模型文章進(jìn)入模型技術(shù)社區(qū)

Meta發(fā)布“前沿級”開源AI模型扎克伯格：不怕競爭者使用

7月24日消息，美國當(dāng)?shù)貢r間周二，F(xiàn)acebook母公司Meta推出了一款功能強(qiáng)大的新型人工智能模型，該模型被Meta首席執(zhí)行官馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）譽(yù)為“前沿級”，旨在與OpenAI及谷歌等業(yè)界領(lǐng)先者的類似產(chǎn)品展開競爭。這款名為Llama 3.1的新人工智能模型，Meta歷經(jīng)數(shù)月精心訓(xùn)練，并斥資數(shù)億美元提升計算能力。該公司表示，這是對今年早些時候發(fā)布的Llama 3的重大升級。扎克伯格在采訪中強(qiáng)調(diào)：“在人工智能助手領(lǐng)域，智能程度是產(chǎn)品競爭力的核心。我們正在構(gòu)建的Llam
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恩智浦與NVIDIA合作：將TAO工具套件與eIQ開發(fā)環(huán)境無縫集成，加速人工智能部署！

恩智浦半導(dǎo)體宣布與NVIDIA合作，將NVIDIA經(jīng)過訓(xùn)練的人工智能模型通過eIQ機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境部署到恩智浦廣泛的邊緣處理產(chǎn)品組合中。NVIDIA TAO工具套件功能與恩智浦eIQ機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境的集成令業(yè)內(nèi)振奮，開發(fā)人員能夠在競爭日益激烈的人工智能領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)加速開發(fā)。恩智浦是首家將NVIDIA TAO API直接集成到其人工智能產(chǎn)品中的半導(dǎo)體供應(yīng)商，以幫助開發(fā)人員更輕松地在邊緣部署經(jīng)過訓(xùn)練的人工智能模型。簡化人工智能模型的訓(xùn)練和部署是當(dāng)今人工智能領(lǐng)域開發(fā)人員面臨的重大挑戰(zhàn)之一。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，恩智浦
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2024研華邊緣AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用論壇引爆深滬

隨著新一輪AI浪潮的深入發(fā)展及不斷延伸，一場由數(shù)智化技術(shù)引領(lǐng)的工業(yè)革命呼之欲出。同時，AI應(yīng)用正在從傳統(tǒng)的云計算平臺向邊緣計算領(lǐng)域擴(kuò)展，形成了新的分支和進(jìn)化方向，即邊緣AI。邊緣AI不僅降低了系統(tǒng)的處理負(fù)載，還解決了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t問題，已在視覺檢測、產(chǎn)線監(jiān)測、工廠機(jī)器人、無人車、軌道交通等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。2024年5月，研華在深圳（5/7）、上海（5/10）、武漢（5/14）、北京（5/17）四大城市舉辦“激發(fā)AI的力量”研華邊緣AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用論壇，攜手合作伙伴中電港、英偉達(dá)、創(chuàng)新奇智、森云智能分享多模態(tài)大
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TFLite模型的開盲盒體驗(yàn)

TFLite模型的開盲盒體驗(yàn)之flatbuffer格式介紹相信在嵌入式平臺上部署過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的伙伴，都不會對TFLite格式陌生。TFLite是谷歌推出的一個輕量級推理庫，它的主要目標(biāo)是在移動端和嵌入式設(shè)備上部署深度學(xué)習(xí)模型。為了在這些設(shè)備上運(yùn)行，需要將訓(xùn)練好的TensorFlow模型轉(zhuǎn)換成一種特殊的格式，這就是TensorFlow Lite模型。轉(zhuǎn)換過程包括模型轉(zhuǎn)化、部署和優(yōu)化三個步驟，旨在提升運(yùn)算速度并減少內(nèi)存、顯存占用。具體來說，這其中最終要的就是以.TFLite為格式的模型文件，其主結(jié)構(gòu)為一個M
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氧化鋯氧傳感器特性及偏移研究

根據(jù)以氧化鋯型陶瓷為基礎(chǔ)的車用氧傳感器工作原理，利用能斯特方程，分別對電壓型和電流型輸出的兩種氧傳感器信號進(jìn)行推導(dǎo)，將其轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型，為性能仿真研究與其關(guān)聯(lián)因素提供理論基礎(chǔ)。闡述導(dǎo)致兩種氧傳感器輸出偏移的幾種因素，并給出偏移量的參考評價，為氧傳感器信號分析測定提供理論依據(jù)。
關(guān)鍵字： 202305 氧傳感器氧化鋯模型偏移

AI的“安卓時刻”：開源大模型正在追上谷歌和ChatGPT

一位計算機(jī)科學(xué)教授表示，免費(fèi)的AI模型現(xiàn)在在性能上“相當(dāng)接近”谷歌和ChatGPT開發(fā)商OpenAI的專有模型，大多數(shù)軟件開發(fā)人員最終將選擇使用免費(fèi)的模型。
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數(shù)據(jù)挖掘在用戶竊電行為識別中的應(yīng)用

隨著電力事業(yè)的發(fā)展和智能電表的普及，電力體系趨于完善，方便了電力行業(yè)的用電管理工作，然而竊電行為屢禁不止，竊電技術(shù)也日新月異。為了能夠準(zhǔn)確識別出存在的竊電用戶，引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，使用C4.5算法構(gòu)建用戶竊電識別模型，能夠更加準(zhǔn)確有效地對用戶的竊電行為進(jìn)行分析。
關(guān)鍵字：竊電數(shù)據(jù)挖掘 C4.5算法模型 202205

基于模型的電動汽車PTC控制方法

為了改善電動車PTC控制方法以及提高對PTC控制的保護(hù)，本文基于模型搭建了電動汽車PTC控制用軟件，通過仿真測試，該模型可以實(shí)現(xiàn)電動汽車PTC的控制，判斷PTC的過溫、過流等故障，按相應(yīng)的故障等級進(jìn)行動作，并能夠?qū)崿F(xiàn)電流、功率的閉環(huán)控制，提供了一種電動汽車用簡易、高效的PTC控制方法。
關(guān)鍵字：電動汽車 PTC 模型控制 202109

華為又來一個“全球第一”：全球最大、千億參數(shù)的AI大模型

當(dāng)很多消費(fèi)者，還在被華為自動駕駛技術(shù)“絕對第一”這則消息，震得不要不要的時候，華為又偷偷放了一個大招，又來了一個“全球第一”。在華為的開發(fā)者大會上，余承東發(fā)布了業(yè)界首個千億級生成與理解中文NLP大模型，這也是業(yè)界最大的CV（視覺預(yù)訓(xùn)練）大模型，華為將它命名為“華為云盤古大模型”。正如余承東在以前的手機(jī)發(fā)布會上一樣，余承東激動的表示：“這是今天最重磅的產(chǎn)品”！然后現(xiàn)場“掌聲如雷”，久久不息……當(dāng)然，這次的“華為云盤古大模型”也值得大家給予掌聲，因?yàn)榍|級參數(shù)規(guī)模的AI大模型，這可是已經(jīng)逼近人類神經(jīng)元的數(shù)量了
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AI講座：ML空間對映公式：X*W+B=Y

1? ?記住相關(guān)性：使用X*W+B=Y公式在上一期里，曾經(jīng)說明了人和ML( 機(jī)器學(xué)習(xí)) 一樣都很擅長于將事物從原來的空間對映到另一個空間，例如繪畫、寫作等。在對映過程中，會不斷強(qiáng)化其對共性的記憶強(qiáng)度，因而能從經(jīng)驗(yàn)中累積、沉淀其所觀察過事物的共同規(guī)律( 即共相)。在ML 領(lǐng)域里，這個X*W+B=Y 的對映公式，扮演核心角色?，F(xiàn)在就從最簡單的例子，來仔細(xì)觀察，看看如何來找出W和B 的值。請從這個簡單的范例出發(fā)：首先從空間對映的視角來看，如下圖所示：這X 空間里已知有2 個值，分別對映到Y(jié)
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又被AI騙了！73%的人無法分辨“真假”音效

　　又一次，AI 欺騙了人類。　　在一次試驗(yàn)中，AI 讓 73% 的人相信 AI 合成音效是真實(shí)的。這一最新研究成果有望應(yīng)用于電影、電視劇等影視制作工作中?！　∠胂笠幌拢偃缒阏诳匆徊靠植榔号鲬?zhàn)戰(zhàn)兢兢地走在黑暗的地下室中，背景音樂十分恐怖，同時一些看不見的邪惡生物也在黑暗中蠕動，然后突然一聲巨響，一個物體被撞倒了…… 如果沒有這種令人緊張又恰到好處的音效，只通過眼睛看到的場景很難讓人產(chǎn)生這種恐懼感。　　通常，這些音效是由錄音室中的
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基于模型的建議：光刻友好設(shè)計成功的導(dǎo)航

如今對于一些技術(shù)節(jié)點(diǎn)，設(shè)計人員需要在晶圓代工廠流片和驗(yàn)收之前進(jìn)行光刻友好設(shè)計(Litho Friendly Design) 檢查。由于先進(jìn)節(jié)點(diǎn)的解析度增進(jìn)技術(shù)(RET) 限制，即使在符合設(shè)計規(guī)則檢查 (DRC) 的設(shè)計中，我們?nèi)钥吹搅烁嗟闹圃靻栴}。
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電阻不再是電阻

電阻不再是電阻——高頻時確實(shí)如此許多設(shè)計師沒有意識到實(shí)際元件中的寄生因素會影響它們的值。當(dāng)頻率達(dá)到幾百兆赫茲時，諸如電阻、電感和電容等基本元件都會呈現(xiàn)出非理想的特性。這種變化在設(shè)計濾波器或試
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三相雙向PWM整流器模型與控制電路設(shè)計

為解決傳統(tǒng)多脈沖變壓整流器架構(gòu)復(fù)雜，功率因數(shù)隨著電壓頻率增加，輸入功率因素也相應(yīng)減少的問題。文中采用高頻功率變換技術(shù)，對PWM整流器的模型與控制電路設(shè)計方法進(jìn)行了分析，并在此基礎(chǔ)上介紹了主電路參數(shù)的設(shè)計。并通過仿真和試驗(yàn)結(jié)果表明，文中所述設(shè)計的PWM整流器，達(dá)到了抑制諧波電流的目的，并可滿足直流側(cè)電壓的抗干擾性和動態(tài)穩(wěn)態(tài)性能，為PWM整流器參數(shù)的設(shè)計提供了參考。
關(guān)鍵字： PWM整流器模型控制電路參數(shù)設(shè)計

基于模型的設(shè)計簡化嵌入式電機(jī)控制系統(tǒng)開發(fā)

本文描述了圍繞基于ARM的嵌入式電機(jī)控制處理器構(gòu)建的基于模型設(shè)計(MBD)平臺的詳細(xì)情況。隨后，本文提供最初部署的基本永磁同步電機(jī)(PMSM)控制算法示例，并介紹了方便的功能擴(kuò)展，以包含自動化系統(tǒng)的多軸位置控制。
關(guān)鍵字：模型電機(jī)控制