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EEPW首頁 >> 主題列表 >> ai 處理器

何以為貓？可解釋AI從語義層面理解CNN的識別機制

  • 來自北京大學、東方理工、南方科技大學和鵬城實驗室等機構的研究團隊提出了一種語義可解釋人工智能(semantic explainable AI, S-XAI）的研究框架，該框架從語義層面解釋了 CNN 的學習機制。近年來，CNN 因其優(yōu)異的性能，在計算機視覺、自然語言處理等各個領域受到了研究者們的青睞。但是，CNN 是一個 「黑盒」 模型，即模型的學習內容和決策過程很難用人類能夠理解的方式提取和表達，這限制了它的預測可信度和實際應用。因此，CNN 的可解釋性受到了越來越多的關注，研究者們試圖采用特征可視化，
  • 關鍵字： AI  AI語義識別  CNN學習機制  S-XAI  

Meta 已開發(fā)出無文字語言AI翻譯系統，小扎親自演示閩南語翻譯

  • 　　10月20日消息，世界上大約7000種已知的語言中，有40%沒有標準的書寫系統。這些沒有文字的語言給現代機器學習翻譯系統帶來了一個獨特的問題，因為翻譯通常需要先將口頭語言轉換為書面文字，翻譯后再將文字還原為語音。不過Meta公司10月19日宣布，已經通過其最新的開源語言人工智能（AI）解決了這個問題?！　eta公司公布了“第一個由人工智能驅動的無文字語言的語音翻譯系統”，該系統成功地翻譯了閩南語，這是一種主要在臺灣地區(qū)使用的口頭語言?！　×私獾剑撓到y是Meta公司人工智能項目的一部分，被稱為“通用
  • 關鍵字： Meta  AI  翻譯  

谷歌開發(fā)乒乓球機器人 可連續(xù)對打340次！

  • 　　10月20日消息，谷歌公布其正在研究的“乒乓球機器人”項目i-Sim2Real，其機器人在與人類對打時一回合可接球340次?！　私猓雀柚赃x擇乒乓球運動，是因為機器人可以與快節(jié)奏以及相對不可預測的人類行為進行交互。　　同時，機器人完成乒乓球動作時，既要求速度又要求精度，這對學習算法提出了很高的要求?！　∑古仪蜻@類運動具有固定的、可預測的環(huán)境，使其成為研究人機交互和強化學習問題的理想測試平臺?！　〈送?，谷歌的乒乓球機器人可以在模擬環(huán)境中不斷學習，并將學習成果應用于現實世界?！　-Sim2Rea
  • 關鍵字： 谷歌  機器人  AI  

TrendForce：存儲器廠聚焦CXL存儲器擴充器產品

  • 據TrendForce集邦咨詢最新服務器相關報告指出，CXL（Compute Express Link）原是希望能夠整合各種xPU之間的性能，進而優(yōu)化AI與HPC所需要的硬件成本，并突破原先的硬件限制。CXL的支援仍是以CPU為源頭去考慮，但由于可支援CXL功能的服務器CPU Intel Sapphire Rapids與AMD Genoa現階段僅支援至CXL 1.1規(guī)格，而該規(guī)格可先實現的產品則是CXL存儲器擴充（CXL Memory Expander）。因此，TrendForce認為
  • 關鍵字： TrendForce  集邦咨詢  存儲器  CXL  AI/ML  DRAM  

AOI+AI+3D 檢測鐵三角成形

  • 疫情突顯產業(yè)供應鏈中斷和制造業(yè)缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢，迫使制造業(yè)快速轉型，走向更自動化、數字化的智能化方向。因此，各產業(yè)對自動光學檢測(AOI)技術的需求更為殷切。疫情突顯產業(yè)供應鏈中斷和制造業(yè)缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢，迫使制造業(yè)快速轉型，走向更自動化、數字化的智能化方向。導入自動化及AI的過程中，傳統人力逐漸被取代，也改變產線人員配置的傳統生態(tài)，其中，可以確保產線及產品質量的自動檢測儀器不僅發(fā)揮精準有效的優(yōu)勢，還能針對缺陷或瑕疵及時修復、舍棄，降低不必要的時間成本與人力成本，快速穩(wěn)定且
  • 關鍵字： 自動光學檢測  AOI  AI  3D  檢測鐵三角  

Intel ON實錄：從工藝到GPU，從6GHz到Geti

  • 9月28日凌晨，英特爾ON技術創(chuàng)新峰會主題演講環(huán)節(jié)正式開講，英特爾CEO帕特·基辛格帶來了英特爾過去一年中的主要產品和技術發(fā)展介紹，以及更多的AI創(chuàng)新動態(tài)。
  • 關鍵字： 英特爾On  技術創(chuàng)新峰會  AI  GPU  OpenVINO  

Meta AI大佬：目前大多數AI方法永遠不會帶來真正智能

  • 　　9月26日消息，Facebook母公司Meta的首席AI科學家雅恩·勒昆(Yann LeCun)認為，目前大多數AI方法永遠不會帶來真正的智能，他對當今深度學習領域許多最成功的研究方法持懷疑態(tài)度?！　∵@位圖靈獎得主表示，同行們的追求是必要的，但還遠遠不夠。其中包括大型語言模型的研究，如基于Transformer的GPT-3。正如勒昆所描述的那樣，Transformer的支持者們相信：“我們將所有東西標記化，并訓練巨型模型進行離散預測，AI由此脫穎而出?！薄　±绽ソ忉尫Q：“他們沒有錯。從這個意義上說，這
  • 關鍵字： Meta  AI  人工智能  

建立混合動力車輛原型系統進行處理器循環(huán)仿真

  • 本文敘述先進汽車控制算法的處理器循環(huán)（processor-in-the-loop；PIL）仿真開發(fā)原型系統；說明如何以模型為基礎的設計流程建立控制算法的模型，并且對其進行評估，接著部署至混合動力車輛開發(fā)平臺。當轉為透過運算能力來定義的車輛功能愈來愈多，工程師為能源管理、電池管理和動力傳動控制所設計的算法也變得更加復雜。這使得能夠實時執(zhí)行運算量密集算法的車用處理器的需求增加。為了展示NXP處理器的能力，我們的團隊為了先進汽車控制算法的處理器循環(huán)（processor-in-the-loop；PIL）仿真開發(fā)了
  • 關鍵字： 混合動力  車輛原型  處理器  循環(huán)仿真  

突破智能3D光學檢測應用關鍵

  • 面對現今消費電子產品極力朝向輕、薄趨勢發(fā)展，上中游印刷電路板（PCB）、面板、芯片等核心組件也須隨之整合，并采取一體化設計；在制程階段，則將要求質量應通過全檢、24/7不間斷連續(xù)生產。如今不僅導入自動化光學檢測（AOI）解決方案已是標配，還須加入人工智能（AI）以2D/3D圖像分析為核心的機器學習技術，強化影像辨識功能?；仡欉^去AI因為受到高速運算技術限制，CPU無力執(zhí)行機器學習（Machine learning）算法，直到約7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度學習（Deep learning）算
  • 關鍵字： 3D光學檢測  機器視覺  AI  AIOT  

STM32Cube.AI v7.2現可支持深度量化神經網絡

  • 意法半導體近期發(fā)布的 STM32Cube.AI v7.2 帶來了對深度量化神經網絡的支持功能，從而可以在現有微控制器上運行更準確的機器學習應用軟件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出，用于把神經網絡轉換為適合STM32 MCU 的代碼。該解決方案依附于 STM32CubeMX，這是一個幫助開發(fā)人員初始化STM32芯片的圖形界面軟件。同時，STM32Cube.AI 還用到 X-CUBE-AI軟件包，其中包含用于轉換訓練好的神經網絡的程序庫。開發(fā)人員可以參照我們的入門指南，從STM32CubeMX
  • 關鍵字： STM32Cube.AI  深度量化神經網絡  

Cadence發(fā)布Verisium AI-Driven Verification Platform引領驗證效率革命

  • 楷登電子（美國 Cadence 公司）近日宣布，推出 Cadence? Verisium? Artificial Intelligence (AI)-Driven Verification Platform，整套應用通過大數據和 JedAI Platform 來優(yōu)化驗證負荷、提高覆蓋率并加速 bug 溯源。Verisium 平臺基于新的 Cadence Joint Enterprise Data AI (JedAI) Platform，并與 Cadence 驗證引擎原生集成。隨著 SoC 復雜性不斷提高，
  • 關鍵字： Cadence  Verisium AI-Driven Verification Platform  驗證  

英特爾ARM英偉達力推規(guī)范草案，想統一AI數據交換格式

  • 9月15日消息，當地時間周三芯片公司9月15日消息，當地時間周三芯片公司英特爾、ARM和英偉達共同發(fā)布了一項所謂人工智能通用交換格式的規(guī)范草案，目的是使機器處理人工智能的過程速度更快、更高效。英特爾、ARM和英偉達在草案中推薦人工智能系統使用8位的FP8浮點處理格式。他們表示，FP8浮點處理格式有可能優(yōu)化硬件內存使用率，從而加速人工智能的發(fā)展。這種格式同時適用于人工智能訓練和推理，有助于開發(fā)速度更快、更高效的人工智能系統。在開發(fā)人工智能系統時，數據科學家面臨的關鍵問題不僅是收集大量數據來訓練系統。此外還需
  • 關鍵字： 英特爾  ARM  英偉達  AI  

更簡單、更聰明的X-CUBE-AI v7.1.0 輕松布署AI模型

  • X-CUBE-AI是意法半導體（簡稱ST）STM32生態(tài)系統中的AI擴充套件，可自動轉換預先訓練好的AI模型，并在用戶的項目中產生STM32優(yōu)化函式庫。最新版本的X-CUBE-AI v7.1.0主要有三項更新：? 支持入門級STM32 MCU；? 支持最新AI架構；? 改善使用者體驗和效能調校。ST持續(xù)提升STM32 AI生態(tài)系統的效能，且提供更多簡單、易用的接口，并強化更多類神經網絡中的運算，而且最重要的一點是：免費。在介紹X-CUBE-AI v7.1.0的三大更新之前，先了解一下X-CUBE-AI的主
  • 關鍵字： ST  X-CUBE-AI  AI模型  

突破計算機視覺極限，芯原AI-ISP技術帶來創(chuàng)新的圖像增強體驗

  • 2022年9月6日，中國上海 - 領先的芯片設計平臺即服務（Silicon Platform as a Service，SiPaaS?）企業(yè)芯原股份（芯原，股票代碼：688521.SH）今日宣布推出創(chuàng)新的人工智能圖像增強AI-ISP技術，可為智能手機、汽車電子、工業(yè)物聯網等應用提供超越傳統計算機視覺技術的先進的圖像增強效果。 芯原的AI-ISP技術創(chuàng)新地將公司業(yè)已獲得市場廣泛應用的可擴展、可編程的神經網絡處理（NPU）技術，以及已通過ISO 26262和IEC 61508功能安全標準雙認證的圖像
  • 關鍵字： 計算機視覺  芯原  AI-ISP  圖像增強  

FPGA如何在PC中實現AI和ML

  • 每年PC廠商都會推出一系列新的筆記本電腦，它們通常都配備了最新的技術和功能，旨在提供出色的用戶體驗。從以往的經驗來看，這些創(chuàng)新主要集中在外觀尺寸，屏幕增強和用戶界面等方面。而AI（人工智能）和ML（機器學習）的日益普及開辟了一個充滿可能性的新世界，PC廠商和生態(tài)系統巨頭都在尋求將這些先進的新功能添加到其產品功能集中。在本篇博文中，萊迪思將討論PC中AI/ML功能的增長趨勢，為什么FPGA非常適合實現這些新的體驗，并舉例說明采用萊迪思技術的PC解決方案。使用AI/ML功能優(yōu)化PC用戶體驗對于世界各地的許多人
  • 關鍵字： 萊迪思  FPGA  AI  ML  
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