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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 機(jī)器學(xué)習(xí)

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)過程中的數(shù)據(jù)處理。這名高管在臺積電的官網(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)平臺成功入圍機(jī)器學(xué)習(xí)市場第一陣營

  • 日前，國際權(quán)威分析機(jī)構(gòu)Forrester發(fā)布中國預(yù)測分析和機(jī)器學(xué)習(xí)市場研究報(bào)告《Now Tech: Predictive  Analytics And Machine Learning In China, Q3  2020》（簡稱PAML），浪潮與百度、阿里云、騰訊云等企業(yè)入選中國預(yù)測分析和機(jī)器學(xué)習(xí)市場第一陣營。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)平臺榜單：浪潮與百度、騰訊云等領(lǐng)跑第一陣營

  • 日前，國際權(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)化能力入圍中國預(yù)測分析和機(jī)器學(xué)習(xí)市場第一陣營。Forrester Now  Tech是Forrester機(jī)構(gòu)在中國乃至全球范圍內(nèi)影響力最大、市場認(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)測功能包，通過Cartesiam工具簡化機(jī)器學(xué)習(xí)過程

  • 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)來做異常檢測的7個(gè)問題

  • 導(dǎo)讀異常檢測的一些入門問題。問問題是學(xué)習(xí)的最好方法之一。但有時(shí)你不知道從哪里開始，或者該問什么 —— 尤其是在你還比較熟悉的異常檢測之類的話題上。在這種情況下，最好傾聽別人的問題，讓他們的思路來指導(dǎo)你的學(xué)習(xí)。以下是我們在“[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
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誰才是讓AI產(chǎn)生偏見的幕后推手？

  • 美國麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室研究項(xiàng)目顯示，人工智能識別淺色皮膚男性的平均錯(cuò)誤率不超過1%，識別深色皮膚女性的平均錯(cuò)誤率達(dá)35%……　　人臉識別所導(dǎo)致的偏見問題一直受到廣泛關(guān)注。近期，一篇關(guān)于圖像超分辨率的論文引發(fā)了對于產(chǎn)生偏見原因的新爭論?！　【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)有偏見時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)就變得有偏見。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。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，這項(xiàng)任務(wù)可能會(huì)令很多人怯步。然而，數(shù)學(xué)并不該成為人們在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“絆腳石”。相反，學(xué)好數(shù)學(xué)對于掌握機(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)工藝變得越來越復(fù)雜。在接下來的發(fā)展中，實(shí)現(xiàn)“每兩年將晶體管數(shù)量增加一倍，性能也提升一倍”變得越來越困難。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）的例子無處不在。我們對于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)。許多場景中，我們已經(jīng)習(xí)慣于與Siri或Google Assistant的互動(dòng)。面部識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，原理是通過訓(xùn)練基于計(jì)算機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來識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)百張狗和貓的圖像訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，那么它應(yīng)該能夠正確地識別圖片中是狗還是貓
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蘋果收購機(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。對于這筆收購，蘋果給出了慣用的聲明，即蘋果“不時(shí)收購規(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)識別和糾正數(shù)據(jù)集中的錯(cuò)誤。“干凈的”數(shù)據(jù)集對于機(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  

“AI自動(dòng)提取特征”的簡易范例*

  • 　　高煥堂?（臺灣銘傳大學(xué)、長庚大學(xué)?教授）0 引言在人與AI之間，最典型的協(xié)同合作模式是：由人們?nèi)ビ^察而萃取特征，然后AI依據(jù)該特征進(jìn)行分類，這稱為：人工提取特征。此外還有進(jìn)一步的合作模式：讓AI自己來學(xué)習(xí)萃取特征，并且進(jìn)行分類。這稱為：自動(dòng)提取特征。本文將借由很簡單的范例來展示“自動(dòng)提取特征”，以便充分發(fā)揮各種AI模型的特色，來促進(jìn)特征提取的效率。　　1 人工提取特征　　1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)　　由于人人對于周遭的現(xiàn)象(或事)都具有觀察、分類和萃取特征的天賦，所以人人都可以把這項(xiàng)智能和能力傳授給AI。其中，
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對人臉識別的11個(gè)誤解

  • 過去十年內(nèi)，隨著我們在人工智能領(lǐng)域取得長足進(jìn)步，我們能夠?yàn)榍度胧较到y(tǒng)增加一些先進(jìn)功能，例如人臉識別。雖然人臉識別能夠帶來諸多好處，但人們有時(shí)仍然認(rèn)為它的使用存在問題，甚至充滿了爭議。事實(shí)究竟如何？在本文中，我們將澄清一些對人臉識別的誤解。?1) 人臉識別的成本非常昂貴?人們會(huì)覺得要讓計(jì)算機(jī)能夠識別人臉，解決方案必須采用高端硬件。畢竟，自21世紀(jì)前十年中期以來，深度學(xué)習(xí)算法在圖像分類方面的突破都利用了圖形處理單元(GPU)的強(qiáng)大處理能力，這些單元通常在緊耦合集群中使用。但對于嵌入式系統(tǒng)（
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機(jī)器學(xué)習(xí)的知識產(chǎn)權(quán)問題

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)的知識產(chǎn)權(quán)問題假設(shè)一家公司主要生產(chǎn)對于客戶的業(yè)務(wù)運(yùn)營至關(guān)重要的設(shè)備。為了避免發(fā)生故障而對這些客戶產(chǎn)生重大影響，這家公司使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來做出預(yù)防性維護(hù)決策。為了構(gòu)建這種模型，公司花費(fèi)了大量時(shí)間、金錢和精力。但是，客戶可以復(fù)制這個(gè)知識產(chǎn)權(quán)來自行進(jìn)行維護(hù)，這樣就不必繼續(xù)支付維護(hù)合同的費(fèi)用。同時(shí)，競爭對手也可能會(huì)直接復(fù)制模型來獲取利益，而不是投資構(gòu)建自己的模型。本白皮書探討了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的哪些方面將受到知識產(chǎn)權(quán)法律的保護(hù)。要構(gòu)建用于維護(hù)的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型，必須收集并標(biāo)記正確的訓(xùn)練集，選擇正確的架構(gòu)和
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機(jī)器學(xué)習(xí)介紹

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