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生成式人工智能音頻快速發(fā)展：高信噪比MEMS麥克風(fēng)功不可沒(méi)

最新一代人工智能或?qū)㈤_啟新一輪科技革命，全面提升各種人機(jī)交互體驗(yàn)。人工智能日益融入人們的日常生活，在方方面面帶來(lái)深刻變化。基于人工智能的文本和圖像生成工具可以創(chuàng)建出令人難以置信的內(nèi)容。不僅如此，人工智能的觸角已從視覺和文字媒介，伸向語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字（STT）和自然語(yǔ)言處理（NLP）等音頻應(yīng)用，展現(xiàn)出巨大潛力。然而，音頻應(yīng)用質(zhì)量大幅提高是否僅僅歸功于最新一代基于大語(yǔ)言模型的生成式人工智能？還是說(shuō)硬件依然功不可沒(méi)？就拿高信噪比（SNR）微機(jī)電系統(tǒng)（MEMS）麥克風(fēng)來(lái)說(shuō)，它為實(shí)現(xiàn)這種必將改變?nèi)藗內(nèi)粘Ｉ畹男沦|(zhì)人機(jī)交互
關(guān)鍵字： NLP STT SNR MEMS 麥克風(fēng)

無(wú)需「域外」文本，微軟：NLP就應(yīng)該針對(duì)性預(yù)訓(xùn)練

在生物醫(yī)學(xué)這樣的專業(yè)領(lǐng)域訓(xùn)練NLP模型，除了特定數(shù)據(jù)集，「域外」文本也被認(rèn)為是有用的。但最近，微軟的研究人員「大呼」：我不這么覺得！什么是預(yù)訓(xùn)練？這是一個(gè)拷問(wèn)人工智能「門外漢」的靈魂問(wèn)題。生而為人，我們不需要一切從零開始學(xué)習(xí)。但是，我們會(huì)「以舊學(xué)新」，用過(guò)去所學(xué)的舊知識(shí)，來(lái)理解新知識(shí)和處理各種新任務(wù)。在人工智能中，預(yù)訓(xùn)練就是模仿人類這個(gè)過(guò)程。預(yù)訓(xùn)練（pre-training）這個(gè)詞經(jīng)常在論文中見到，指的是用一個(gè)任務(wù)去訓(xùn)練一個(gè)模型，幫助它形成可以在其他任務(wù)中使用的參數(shù)。用已學(xué)習(xí)任務(wù)的模型參數(shù)初始
關(guān)鍵字：微軟 NLP

多級(jí)存儲(chǔ)器與模擬內(nèi)存內(nèi)計(jì)算完美融合，人工智能邊緣處理難題迎刃而解

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)已成為我們生活中不可或缺的部分。利用自然語(yǔ)言處理（NLP）、圖像分類和物體檢測(cè)實(shí)現(xiàn)的人工智能（AI）應(yīng)用已深度嵌入到我們使用的眾多設(shè)備中。大多數(shù)AI應(yīng)用通過(guò)云引擎即可出色地滿足其用途，例如在Gmail中回復(fù)電子郵件時(shí)可以獲得詞匯預(yù)測(cè)。雖然我們可以享受到這些AI應(yīng)用帶來(lái)的益處，但這種方法導(dǎo)致隱私、功耗、延時(shí)和成本等諸多因素面臨挑戰(zhàn)。如果有一個(gè)能夠在數(shù)據(jù)來(lái)源處執(zhí)行部分或全部計(jì)算（推斷）的本地處理引擎，那么這些問(wèn)題即可迎刃而解。傳統(tǒng)數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的存儲(chǔ)器功耗存在瓶頸，難以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。為了解決這
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Gartner發(fā)布2020年數(shù)據(jù)與分析領(lǐng)域的十大技術(shù)趨勢(shì)

近日，Gartner發(fā)布了數(shù)據(jù)與分析領(lǐng)域的十大技術(shù)趨勢(shì)，為數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者的新冠疫情（COVID-19）響應(yīng)和恢復(fù)工作提供指導(dǎo)，并為疫情后的重啟做好準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者如果希望在疫情后能持續(xù)創(chuàng)新，就需要不斷提高數(shù)據(jù)處理和訪問(wèn)的速度，擴(kuò)大分析規(guī)模，在前所未有的市場(chǎng)動(dòng)蕩中贏得成功。數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)檢驗(yàn)以嘗試以下十大數(shù)據(jù)和分析趨勢(shì)，加快新冠疫情后的恢復(fù)：趨勢(shì)1：更智能、更高速、更負(fù)責(zé)的AI到2024年底，75%的企業(yè)機(jī)構(gòu)將從人工智能（AI）試點(diǎn)
關(guān)鍵字： NLP AI ML

Gartner遴選出新冠肺炎疫情期間AI幫助政府和醫(yī)療機(jī)構(gòu)CIO改善決策制定的五大領(lǐng)域

全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和顧問(wèn)公司Gartner最新研究報(bào)告顯示，負(fù)責(zé)人工智能（AI）戰(zhàn)略的高管，尤其是政府和醫(yī)療機(jī)構(gòu)的首席信息官（CIO）和首席數(shù)據(jù)官（CDO），應(yīng)該在新冠肺炎（COVID-19）疫情期間充分利用AI技術(shù)，在五個(gè)核心領(lǐng)域改善決策制定?！霸诳箵粜鹿诜窝滓咔榈膽?zhàn)爭(zhēng)中，AI是重要的武器庫(kù)，”Gartner研究副總裁?Erick Brethenoux?表示，“這項(xiàng)技術(shù)能對(duì)病毒的傳播進(jìn)行預(yù)判，幫助醫(yī)生更快、更準(zhǔn)確地診斷病例，衡量減緩疫情傳播對(duì)策的有效性，優(yōu)化急救資源，等等。AI的
關(guān)鍵字： AI COVID-19 CDO NLP

多級(jí)存儲(chǔ)器與模擬內(nèi)存內(nèi)計(jì)算完美融合，人工智能邊緣處理難題迎刃而解

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)已成為我們生活中不可或缺的部分。利用自然語(yǔ)言處理（NLP）、圖像分類和物體檢測(cè)實(shí)現(xiàn)的人工智能（AI）應(yīng)用已深度嵌入到我們使用的眾多設(shè)備中。大多數(shù)AI應(yīng)用通過(guò)云引擎即可出色地滿足其用途，例如在Gmail中回復(fù)電子郵件時(shí)可以獲得詞匯預(yù)測(cè)。雖然我們可以享受到這些AI應(yīng)用帶來(lái)的益處，但這種方法導(dǎo)致隱私、功耗、延時(shí)和成本等諸多因素面臨挑戰(zhàn)。如果有一個(gè)能夠在數(shù)據(jù)來(lái)源處執(zhí)行部分或全部計(jì)算（推斷）的本地處理引擎，那么這些問(wèn)題即可迎刃而解。傳統(tǒng)數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的存儲(chǔ)器功耗存在瓶頸，難以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。為了解決這
關(guān)鍵字： AI NLP

清華AI研究院成立自然語(yǔ)言處理與社會(huì)人文計(jì)算研究中心

近日，清華大學(xué)人工智能研究院自然語(yǔ)言處理與社會(huì)人文計(jì)算研究中心（以下簡(jiǎn)稱“中心”）成立儀式舉行。
關(guān)鍵字：清華 AI NLP

沈緒榜院士談嵌入式系統(tǒng)的挑戰(zhàn)與新機(jī)遇

　　作者/沈緒榜中國(guó)航天科技集團(tuán)公司九院七七一研究所研究員、博士生導(dǎo)師、中國(guó)科學(xué)院院士　　編者按：不久前，在第十六屆中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(CCF) 全國(guó)嵌入式系統(tǒng)大會(huì)上，沈緒榜院士介紹了嵌入式系統(tǒng)發(fā)展的新趨勢(shì)、新挑戰(zhàn)和新機(jī)遇?！　∏度胧较到y(tǒng)發(fā)展的新趨勢(shì)　　最近幾年，物聯(lián)網(wǎng)、信息物理系統(tǒng)CPS(Cyber-Physical System)、 VR/AR技術(shù)、人工智能技術(shù)、自動(dòng)駕駛技術(shù)以及區(qū)塊鏈技術(shù)等新興技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展，嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)呈現(xiàn)新的發(fā)展趨勢(shì)?！　〉谝?，功能需求越來(lái)越多。自動(dòng)駕
關(guān)鍵字：物聯(lián)網(wǎng) NLP VR AR 201902

微軟亞洲研究院：NLP將迎來(lái)黃金十年

　　比爾·蓋茨曾說(shuō)過(guò)，“語(yǔ)言理解是人工智能皇冠上的明珠”。自然語(yǔ)言處理(NLP，Natural Language Processing)的進(jìn)步將會(huì)推動(dòng)人工智能整體進(jìn)展?！　LP 的歷史幾乎跟計(jì)算機(jī)和人工智能(AI)的歷史一樣長(zhǎng)。自計(jì)算機(jī)誕生，就開始有了對(duì)人工智能的研究，而人工智能領(lǐng)域最早的研究就是機(jī)器翻譯以及自然語(yǔ)言理解?！　≡?1998 年微軟亞洲研究院成立之初，NLP 就被確定為最重要的研究領(lǐng)域之一。歷經(jīng)二十載春華秋實(shí)，在歷屆院長(zhǎng)支持下，微軟亞洲研究院在促進(jìn) NLP 的普及與發(fā)展以及人才
關(guān)鍵字：微軟 NLP

讀題還是讀你？剝開機(jī)器閱讀理解的神秘外衣

　　最近一個(gè)有意思的現(xiàn)象，是機(jī)器閱讀理解突然開始熱絡(luò)了起來(lái)。　　2月21日，百度自然語(yǔ)言處理團(tuán)隊(duì)研發(fā)的V-Net模型以46.15的Rouge-L得分登上微軟的MS MARCO(Microsoft MAchine Reading COmprehension)機(jī)器閱讀理解測(cè)試排行榜首。　　　　加上此前斯坦福大學(xué)的SQuAD競(jìng)賽中，阿里、哈工大訊飛聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室等團(tuán)隊(duì)先后超越了人類平均水平。這意味著，機(jī)器閱讀理解領(lǐng)域的兩大頂級(jí)賽事：MS MARCO和SQuAD的記錄先后由中國(guó)團(tuán)隊(duì)打破
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使用Theano，Python，PYNQ和Zynq開發(fā)定點(diǎn)Deep Recurrent神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　可編程邏輯(PLD)是由一種通用的集成電路產(chǎn)生的，邏輯功能按照用戶對(duì)器件編程來(lái)確定，用戶可以自行編程把數(shù)字系統(tǒng)集成在PLD中。經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，可編程邏輯器件由70年代的可編程邏輯陣列器件?(PLD)?發(fā)展到目前的擁有數(shù)千萬(wàn)門的現(xiàn)場(chǎng)可編程陣列邏輯?(FPGA)，隨著人工智能研究的火熱發(fā)展，F(xiàn)PGA的并行性已經(jīng)在一些實(shí)時(shí)性很高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算任務(wù)中得到應(yīng)用。由于在FPGA上實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)數(shù)會(huì)耗費(fèi)很多硬件資源，而定點(diǎn)數(shù)雖然精度有限，但是對(duì)于不同應(yīng)用通過(guò)選擇合適的字長(zhǎng)精度仍可以保證收斂，
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中美AI產(chǎn)業(yè)布局：美國(guó)領(lǐng)銜芯片、算法、NLP領(lǐng)域

國(guó)家實(shí)力的提升來(lái)源于科技企業(yè)創(chuàng)新，AI時(shí)代群雄逐鹿，中美兩國(guó)充分認(rèn)識(shí)到人工智能的重要意義，從人才到政策全面扶植人工智能企業(yè)。
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