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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?！ ?jù)了解，谷歌之所以選擇乒乓球運動，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(xiàn)實世界?！ -Sim2Rea
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TrendForce：存儲器廠聚焦CXL存儲器擴充器產(chǎn)品
- 據(jù)TrendForce集邦咨詢最新服務器相關(guān)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(xiàn)階段僅支援至CXL 1.1規(guī)格，而該規(guī)格可先實現(xiàn)的產(chǎn)品則是CXL存儲器擴充（CXL Memory Expander）。因此，TrendForce認為
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AOI+AI+3D 檢測鐵三角成形
- 疫情突顯產(chǎn)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(zhuǎn)型，走向更自動化、數(shù)字化的智能化方向。因此，各產(chǎn)業(yè)對自動光學檢測(AOI)技術(shù)的需求更為殷切。疫情突顯產(chǎn)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(zhuǎn)型，走向更自動化、數(shù)字化的智能化方向。導入自動化及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
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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(shù)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(chǎn)品和技術(shù)發(fā)展介紹，以及更多的AI創(chuàng)新動態(tài)。
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Meta AI大佬：目前大多數(shù)AI方法永遠不會帶來真正智能
- 9月26日消息，F(xiàn)acebook母公司Meta的首席AI科學家雅恩·勒昆(Yann LeCun)認為，目前大多數(shù)AI方法永遠不會帶來真正的智能，他對當今深度學習領(lǐng)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
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英偉達推出開源項目CV-CUDA，流處理量相當于基于單個GPU的10倍
- IT之家 9 月 25 日消息，從英偉達獲悉，為了幫助更快、更高效地大規(guī)模處理圖像，英偉達推出了 CV-CUDA，這是一個用于構(gòu)建加速型端到端計算機視覺和圖像處理管道的開源庫。英偉達表示，互聯(lián)網(wǎng)流量以視頻為主。這類視頻將越來越多地被 AI 特效和計算機圖形所增強。同時，迅猛增長的社交媒體和視頻共享服務遇到了難題，包括云計算成本不斷增長，以及基于 AI 的成像處理和計算機視覺管線遭遇瓶頸。據(jù)介紹，CV-CUDA 可為 AI 特效加速，例如重照明、重置、模糊背景和超高分辨率。CV-CUDA 提供了 50 多種
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3090不見了！NVIDIA曬最新RTX顯卡家族：你買誰？
- NVIDIA近日更新官網(wǎng)的顯卡家族，想買的網(wǎng)友可以參考之后下手了。從NVIDIA官網(wǎng)展示細節(jié)看，目前的顯卡家族包含了RTX 40系列和RTX30系列，羅列出來的都是接下來要服役的主力顯卡。具體來說包含了：RTX 4090、4080;RTX 3080、3070和3060，而RTX 3090不見蹤影，可以遇見的是，接下來隨著RTX 40系列其他新品發(fā)布，RTX 30系列還要做出調(diào)整。3090不見了！NVIDIA曬最新RTX顯卡家族：你買誰？? 由 3DM 提供9月20日晚，在NVIDIA GTC大會
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突破智能3D光學檢測應用關(guān)鍵
- 面對現(xiàn)今消費電子產(chǎn)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(shè)計；在制程階段，則將要求質(zhì)量應通過全檢、24/7不間斷連續(xù)生產(chǎn)。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(shù)，強化影像辨識功能。回顧過去AI因為受到高速運算技術(shù)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
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STM32Cube.AI v7.2現(xiàn)可支持深度量化神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡的支持功能，從而可以在現(xiàn)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(jīng)網(wǎng)絡轉(zhuǎn)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(zhuǎn)換訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡的程序庫。開發(fā)人員可以參照我們的入門指南，從STM32CubeMX
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臺積電 4N 工藝給力，英偉達 RTX 4090 實測 2.8GHz 運行《賽博朋克 2077》
- IT之家 9 月 23 日消息，日前，英偉達發(fā)布了 RTX 4090 顯卡，官網(wǎng)標注 GPU Bosst 頻率為 2.52GHz。但在英偉達發(fā)布的一段《賽博朋克 2077》演示視頻中，實際頻率超過了 2.8GHz。據(jù)外媒報道，NVIDIA CEO 黃仁勛一直在暗示 RTX 4090 在內(nèi)部超頻測試中可達 3.0 GHz，但目前還沒有更多證據(jù)。如果 RTX 4090 在運行游戲時即可默認達到 2.8 GHz，那么 3GHz 應該很容易實現(xiàn)。IT之家曾報道，英偉達官網(wǎng)現(xiàn)已上線三款
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Cadence發(fā)布Verisium AI-Driven Verification Platform引領(lǐng)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(shù)據(jù)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，
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英特爾ARM英偉達力推規(guī)范草案，想統(tǒng)一AI數(shù)據(jù)交換格式
- 9月15日消息，當?shù)貢r間周三芯片公司9月15日消息，當?shù)貢r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(tǒng)使用8位的FP8浮點處理格式。他們表示，F(xiàn)P8浮點處理格式有可能優(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(tǒng)。在開發(fā)人工智能系統(tǒng)時，數(shù)據(jù)科學家面臨的關(guān)鍵問題不僅是收集大量數(shù)據(jù)來訓練系統(tǒng)。此外還需
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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(tǒng)中的AI擴充套件，可自動轉(zhuǎn)換預先訓練好的AI模型，并在用戶的項目中產(chǎn)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(gòu)；? 改善使用者體驗和效能調(diào)校。ST持續(xù)提升STM32 AI生態(tài)系統(tǒng)的效能，且提供更多簡單、易用的接口，并強化更多類神經(jīng)網(wǎng)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
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NVIDIA Hopper GPU于AI推論基準創(chuàng)世界紀錄
- NVIDIA H100 Tensor核心GPU在MLPerf人工智能（AI）基準檢驗初登場，便在各項推論作業(yè)負載創(chuàng)下世界紀錄，其效能較前一代GPU高出達4.5倍。此測試結(jié)果顯示，對于先進AI模型有最高效能需求的用戶來說，Hopper就是首選產(chǎn)品。 NVIDIA Hopper在MLPerf人工智能推論基準檢驗初登場即創(chuàng)新世界紀錄此外，NVIDIA A100 Tensor核心GPU及用于開發(fā)AI機器人的NVIDIA Jetson AGX Orin模塊在影像和語音識別、自然語言處理和推薦系統(tǒng)等所有ML
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您好，目前還沒有人創(chuàng)建詞條nvidia ai enterprise!
歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對nvidia ai enterprise的理解，并與今后在此搜索nvidia ai enterprise的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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