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機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí) 文章 進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)社區(qū)
AI與機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展迅速，F(xiàn)PGA可提供高能效和靈活性
- 1? ?為什么AI/ML發(fā)展如此迅速？多年來(lái)，人工智能（AI）/機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）市場(chǎng)一直以指數(shù)級(jí)的速度快速增長(zhǎng)，其解決方案遍布我們周圍，從機(jī)器人和其他機(jī)械系統(tǒng)的預(yù)測(cè)故障算法、電子商務(wù)中的購(gòu)買行為建議、自動(dòng)駕駛車輛的目標(biāo)檢測(cè)、電子交易中的風(fēng)險(xiǎn)緩解到DNA測(cè)序等等，我們身邊有各種各樣的解決方案，示例不勝枚舉。那么，為什么AI/ML發(fā)展如此迅速呢？據(jù)IDC、Gartner和其他市調(diào)機(jī)構(gòu)的分析，全球大約80%的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。電子郵件、照片、語(yǔ)音郵件、視頻和許多其他數(shù)據(jù)源每天都在堆積。無(wú)論
- 關(guān)鍵字： AI 機(jī)器學(xué)習(xí) FPGA
谷歌用AI設(shè)計(jì)AI芯片，6小時(shí)完成工程師數(shù)月工作
- 6月11日消息，谷歌稱其正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)幫助工程師設(shè)計(jì)新一代機(jī)器學(xué)習(xí)芯片。谷歌工程師表示，算法設(shè)計(jì)的芯片質(zhì)量和人工設(shè)計(jì)“相當(dāng)”甚至“還要更好”，但完成速度要快得多。谷歌表示，人工智能可以在不到6小時(shí)的時(shí)間內(nèi)完成人工需要數(shù)月時(shí)間完成的芯片設(shè)計(jì)工作?！ 」雀瓒嗄陙?lái)一直在研究如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)制造芯片，本周谷歌員工發(fā)表在《自然》雜志的一篇論文證實(shí)此類研究已經(jīng)應(yīng)用于商業(yè)產(chǎn)品。谷歌開始用人工智能設(shè)計(jì)自家的TPU芯片。 據(jù)悉，TPU芯片是應(yīng)用于人工智能的芯片，專門針對(duì)人工智能計(jì)算進(jìn)行了優(yōu)化?！拔覀兊姆椒ㄒ呀?jīng)用
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基于機(jī)器學(xué)習(xí)農(nóng)田驅(qū)鳥系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)*
- 糧食經(jīng)常因?yàn)楦黝慀B類的啄食而丟失，研究發(fā)現(xiàn)鳥眼對(duì)532 nm的綠色激光束最敏感，通過(guò)綠色激光束可以達(dá)到驅(qū)鳥效果。本課題通過(guò)3D打印機(jī)械模型，利用嵌入式系統(tǒng)完成鳥類識(shí)別算法，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方式識(shí)別鳥類，用雙自由度舵機(jī)控制系統(tǒng)驅(qū)趕鳥類。精準(zhǔn)的激光束定位“打擊”，很好實(shí)現(xiàn)了驅(qū)鳥的任務(wù)。
- 關(guān)鍵字： 驅(qū)鳥 532 nm 綠色激光束 機(jī)器學(xué)習(xí) 202103
重磅|賽昉科技發(fā)布全球性能最強(qiáng)的RISC-V 天樞系列處理器內(nèi)核
- 近日，RISC-V處理器供應(yīng)商——賽昉科技有限公司，發(fā)布全球性能最高的基于RISC-V的處理器內(nèi)核 –天樞系列處理器。該系列處理器是商用化基于RISC-V指令集架構(gòu)的64位超高性能內(nèi)核，針對(duì)性能和頻率做了高度的優(yōu)化，具有非常優(yōu)異的性能，頻率可達(dá)3.5GHz@TSMC 7nm，SPECint2006 數(shù)值為31.2 @ 3.5GHz，Dhrystone 達(dá)到5.6 DMIPS/MHz，專為高性能計(jì)算應(yīng)用市場(chǎng)而設(shè)計(jì)，可廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心、PC、移動(dòng)終端、高性能網(wǎng)絡(luò)通訊、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。天樞系列處理器的發(fā)布標(biāo)志
- 關(guān)鍵字： RISC-V 天樞系列處理器內(nèi)核 機(jī)器學(xué)習(xí) 亂序執(zhí)行 超標(biāo)量設(shè)計(jì) 向量運(yùn)算 虛擬化技術(shù)
臺(tái)積電已在利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)處理芯片生產(chǎn)數(shù)據(jù) 以改進(jìn)生產(chǎn)
- 據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道，谷歌人工智能程序AlphaGo在2016年開始的人機(jī)圍棋大戰(zhàn)中擊敗李世石等一眾人類圍棋高手，讓外界意識(shí)到了人工智能的巨大潛力，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)也已廣泛的應(yīng)用于生產(chǎn)生活。為蘋果、AMD等眾多公司代工芯片、近幾年在芯片制程工藝方面走在行業(yè)前列的芯片代工商臺(tái)積電，就已在利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，以改進(jìn)他們的芯片生產(chǎn)。臺(tái)積電已開始利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，是他們負(fù)責(zé)先進(jìn)技術(shù)業(yè)務(wù)發(fā)展的一名高管，在官網(wǎng)上透露的，主要是用于芯片生產(chǎn)過(guò)程中的數(shù)據(jù)處理。這名高管在臺(tái)積電的官網(wǎng)上表示，生產(chǎn)的芯片越多，從
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浪潮云海Insight大數(shù)據(jù)平臺(tái)成功入圍機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)第一陣營(yíng)
- 日前，國(guó)際權(quán)威分析機(jī)構(gòu)Forrester發(fā)布中國(guó)預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)研究報(bào)告《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China, Q3 2020》（簡(jiǎn)稱PAML），浪潮與百度、阿里云、騰訊云等企業(yè)入選中國(guó)預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)第一陣營(yíng)。該報(bào)告指出，在AI開發(fā)流程中首先要解決的就是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備問(wèn)題，企業(yè)的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和分析能力將會(huì)直接影響AI模型開發(fā)、訓(xùn)練和部署，由此可見(jiàn)提升數(shù)據(jù)處理效率已經(jīng)成為推動(dòng)企業(yè)AI
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Forrester機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)榜單：浪潮與百度、騰訊云等領(lǐng)跑第一陣營(yíng)
- 日前，國(guó)際權(quán)威分析機(jī)構(gòu)Forrester發(fā)布《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China, Q3 2020》（簡(jiǎn)稱：PAML）報(bào)告，浪潮憑借領(lǐng)先的產(chǎn)品功能以及卓越的商業(yè)化能力入圍中國(guó)預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)第一陣營(yíng)。Forrester Now Tech是Forrester機(jī)構(gòu)在中國(guó)乃至全球范圍內(nèi)影響力最大、市場(chǎng)認(rèn)可度最高的報(bào)告系列之一，旨在為企業(yè)IT決策、產(chǎn)品選型等提供基于市場(chǎng)規(guī)模、產(chǎn)品功能維度的價(jià)值參考。Forres
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意法半導(dǎo)體發(fā)布STM32狀態(tài)監(jiān)測(cè)功能包，通過(guò)Cartesiam工具簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程
- 意法半導(dǎo)體近日發(fā)布一款免費(fèi)的STM32軟件功能包，讓用戶可以用微控制器探索套件快速創(chuàng)建、訓(xùn)練、部署?工業(yè)狀態(tài)監(jiān)測(cè)智能邊緣設(shè)備?。FP-AI-NANOEDG1軟件包?由意法半導(dǎo)體與機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)開發(fā)科技公司、ST授權(quán)合作伙伴Cartesiam共同開發(fā)，包含捕獲傳感器數(shù)據(jù)，集成和運(yùn)行Cartesiam的NanoEdge庫(kù)所需的全部驅(qū)動(dòng)程序、中間件、文檔和代碼示例。即使用戶沒(méi)有專業(yè)的AI技能，也能在Windows?10或Ubuntu PC機(jī)上，用Cartesiam NanoEdge?
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關(guān)于如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)做異常檢測(cè)的7個(gè)問(wèn)題
- 導(dǎo)讀異常檢測(cè)的一些入門問(wèn)題。問(wèn)問(wèn)題是學(xué)習(xí)的最好方法之一。但有時(shí)你不知道從哪里開始，或者該問(wèn)什么 —— 尤其是在你還比較熟悉的異常檢測(cè)之類的話題上。在這種情況下，最好傾聽別人的問(wèn)題，讓他們的思路來(lái)指導(dǎo)你的學(xué)習(xí)。以下是我們?cè)凇癧Ask Me Anything: Anomaly Detection](https://www.tibco.com/events/ask-me- anything-webinar-anomaly-detecing-machine -learning)”網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)上收到的
- 關(guān)鍵字： 機(jī)器學(xué)習(xí) 異常檢測(cè)
誰(shuí)才是讓AI產(chǎn)生偏見(jiàn)的幕后推手？
- 美國(guó)麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室研究項(xiàng)目顯示，人工智能識(shí)別淺色皮膚男性的平均錯(cuò)誤率不超過(guò)1%，識(shí)別深色皮膚女性的平均錯(cuò)誤率達(dá)35%…… 人臉識(shí)別所導(dǎo)致的偏見(jiàn)問(wèn)題一直受到廣泛關(guān)注。近期，一篇關(guān)于圖像超分辨率的論文引發(fā)了對(duì)于產(chǎn)生偏見(jiàn)原因的新爭(zhēng)論?！ 【W(wǎng)友利用論文中的開源代碼進(jìn)行了模型推理，在使用時(shí)發(fā)現(xiàn)，非白人面孔的高糊照片被還原成了一張白人面孔。對(duì)此，2018年圖靈獎(jiǎng)得主、AI領(lǐng)軍人物楊立昆（Yann?LeCun）在推特上指出，當(dāng)數(shù)據(jù)有偏見(jiàn)時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)就變得有偏見(jiàn)。而這一觀
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三星采用新思科技的IC Compiler II 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)設(shè)計(jì)新一代5納米移動(dòng)SoC芯片
- 重點(diǎn)：IC Compiler II和Fusion Compiler的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)助力三星將頻率提高高達(dá)5%，功耗降低5%機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)性技術(shù)可加快周轉(zhuǎn)時(shí)間(TAT)，使三星能夠跟上具挑戰(zhàn)性的設(shè)計(jì)時(shí)間表三星在即將推出的新一代移動(dòng)芯片流片中部署了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)新思科技（Synopsys, Inc.，納斯達(dá)克股票代碼：SNPS）今天宣布，三星(Samsung)為其新一代5納米移動(dòng)芯片生產(chǎn)設(shè)計(jì)，采用了IC Compiler? II布局布線解決方案（新思科技Fusion Design Platform?的一
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機(jī)器學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)支柱，這5本書幫你搞定！
- 機(jī)器學(xué)習(xí)從只適用于研發(fā)人員的工具變成了被廣泛采納使用的方法，多虧了開源機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架的爆炸性發(fā)展?，F(xiàn)如今，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域比以往任何時(shí)候都更容易上手。同時(shí)，這也助力了我們目前所經(jīng)歷的科技的瘋狂發(fā)展。弄清算法是如何真正工作的，可以幫助你在設(shè)計(jì)、開發(fā)和調(diào)試機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)方面獲得巨大優(yōu)勢(shì)。很多人提到數(shù)學(xué)就打哆嗦，機(jī)器學(xué)習(xí)恰巧涉及很多數(shù)學(xué)知識(shí)，這項(xiàng)任務(wù)可能會(huì)令很多人怯步。然而，數(shù)學(xué)并不該成為人們?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“絆腳石”。相反，學(xué)好數(shù)學(xué)對(duì)于掌握機(jī)器學(xué)習(xí)非常有必要。從高層次上講，機(jī)器學(xué)習(xí)中涉及四大數(shù)學(xué)支柱：線性代
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機(jī)器學(xué)習(xí)如何賦能EDA
- 在20／22nm引入FinFET以后，先進(jìn)工藝變得越來(lái)越復(fù)雜。在接下來(lái)的發(fā)展中，實(shí)現(xiàn)“每?jī)赡陮⒕w管數(shù)量增加一倍，性能也提升一倍”變得越來(lái)越困難。摩爾定律的發(fā)展遇到了瓶頸，先進(jìn)制程前進(jìn)的腳步開始放緩。但是由于當(dāng)今先進(jìn)電子設(shè)備仍需求先進(jìn)工藝的支持，因此，還有一些晶圓廠還在致力于推動(dòng)先進(jìn)制程的繼續(xù)發(fā)展。這些晶圓廠與EDA企業(yè)之間的合作，推動(dòng)了先進(jìn)制程的進(jìn)步。從整體上看，當(dāng)先進(jìn)制程進(jìn)入到14nm/7nm時(shí)代后，EDA工具的引入可以縮短研發(fā)周期，尤其是針對(duì)后端設(shè)計(jì)制造工具的更新，EDA起到了至關(guān)重要的作用。EDA
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恩智浦為AI注入理解力
- 人工智能（AI）的例子無(wú)處不在。我們對(duì)于AI的使用可能超出想象，并且在許多方面將這種使用視為理所當(dāng)然。智能手機(jī)助手就是一個(gè)很好的例子，盡管我們可能并不認(rèn)為這與AI有關(guān)。許多場(chǎng)景中，我們已經(jīng)習(xí)慣于與Siri或Google Assistant的互動(dòng)。面部識(shí)別也已成為新一代智能手機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)解鎖功能。機(jī)器學(xué)習(xí)屬于AI的一個(gè)子集，原理是通過(guò)訓(xùn)練基于計(jì)算機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)識(shí)別給定的模型或聲音。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成訓(xùn)練后，就可以推理出結(jié)果。例如，如果我們用數(shù)百?gòu)埞泛拓埖膱D像訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，那么它應(yīng)該能夠正確地識(shí)別圖片中是狗還是貓
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蘋果收購(gòu)機(jī)器學(xué)習(xí)公司Inductiv以改善Siri數(shù)據(jù)
- 據(jù)外媒報(bào)道，蘋果已收購(gòu)機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司Inductiv，該公司開發(fā)的人工智能技術(shù)可用于識(shí)別和糾正數(shù)據(jù)集中的錯(cuò)誤。Inductiv的工程團(tuán)隊(duì)近幾周已加入蘋果，參與包括Siri、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)在內(nèi)的多個(gè)項(xiàng)目。對(duì)于這筆收購(gòu)，蘋果給出了慣用的聲明，即蘋果“不時(shí)收購(gòu)規(guī)模較小的科技公司，我們通常不討論目的或計(jì)劃”。Inductiv是由斯坦福大學(xué)、滑鐵盧大學(xué)和威斯康星大學(xué)的幾名教授創(chuàng)立的。Inductiv的技術(shù)利用人工智能自動(dòng)識(shí)別和糾正數(shù)據(jù)集中的錯(cuò)誤?！案蓛舻摹睌?shù)據(jù)集對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)非常重要。機(jī)器學(xué)習(xí)是一類熱門的人工智
- 關(guān)鍵字： 蘋果 機(jī)器學(xué)習(xí) Inductiv Siri
機(jī)器學(xué)習(xí)介紹
您好，目前還沒(méi)有人創(chuàng)建詞條機(jī)器學(xué)習(xí)!
歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的理解，并與今后在此搜索機(jī)器學(xué)習(xí)的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的理解，并與今后在此搜索機(jī)器學(xué)習(xí)的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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