）的例子無處不在。我們對于AI的使用可能超出想象，并且在許多方面將這種使用視為理所當(dāng)然。智能手機助手就是一個很好的例子，盡管我們可能并不認(rèn)為這與AI有關(guān)。許多場景中，我們已經(jīng)習(xí)慣于與Siri或Google Assistant的互動。面部識別也已成為新一代智能手機的標(biāo)準(zhǔn)解鎖功能。機器學(xué)習(xí)屬于AI的一個子集，原理是通過訓(xùn)練基于計算機的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來識別給定的模型或聲音。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成訓(xùn)練后，就可以推理出結(jié)果。例如，如果我們用數(shù)百張狗和貓的圖像訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，那么它應(yīng)該能夠正確地識別圖片中是狗還是貓
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蘋果收購機器學(xué)習(xí)公司Inductiv以改善Siri數(shù)據(jù)

  • 據(jù)外媒報道，蘋果已收購機器學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司Inductiv，該公司開發(fā)的人工智能技術(shù)可用于識別和糾正數(shù)據(jù)集中的錯誤。Inductiv的工程團隊近幾周已加入蘋果，參與包括Siri、機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)在內(nèi)的多個項目。對于這筆收購，蘋果給出了慣用的聲明，即蘋果“不時收購規(guī)模較小的科技公司，我們通常不討論目的或計劃”。Inductiv是由斯坦福大學(xué)、滑鐵盧大學(xué)和威斯康星大學(xué)的幾名教授創(chuàng)立的。Inductiv的技術(shù)利用人工智能自動識別和糾正數(shù)據(jù)集中的錯誤。“干凈的”數(shù)據(jù)集對于機器學(xué)習(xí)非常重要。機器學(xué)習(xí)是一類熱門的人工智
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機器學(xué)習(xí)介紹

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