人工智能（ai）文章進(jìn)入人工智能（ai）技術(shù)社區(qū)

小小盒子有大愛·AI，深圳機(jī)場再現(xiàn)防疫“黑科技”

近日，深圳機(jī)場航站樓再現(xiàn)“黑科技”，通過SenseNebula商湯星云M系列智能邊緣節(jié)點(diǎn)接口定制開發(fā)，對深圳機(jī)場航站樓智慧航顯終端設(shè)備進(jìn)行功能升級，可幫助旅客在疫情期間佩戴口罩時，實(shí)現(xiàn)“無接觸式”高效獲取航班信息，順利登機(jī)。AI有效幫助減少人群聚集，也降低了交叉感染風(fēng)險。
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AI協(xié)作的設(shè)計(jì)模式

高煥堂? （臺灣銘傳大學(xué)、長庚大學(xué)?教授）摘? 要：從人機(jī)共舞的角度去思考和設(shè)計(jì)AI系統(tǒng)是一條鳥語花香之路。于此，舉一個簡單的協(xié)同合作的范例，包含一位AI丫環(huán)和一位AI格格，兩者來協(xié)助人們?nèi)ヌ剿骱吞暨x工作機(jī)會。換句話說，這個AI項(xiàng)目體現(xiàn)了人類、 AI格格和AI丫環(huán)之間的智慧協(xié)同[1-3]。?關(guān)鍵詞：AI；協(xié)作模式；人機(jī)共舞1 協(xié)作模式：以求職AI為例?由于AI是有智慧的，把AI模組擬人化，把它視為一個人，會聰明地相互協(xié)同合作。于是，我們可以發(fā)現(xiàn)許多AI或人扮演的不同角色之間，有其
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關(guān)鍵任務(wù)型物聯(lián)網(wǎng)需要怎樣的嵌入式操作系統(tǒng)

　　Matt?Jones?（風(fēng)河首席系統(tǒng)架構(gòu)師）　　1 關(guān)鍵任務(wù)系統(tǒng)的聯(lián)網(wǎng)挑戰(zhàn)　　人工智能(AI)是一個相對較新的術(shù)語，而風(fēng)河在相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展已有悠久的歷史。如果我們回想AI在互聯(lián)設(shè)備中的最初應(yīng)用，就會發(fā)現(xiàn)其中有許多情況是為原本由人工控制的系統(tǒng)增添自動自治性。例如先進(jìn)的自動駕駛無人機(jī)，車輛中的自動駕駛員輔助功能，甚至自動化工廠里的機(jī)器人。這些自動自治系統(tǒng)依然還是會與人類協(xié)同工作，因此這對于操作人員是否安全就至關(guān)重要。同時，這些設(shè)備和系統(tǒng)相互連接，其中也存在相關(guān)的安全風(fēng)險。重要的是應(yīng)該注意到，您或許可以不對
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FPGA及IP在邊緣智能中的機(jī)會

　　Bob?Siller?（Achronix公司?產(chǎn)品營銷總監(jiān)）　　1 FPGA助力智能物聯(lián)網(wǎng)　　多種AI應(yīng)用需要不斷加速，包括：視頻、圖像和語音識別；數(shù)據(jù)壓縮；加密與解密；自然語言處理；工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)；汽車駕駛員輔助系統(tǒng)；低延遲邊緣推理；智能網(wǎng)卡和服務(wù)器加速?！　≡谶@些應(yīng)用中，我們看到對性能的需求日益增長，從而產(chǎn)生了許多全新的、創(chuàng)新的系統(tǒng)架構(gòu)。業(yè)界對硬件加速平臺的需求不斷增加，以釋放CPU周期，從而提供更好的系統(tǒng)總體擁有成本。微軟、谷歌、亞馬遜、蘋果和特斯拉等終端設(shè)備制造商已開始為其特定的AI應(yīng)用工作負(fù)載開
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華為發(fā)布計(jì)算視覺研究計(jì)劃助力AI開發(fā)者

在華為開發(fā)者大會2020（Cloud）上，華為分享了在計(jì)算視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究成果。同時，華為發(fā)布計(jì)算視覺研究計(jì)劃，并邀請全球AI專家參與研究。
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多級存儲器與模擬內(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。利用自然語言處理（NLP）、圖像分類和物體檢測實(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)電子郵件時可以獲得詞匯預(yù)測。雖然我們可以享受到這些AI應(yīng)用帶來的益處，但這種方法導(dǎo)致隱私、功耗、延時和成本等諸多因素面臨挑戰(zhàn)。如果有一個能夠在數(shù)據(jù)來源處執(zhí)行部分或全部計(jì)算（推斷）的本地處理引擎，那么這些問題即可迎刃而解。傳統(tǒng)數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的存儲器功耗存在瓶頸，難以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。為了解決這
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曠視開源落子天元

一直以來，AI 的生產(chǎn)力被高昂的算力成本、人才成本所掣肘，AI 技術(shù)往往成為眾多企業(yè)的成本中心而非價值中心。先進(jìn)技術(shù)如何能真正帶動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提高 AI 生產(chǎn)力的解在哪里？
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DarwinAI：用AI改進(jìn)AI，使AI應(yīng)用更高效、更透明

在滑鐵盧大學(xué)攻讀系統(tǒng)設(shè)計(jì)工程博士學(xué)位期間，Alexander Wong 沒有足夠的資金購買其計(jì)算機(jī)視覺實(shí)驗(yàn)所需的硬件。因此，他發(fā)明了一項(xiàng)使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更小、速度更快的技術(shù)。Sheldon Fernandez 回憶道：“Alexander Wong 當(dāng)時正在做項(xiàng)目演示，有人對他說‘嘿，你的博士研究很酷，但你知道嗎，你真正的秘密武器，是你為了完成博士研究而發(fā)明的技術(shù)！’”?，F(xiàn)在，F(xiàn)ernandez 和 Wong 分別是 DarwinAI 的首席執(zhí)行官和首席科學(xué)家。而 DarwinAI 是一家位于加拿大安大略省
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?Darwin AI：用AI改進(jìn)AI ，使AI應(yīng)用更高效、更透明

在滑鐵盧大學(xué)攻讀系統(tǒng)設(shè)計(jì)工程博士學(xué)位期間，Alexander Wong沒有足夠的資金購買其計(jì)算機(jī)視覺實(shí)驗(yàn)所需的硬件。因此，他發(fā)明了一項(xiàng)使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更小、速度更快的技術(shù)。Sheldon Fernandez回憶道：“Alexander Wong當(dāng)時正在做項(xiàng)目演示，有人對他說‘嘿，你的博士研究很酷，但你知道嗎，你真正的秘密武器，是你為了完成博士研究而發(fā)明的技術(shù)！’”?，F(xiàn)在，F(xiàn)ernandez和 Wong分別是?DarwinAI?的首席執(zhí)行官和首席科學(xué)家。而DarwinAI是一家位于加拿大安
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上海人工智能企業(yè)“全鏈條”助力復(fù)工復(fù)產(chǎn)

人工智能，是上海重點(diǎn)發(fā)展的三大產(chǎn)業(yè)之一。上海正結(jié)合全國首個“人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)”以及國家“新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)”建設(shè)，努力營造“一流創(chuàng)新生態(tài)”，打造人工智能“上海高地”。據(jù)統(tǒng)計(jì)，1100余家重點(diǎn)企業(yè)在滬扎根生長，全國約三分之一的人工智能人才在此揮灑汗水。
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機(jī)器視覺——為人工智能產(chǎn)業(yè)化加速配上“眼睛”

機(jī)器視覺最早被提出來是在20世紀(jì)60年代，直到20世紀(jì)80到90年代，機(jī)器視覺才迎來了蓬勃發(fā)展，而在21世紀(jì)之后，機(jī)器視覺技術(shù)才步入成熟期。
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人工智能的“慧眼”——機(jī)器視覺技術(shù)

我們所說的機(jī)器視覺技術(shù)，就是用機(jī)器代替人眼來做測量和判斷，其最大的特點(diǎn)是速度快、信息量大、功能多。機(jī)器視覺作為全球智能的“慧眼”,很大程度上影響著人工智能的進(jìn)步,無人駕駛、無人機(jī)、智能機(jī)器人等近期熱點(diǎn)中的熱點(diǎn)也以機(jī)器視覺的發(fā)展為前提。
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福特開放自動駕駛數(shù)據(jù)集

近日，福特開放了自己的自動駕駛汽車數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集涵蓋了美國底特律大區(qū)自動駕駛車隊(duì)所采集的數(shù)據(jù)。福特稱，這類數(shù)據(jù)對人工智能非常有用，開放是為了供行業(yè)內(nèi)的研發(fā)人員免費(fèi)使用。
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白宮呼吁研究人員用人工智能分析學(xué)術(shù)論文解讀新冠病毒

據(jù)國外媒體報道，周一，美國白宮科技政策辦公室呼吁研究人員使用人工智能技術(shù)來分析大約2.9萬篇學(xué)術(shù)論文，以更好地解讀新冠病毒的一些重要問題。
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新基建站上風(fēng)口物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)幾多投資機(jī)會？

雖然現(xiàn)階段以政府和巨頭企業(yè)的推動為主，需求端的拉動并不明顯，但是物聯(lián)網(wǎng)終端的數(shù)量已經(jīng)出現(xiàn)快速增長，物聯(lián)網(wǎng)在許多行業(yè)中的應(yīng)用也相繼出現(xiàn)。
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