ai+汽車文章進(jìn)入ai+汽車技術(shù)社區(qū)

何以為貓？可解釋AI從語義層面理解CNN的識(shí)別機(jī)制

來自北京大學(xué)、東方理工、南方科技大學(xué)和鵬城實(shí)驗(yàn)室等機(jī)構(gòu)的研究團(tuán)隊(duì)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(xué)習(xí)機(jī)制。近年來，CNN 因其優(yōu)異的性能，在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等各個(gè)領(lǐng)域受到了研究者們的青睞。但是，CNN 是一個(gè) 「黑盒」模型，即模型的學(xué)習(xí)內(nèi)容和決策過程很難用人類能夠理解的方式提取和表達(dá)，這限制了它的預(yù)測(cè)可信度和實(shí)際應(yīng)用。因此，CNN 的可解釋性受到了越來越多的關(guān)注，研究者們?cè)噲D采用特征可視化，
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Meta 已開發(fā)出無文字語言AI翻譯系統(tǒng)，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(biāo)準(zhǔn)的書寫系統(tǒng)。這些沒有文字的語言給現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)翻譯系統(tǒng)帶來了一個(gè)獨(dú)特的問題，因?yàn)榉g通常需要先將口頭語言轉(zhuǎn)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(jīng)通過其最新的開源語言人工智能（AI）解決了這個(gè)問題。　　Meta公司公布了“第一個(gè)由人工智能驅(qū)動(dòng)的無文字語言的語音翻譯系統(tǒng)”，該系統(tǒng)成功地翻譯了閩南語，這是一種主要在臺(tái)灣地區(qū)使用的口頭語言。　　了解到，該系統(tǒng)是Meta公司人工智能項(xiàng)目的一部分，被稱為“通用
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谷歌開發(fā)乒乓球機(jī)器人可連續(xù)對(duì)打340次！

　　10月20日消息，谷歌公布其正在研究的“乒乓球機(jī)器人”項(xiàng)目i-Sim2Real，其機(jī)器人在與人類對(duì)打時(shí)一回合可接球340次?！　?jù)了解，谷歌之所以選擇乒乓球運(yùn)動(dòng)，是因?yàn)闄C(jī)器人可以與快節(jié)奏以及相對(duì)不可預(yù)測(cè)的人類行為進(jìn)行交互?！　⊥瑫r(shí)，機(jī)器人完成乒乓球動(dòng)作時(shí)，既要求速度又要求精度，這對(duì)學(xué)習(xí)算法提出了很高的要求?！　∑古仪蜻@類運(yùn)動(dòng)具有固定的、可預(yù)測(cè)的環(huán)境，使其成為研究人機(jī)交互和強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題的理想測(cè)試平臺(tái)。　　此外，谷歌的乒乓球機(jī)器人可以在模擬環(huán)境中不斷學(xué)習(xí)，并將學(xué)習(xí)成果應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界?！　-Sim2Rea
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傳現(xiàn)代汽車考慮出售俄羅斯工廠

蓋世汽車訊據(jù)外媒報(bào)道，知情人士透露，韓國汽車制造商現(xiàn)代汽車正考慮對(duì)其在俄業(yè)務(wù)做出決定，其中可能包括出售俄羅斯制造工廠。知情人士透露，現(xiàn)代汽車最近向管理層提交了一份分析俄羅斯市場(chǎng)現(xiàn)狀和未來前景的報(bào)告。報(bào)告中包含了對(duì)出售俄羅斯工廠的情況和影響的分析，并指出當(dāng)前俄羅斯的大環(huán)境很難進(jìn)行正常財(cái)務(wù)活動(dòng)。此前有媒體報(bào)道稱，目前，現(xiàn)代在俄羅斯進(jìn)退維谷。自3月份現(xiàn)代因全球物流問題暫停其俄羅斯圣彼得堡工廠運(yùn)營以來，已經(jīng)過去了半年。8月份，現(xiàn)代俄羅斯分公司（Hyundai Motor Manufacturing Russia
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TrendForce：存儲(chǔ)器廠聚焦CXL存儲(chǔ)器擴(kuò)充器產(chǎn)品

據(jù)TrendForce集邦咨詢最新服務(wù)器相關(guān)報(bào)告指出，CXL（Compute Express Link）原是希望能夠整合各種xPU之間的性能，進(jìn)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(wù)器CPU Intel Sapphire Rapids與AMD Genoa現(xiàn)階段僅支援至CXL 1.1規(guī)格，而該規(guī)格可先實(shí)現(xiàn)的產(chǎn)品則是CXL存儲(chǔ)器擴(kuò)充（CXL Memory Expander）。因此，TrendForce認(rèn)為
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多國車企相繼退出俄羅斯市場(chǎng)，中國車企機(jī)會(huì)來了

近兩年，可謂是中國車企出海的“元年”。據(jù)Wind數(shù)據(jù)，2021年中國汽車出口銷量實(shí)現(xiàn)201.5萬輛，同比漲幅達(dá)101%，首次突破200萬輛大關(guān)。今年8月汽車銷量同比增長28.9% 創(chuàng)近十年增速新高。新冠疫情以來，與歐、美、日等傳統(tǒng)生產(chǎn)汽車大國受到供應(yīng)鏈的限制不同，中國車企出口銷量不斷攀升。深挖背后原因，疫情之下中國世界工廠的優(yōu)勢(shì)凸顯，國內(nèi)車企的生產(chǎn)效率發(fā)揮優(yōu)勢(shì)，同時(shí)得益于勞動(dòng)力密集型優(yōu)勢(shì)，成本也比較低廉。其次，國產(chǎn)新能源汽車（比亞迪、上汽、小鵬、奇瑞等等）的迅猛發(fā)展也使得中國車企的出口之路越來越順暢，新能
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AOI+AI+3D 檢測(cè)鐵三角成形

疫情突顯產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈中斷和制造業(yè)缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢(shì)，迫使制造業(yè)快速轉(zhuǎn)型，走向更自動(dòng)化、數(shù)字化的智能化方向。因此，各產(chǎn)業(yè)對(duì)自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)(AOI)技術(shù)的需求更為殷切。疫情突顯產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈中斷和制造業(yè)缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢(shì)，迫使制造業(yè)快速轉(zhuǎn)型，走向更自動(dòng)化、數(shù)字化的智能化方向。導(dǎo)入自動(dòng)化及AI的過程中，傳統(tǒng)人力逐漸被取代，也改變產(chǎn)線人員配置的傳統(tǒng)生態(tài)，其中，可以確保產(chǎn)線及產(chǎn)品質(zhì)量的自動(dòng)檢測(cè)儀器不僅發(fā)揮精準(zhǔn)有效的優(yōu)勢(shì)，還能針對(duì)缺陷或瑕疵及時(shí)修復(fù)、舍棄，降低不必要的時(shí)間成本與人力成本，快速穩(wěn)定且
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Intel ON實(shí)錄：從工藝到GPU，從6GHz到Geti

9月28日凌晨，英特爾ON技術(shù)創(chuàng)新峰會(huì)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(chǎn)品和技術(shù)發(fā)展介紹，以及更多的AI創(chuàng)新動(dòng)態(tài)。
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既有X86與ARM，為何RISC-V還能受汽車青睞？

　　在軟件圈有一個(gè)梗：十年的老代碼，你敢動(dòng)？　　這個(gè)故事具體情形是：當(dāng)新入職的同事被告知維護(hù)老產(chǎn)品時(shí)，看著代碼包就像是在霧里看花，當(dāng)他去問資歷更老的同事就會(huì)發(fā)現(xiàn)，幾經(jīng)輪回已經(jīng)沒有人懂具體邏輯是什么樣的，原作者也不知道已經(jīng)跳了幾家公司，于是他沒有辦法，只能在外邊包一層，交付新功能。　　這，就是歷史的包袱?！　ISC-V的優(yōu)勢(shì)就在于，作為后起之秀，它靈活、精簡、開發(fā)成本也更低?！　‖F(xiàn)在的汽車，作為“輪子上的計(jì)算機(jī)”，它需要囊括的已不只是被動(dòng)安全，信息娛樂已經(jīng)成為汽車制造的新需求，軟件定義汽車已是它的新方向。
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Meta AI大佬：目前大多數(shù)AI方法永遠(yuǎn)不會(huì)帶來真正智能

　　9月26日消息，F(xiàn)acebook母公司Meta的首席AI科學(xué)家雅恩·勒昆(Yann LeCun)認(rèn)為，目前大多數(shù)AI方法永遠(yuǎn)不會(huì)帶來真正的智能，他對(duì)當(dāng)今深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域許多最成功的研究方法持懷疑態(tài)度?！　∵@位圖靈獎(jiǎng)得主表示，同行們的追求是必要的，但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)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(biāo)記化，并訓(xùn)練巨型模型進(jìn)行離散預(yù)測(cè)，AI由此脫穎而出?！薄　±绽ソ忉尫Q：“他們沒有錯(cuò)。從這個(gè)意義上說，這
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突破智能3D光學(xué)檢測(cè)應(yīng)用關(guān)鍵

面對(duì)現(xiàn)今消費(fèi)電子產(chǎn)品極力朝向輕、薄趨勢(shì)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(shè)計(jì)；在制程階段，則將要求質(zhì)量應(yīng)通過全檢、24/7不間斷連續(xù)生產(chǎn)。如今不僅導(dǎo)入自動(dòng)化光學(xué)檢測(cè)（AOI）解決方案已是標(biāo)配，還須加入人工智能（AI）以2D/3D圖像分析為核心的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，強(qiáng)化影像辨識(shí)功能?；仡欉^去AI因?yàn)槭艿礁咚龠\(yùn)算技術(shù)限制，CPU無力執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine learning）算法，直到約7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度學(xué)習(xí)（Deep learning）算
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STM32Cube.AI v7.2現(xiàn)可支持深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

意法半導(dǎo)體近期發(fā)布的 STM32Cube.AI v7.2 帶來了對(duì)深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的支持功能，從而可以在現(xiàn)有微控制器上運(yùn)行更準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用軟件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出，用于把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為適合STM32 MCU 的代碼。該解決方案依附于 STM32CubeMX，這是一個(gè)幫助開發(fā)人員初始化STM32芯片的圖形界面軟件。同時(shí)，STM32Cube.AI 還用到 X-CUBE-AI軟件包，其中包含用于轉(zhuǎn)換訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序庫。開發(fā)人員可以參照我們的入門指南，從STM32CubeMX
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馬斯克認(rèn)為自動(dòng)駕駛汽車是未來但四分之三美國人認(rèn)為它不安全

　　北京時(shí)間9月16日早間消息，據(jù)報(bào)道，包括特斯拉CEO埃隆·馬斯克(Elon Musk)在內(nèi)的科技大腕，都放言自動(dòng)駕駛汽車有朝一日會(huì)取代傳統(tǒng)汽車。然而，最新的一項(xiàng)調(diào)查顯示，許多美國人對(duì)這種說法不感冒。　　一項(xiàng)調(diào)查顯示，四分之三的美國人表示，駕駛自動(dòng)駕駛汽車或是乘坐一輛有自動(dòng)駕駛功能的汽車，自己感到更不安全。另外，73%的受訪者表示，如果其他親朋好友正在乘坐有自動(dòng)駕駛功能的汽車，他們也會(huì)為安全感到更加擔(dān)心?！　∵@次調(diào)查由保險(xiǎn)平臺(tái)Policygenius進(jìn)行，有大約1500名超過18歲的成年美國人提交了調(diào)查
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Cadence發(fā)布Verisium AI-Driven Verification Platform引領(lǐng)驗(yàn)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(yīng)用通過大數(shù)據(jù)和 JedAI Platform 來優(yōu)化驗(yàn)證負(fù)荷、提高覆蓋率并加速 bug 溯源。Verisium 平臺(tái)基于新的 Cadence Joint Enterprise Data AI (JedAI) Platform，并與 Cadence 驗(yàn)證引擎原生集成。隨著 SoC 復(fù)雜性不斷提高，
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英特爾ARM英偉達(dá)力推規(guī)范草案，想統(tǒng)一AI數(shù)據(jù)交換格式

9月15日消息，當(dāng)?shù)貢r(shí)間周三芯片公司9月15日消息，當(dāng)?shù)貢r(shí)間周三芯片公司英特爾、ARM和英偉達(dá)共同發(fā)布了一項(xiàng)所謂人工智能通用交換格式的規(guī)范草案，目的是使機(jī)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(dá)在草案中推薦人工智能系統(tǒng)使用8位的FP8浮點(diǎn)處理格式。他們表示，F(xiàn)P8浮點(diǎn)處理格式有可能優(yōu)化硬件內(nèi)存使用率，從而加速人工智能的發(fā)展。這種格式同時(shí)適用于人工智能訓(xùn)練和推理，有助于開發(fā)速度更快、更高效的人工智能系統(tǒng)。在開發(fā)人工智能系統(tǒng)時(shí)，數(shù)據(jù)科學(xué)家面臨的關(guān)鍵問題不僅是收集大量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練系統(tǒng)。此外還需
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