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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 機(jī)器學(xué)習(xí)

肯睿Cloudera推出全新機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目加速器套件

  • 可信的數(shù)據(jù)、分析和AI混合平臺(tái)廠商肯睿Cloudera今日宣布推出六款全新機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目加速器(AMPs),旨在縮短企業(yè)實(shí)現(xiàn)AI用例價(jià)值的時(shí)間。六款新產(chǎn)品可在Cloudera平臺(tái)中為企業(yè)提供先進(jìn)的AI技術(shù)和示例,以助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)AI集成,并取得更有影響力的成果。AMPs是基于機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的端到端項(xiàng)目,可直接通過Cloudera平臺(tái)一鍵部署。這六款A(yù)MPs融入了行業(yè)領(lǐng)先的實(shí)踐,以應(yīng)對(duì)復(fù)雜的ML挑戰(zhàn),無論企業(yè)在何處運(yùn)行示例或部署數(shù)據(jù),都可通過工作流程實(shí)現(xiàn)無縫銜接。 肯睿Cloudera致力于通過AMPs系列產(chǎn)
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基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高效嵌入式計(jì)算機(jī)視覺

  • 作者:Arm 物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部主任軟件工程師兼技術(shù)推廣工程師Sandeep MistryTinyML 是機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 的一個(gè)分支,專注于將 ML 模型部署到低功耗、資源受限的物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設(shè)備上。在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上部署 ML 模型有諸多好處,包括減少延遲和保護(hù)隱私性,因?yàn)樗袛?shù)據(jù)都是在端側(cè)處理。TinyML 在 2019 年引起了人們的關(guān)注,當(dāng)時(shí),Google 的 TensorFlow 團(tuán)隊(duì)發(fā)布了適用于微控制器的 TensorFlow Lite (TFLM) 庫 [1] 
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恩智浦與NVIDIA合作:將TAO工具套件與eIQ開發(fā)環(huán)境無縫集成,加速人工智能部署!

  • 恩智浦半導(dǎo)體宣布與NVIDIA合作,將NVIDIA經(jīng)過訓(xùn)練的人工智能模型通過eIQ機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境部署到恩智浦廣泛的邊緣處理產(chǎn)品組合中。NVIDIA TAO工具套件功能與恩智浦eIQ機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境的集成令業(yè)內(nèi)振奮,開發(fā)人員能夠在競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的人工智能領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)加速開發(fā)。恩智浦是首家將NVIDIA TAO API直接集成到其人工智能產(chǎn)品中的半導(dǎo)體供應(yīng)商,以幫助開發(fā)人員更輕松地在邊緣部署經(jīng)過訓(xùn)練的人工智能模型。簡(jiǎn)化人工智能模型的訓(xùn)練和部署是當(dāng)今人工智能領(lǐng)域開發(fā)人員面臨的重大挑戰(zhàn)之一。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn),恩智浦
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機(jī)器學(xué)習(xí)常用術(shù)語匯總 (中英對(duì)照)

  • 剛接觸機(jī)器學(xué)習(xí)框架 TensorFlow 的新手們,這篇由 Google 官方出品的常用術(shù)語詞匯表,一定是你必不可少的入門資料!本術(shù)語表列出了基本的機(jī)器學(xué)習(xí)術(shù)語和 TensorFlow 專用術(shù)語的定義,希望能幫助您快速熟悉 TensorFlow 入門內(nèi)容,輕松打開機(jī)器學(xué)習(xí)世界的大門。機(jī)器學(xué)習(xí)術(shù)語表地址: https://developers.google.cn/machine-learning/glossary/?hl=zh-CNAA/B 測(cè)試 (A/B testing)一種統(tǒng)計(jì)方法,用于將兩種或多種技
  • 關(guān)鍵字: 機(jī)器學(xué)習(xí)  

機(jī)器學(xué)習(xí)常用術(shù)語匯總

  • 剛接觸機(jī)器學(xué)習(xí)框架 TensorFlow 的新手們,這篇由 Google 官方出品的常用術(shù)語詞匯表,一定是你必不可少的入門資料!本術(shù)語表列出了基本的機(jī)器學(xué)習(xí)術(shù)語和 TensorFlow 專用術(shù)語的定義,希望能幫助您快速熟悉 TensorFlow 入門內(nèi)容,輕松打開機(jī)器學(xué)習(xí)世界的大門。機(jī)器學(xué)習(xí)術(shù)語表地址: https://developers.google.cn/machine-learning/glossary/?hl=zh-CNAA/B 測(cè)試 (A/B testing)一種統(tǒng)計(jì)方法,用于將兩種或多種技
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JFrog助力開發(fā)者實(shí)現(xiàn)安全AI之旅,與DataBricks的MLflow集成實(shí)現(xiàn)無縫機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期

  • 流式軟件公司、JFrog軟件供應(yīng)鏈平臺(tái)的締造者JFrog?近期宣布實(shí)現(xiàn)JFrog?Artifactory和Databricks開發(fā)的開源軟件平臺(tái)MLflow的全新機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)生命周期集成。繼今年早些時(shí)候發(fā)布與Qwak和Amazon?SageMaker的原生集成后,JFrog?擴(kuò)展了其通用AI解決方案,為企業(yè)提供以Artifactory作為模型注冊(cè)中心的單一記錄系統(tǒng)。這項(xiàng)全新集成讓?JFrog?用戶在簡(jiǎn)化的端到端DevSecOps工作流中,結(jié)合
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美光內(nèi)存與存儲(chǔ)是實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的理想之選

  • 據(jù) IDC 預(yù)測(cè),從 2021 年到 2027 年,作為數(shù)字孿生的新型物理資產(chǎn)和流程建模的數(shù)量將從 5% 增加到 60%。盡管將資產(chǎn)行為中的關(guān)鍵要素?cái)?shù)字化并非一種全新概念,但數(shù)字孿生技術(shù)從精確傳感到實(shí)時(shí)計(jì)算,再到將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為深度洞察,從多方面進(jìn)一步推動(dòng)了設(shè)備和運(yùn)營系統(tǒng)優(yōu)化,從而實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大規(guī)模并縮短產(chǎn)品上市時(shí)間。此外,啟用人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí) (AI/ML) 模型將有助于提高流程效率、減少產(chǎn)品缺陷,實(shí)現(xiàn)出色的整體設(shè)備效率 (OEE)。當(dāng)我們了解了上述需求的復(fù)雜性和面臨的挑戰(zhàn),就能意識(shí)到內(nèi)存與存儲(chǔ)對(duì)于實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿
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英飛凌推出業(yè)界首款 USB 10Gbps 外設(shè)控制器EZ-USB? FX10

  • 十多年來,EZ-USB? FX3 在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用,它為機(jī)器視覺相機(jī)、頻譜分析儀和許多高帶寬數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)提供 USB 5Gbps 連接的黃金標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)件。在人工智能推動(dòng)下,現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)字化程度不斷提高,各行各業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)庫和更高速接口的需求也急劇增加。自 2021 年以來,英飛凌作為 USB 市場(chǎng)的領(lǐng)導(dǎo)者,已投入數(shù)千萬美元開發(fā)新一代通用 USB 控制芯片。經(jīng)過兩年的開發(fā),EZ-USB? FX10 終于面世,其性能比上一代產(chǎn)品提高 300%,可為人工智能、影像和其他新興應(yīng)用提供 USB 10Gb
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蘋果發(fā)布DeepPCR機(jī)器學(xué)習(xí)算法:加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理和訓(xùn)練

  • 蘋果近日發(fā)布了DeepPCR機(jī)器學(xué)習(xí)算法,通過并行處理常規(guī)順序操作,可以加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理和訓(xùn)練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理過程中,目前廣泛采取并行化技術(shù),不過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一些操作仍然是按順序完成的,擴(kuò)散模型通過一系列的去噪階段生成輸出,并且逐層進(jìn)行向前和向后傳遞。隨著步驟數(shù)的增加,這些進(jìn)程的順序執(zhí)行在計(jì)算上變得昂貴,可能會(huì)導(dǎo)致計(jì)算瓶頸。蘋果科研團(tuán)隊(duì)為了解決這個(gè)問題,推出了DeepPCR算法,進(jìn)一步加速了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理。該團(tuán)隊(duì)采用了平行循環(huán)還原(PCR)算法來檢索該解決方案,將順序過程的計(jì)算成本從 O(L)降低到
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美光高性能內(nèi)存與存儲(chǔ),推動(dòng) AI 豐富殘障人士生活體驗(yàn)

  • 美光云計(jì)算高級(jí)業(yè)務(wù)發(fā)展經(jīng)理 Eric Booth 90 歲的祖母患有嚴(yán)重的聽力障礙,即使佩戴助聽器也很難聽清別人在說什么。Eric 注意到,她需要湊近講話者,識(shí)別他們的唇語,努力理解他們的話語。而當(dāng)多人進(jìn)行交談時(shí),她常常會(huì)感到迷茫。Eric 萌生了一個(gè)想法:為何不用祖母的智能手機(jī)幫她來“傾聽”呢?他打開手機(jī)的記事簿功能,按下麥克風(fēng)按鈕,向她展示了手機(jī)如何將他的話轉(zhuǎn)錄成屏幕上的文字。他表示:“我的祖母非常興奮,笑得合不攏嘴,她現(xiàn)在可以參與到從前無法進(jìn)行的對(duì)話中。”這也讓我們看到了該技術(shù)如何切實(shí)改善了言語、語
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英飛凌推出全新PSoC Edge產(chǎn)品系列,擴(kuò)展微控制器產(chǎn)品組合

  • 英飛凌科技股份公司于近日宣布推出全新的PSoC?微控制器(MCU)產(chǎn)品系列,即PSoC? Edge。PSoC?產(chǎn)品組合是英飛凌基于Arm? Cortex?內(nèi)核打造的高性能且低功耗的安全器件。PSoC Edge?專為新一代實(shí)時(shí)響應(yīng)計(jì)算和控制應(yīng)用而設(shè)計(jì),并提供由硬件輔助的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)加速功能。該全新MCU產(chǎn)品系列通過降低人機(jī)交互的設(shè)計(jì)門檻,并為終端應(yīng)用增加情景感知功能,讓終端產(chǎn)品變得更加智能和直觀易用,從而提供更高水平的終端用戶體驗(yàn)。同時(shí),它們還能通過內(nèi)置的英飛凌Edge Protect嵌入式技
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Microchip在人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)方面的對(duì)策

  • Microchip 在嵌入式AI 市場(chǎng)的重點(diǎn)領(lǐng)域包括工業(yè)自動(dòng)化和維護(hù)、智能家居、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)及醫(yī)療。在AI 市場(chǎng)中,預(yù)測(cè)性維護(hù)是一個(gè)快速發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域。通過減少停機(jī)時(shí)間,可以幫助企業(yè)在設(shè)備維護(hù)方面節(jié)省成本。工程師面臨的主要挑戰(zhàn)之一是從大量數(shù)據(jù)中創(chuàng)建一個(gè)經(jīng)過篩選的數(shù)據(jù)集。這對(duì)于模型的開發(fā)和訓(xùn)練以及推理的準(zhǔn)確性非常關(guān)鍵。Microchip 開發(fā)了多種解決方案,旨在幫助設(shè)計(jì)人員和工程師克服與嵌入式AI 有關(guān)的挑戰(zhàn),其中包括可以處理復(fù)雜算法的單片機(jī)(MCU)、微處理器(MPU)和FPGA。借助MPLAB? 機(jī)
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Microchip 推出 MPLAB? 機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)工具包,助力開發(fā)人員輕松將機(jī)器學(xué)習(xí)集成到 MCU 和 MPU中

  • —— 這款獨(dú)特的解決方案首次全面支持 8 位、16 位和 32 位 MCU 以及 32位MPU,可在邊緣實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 正成為嵌入式設(shè)計(jì)人員開發(fā)或改進(jìn)各種產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)要求。為滿足這一需求,Microchip Technology Inc.(美國微芯科技公司)近日推出了全新的 MPLAB? 機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)工具包,提供一套完整的集成工作流程來簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)。這款軟件工具包可用于Microchip的各類單片機(jī) (MCU) 和微處理器 (MPU) 產(chǎn)品組合,助力開發(fā)人員快速高效地添加機(jī)器學(xué)習(xí)推理
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Nordic收購美國人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

  • Nordic Semiconductor宣布與美國人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)公司 Atlazo達(dá)成收購知識(shí)產(chǎn)權(quán)組合的協(xié)議,其中包括Atlazo八人核心團(tuán)隊(duì)的雇用協(xié)議,并未披露具體金額??偛课挥诿绹又菔サ甑腁tlazo公司是用于微型邊緣設(shè)備的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(AI/ML)處理器、能源管理和傳感器接口設(shè)計(jì)的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者。Nordic公司與Atlazo 公司達(dá)成收購知識(shí)產(chǎn)權(quán)組合的協(xié)議,這將進(jìn)一步鞏固N(yùn)ordic在物聯(lián)網(wǎng)低功耗產(chǎn)品和解決方案開發(fā)領(lǐng)域的領(lǐng)先地位,并加速重要的戰(zhàn)略發(fā)展計(jì)劃。通過收購Atlazo的知識(shí)產(chǎn)權(quán)和
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5G 技術(shù)、云原生開發(fā)和機(jī)器學(xué)習(xí)是推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)解決方案的重要助力

  • 每次談及物聯(lián)網(wǎng) (IoT),行業(yè)就會(huì)明顯出現(xiàn)兩大陣營:樂觀派和悲觀派。后者將物聯(lián)網(wǎng)認(rèn)定為“尚屬未來”的技術(shù)。而我個(gè)人是堅(jiān)定的樂觀派:對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)解決方案有望帶來的變革性創(chuàng)新,我既感到無比振奮,同時(shí)又保持審慎的樂觀態(tài)度,畢竟任何新興技術(shù)的崛起都要面臨諸多挑戰(zhàn)。 對(duì)于 Arm? 而言,伴隨我們持續(xù)推出一眾具有針對(duì)性的解決方案、IP 和其它各類技術(shù)的同時(shí),既向創(chuàng)新者提供了有力的支持,也始終確保自己站在市場(chǎng)最前沿引領(lǐng)趨勢(shì)、應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。正因于此,我們?cè)谌蛏鷳B(tài)系統(tǒng)中,對(duì)物聯(lián)網(wǎng)從業(yè)人員進(jìn)行了一項(xiàng)調(diào)查,采訪對(duì)象包括開發(fā)者、
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機(jī)器學(xué)習(xí)介紹

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