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heeds ai simulation predictor
heeds ai simulation predictor 文章 進(jìn)入heeds ai simulation predictor技術(shù)社區(qū)
vivo新一代自研影像芯片亮相,采用AI-ISP架構(gòu)
- 2022年10月24日,vivo影像戰(zhàn)略發(fā)布會(huì)正式召開(kāi),新一代自研影像芯片亮相。據(jù)vivo透露,新一代自研影像芯片將采用AI-ISP架構(gòu),將傳統(tǒng)ISP低延時(shí)、高能效的特點(diǎn)進(jìn)一步帶入到AI實(shí)時(shí)處理運(yùn)算架構(gòu)中。其定制了10bit MAC 電路,可以高效執(zhí)行10bit運(yùn)算,推理延遲較傳統(tǒng)NPU最多降低了96%,能效比最高提升了200%?;贏I-ISP架構(gòu)革新,vivo下一代自研芯片帶來(lái)了三大自研單元的升級(jí),實(shí)現(xiàn)了三大突破:第一、片上內(nèi)存單元的升級(jí),帶來(lái)了每秒1.3萬(wàn)億bit的數(shù)據(jù)吞吐速率,擁有了強(qiáng)大的算力保障
- 關(guān)鍵字: vivo 影像芯片 AI-ISP架構(gòu)
學(xué)貫中西(12):從因果律看人機(jī)協(xié)同創(chuàng)新(續(xù))
- 1? ?前言:孔明與AI的激情相遇在上一期里我們說(shuō)明了當(dāng)今主流AI 的主要技能是基于大數(shù)據(jù)分析找出相關(guān)性,并迅速歸納出規(guī)律性。這項(xiàng)強(qiáng)大的能力,與人類天賦的溯因性推理能力之間,具有巧妙的互補(bǔ)性,就是:●? ?人類的天賦溯因性推理,協(xié)助AI 把它天賦的相關(guān)性轉(zhuǎn)化為強(qiáng)大的因果性推理能力;●? ?AI 的因果性推理,也能協(xié)助人類更加發(fā)揮其溯因性推理能力,激發(fā)出人類更高的創(chuàng)新力。其中第一項(xiàng),上期已經(jīng)舉例解說(shuō)了;在本期里,將舉例解說(shuō)第二項(xiàng)的互補(bǔ)性——人類如何
- 關(guān)鍵字: 202210 人機(jī)協(xié)同 AI
何以為貓?可解釋AI從語(yǔ)義層面理解CNN的識(shí)別機(jī)制
- 來(lái)自北京大學(xué)、東方理工、南方科技大學(xué)和鵬城實(shí)驗(yàn)室等機(jī)構(gòu)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種語(yǔ)義可解釋人工智能(semantic explainable AI, S-XAI)的研究框架,該框架從語(yǔ)義層面解釋了 CNN 的學(xué)習(xí)機(jī)制。近年來(lái),CNN 因其優(yōu)異的性能,在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等各個(gè)領(lǐng)域受到了研究者們的青睞。但是,CNN 是一個(gè) 「黑盒」 模型,即模型的學(xué)習(xí)內(nèi)容和決策過(guò)程很難用人類能夠理解的方式提取和表達(dá),這限制了它的預(yù)測(cè)可信度和實(shí)際應(yīng)用。因此,CNN 的可解釋性受到了越來(lái)越多的關(guān)注,研究者們?cè)噲D采用特征可視化,
- 關(guān)鍵字: AI AI語(yǔ)義識(shí)別 CNN學(xué)習(xí)機(jī)制 S-XAI
Meta 已開(kāi)發(fā)出無(wú)文字語(yǔ)言AI翻譯系統(tǒng),小扎親自演示閩南語(yǔ)翻譯
- 10月20日消息,世界上大約7000種已知的語(yǔ)言中,有40%沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的書(shū)寫系統(tǒng)。這些沒(méi)有文字的語(yǔ)言給現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)翻譯系統(tǒng)帶來(lái)了一個(gè)獨(dú)特的問(wèn)題,因?yàn)榉g通常需要先將口頭語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為書(shū)面文字,翻譯后再將文字還原為語(yǔ)音。不過(guò)Meta公司10月19日宣布,已經(jīng)通過(guò)其最新的開(kāi)源語(yǔ)言人工智能(AI)解決了這個(gè)問(wèn)題?! eta公司公布了“第一個(gè)由人工智能驅(qū)動(dòng)的無(wú)文字語(yǔ)言的語(yǔ)音翻譯系統(tǒng)”,該系統(tǒng)成功地翻譯了閩南語(yǔ),這是一種主要在臺(tái)灣地區(qū)使用的口頭語(yǔ)言?! ×私獾?,該系統(tǒng)是Meta公司人工智能項(xiàng)目的一部分,被稱為“通用
- 關(guān)鍵字: Meta AI 翻譯
谷歌開(kāi)發(fā)乒乓球機(jī)器人 可連續(xù)對(duì)打340次!
- 10月20日消息,谷歌公布其正在研究的“乒乓球機(jī)器人”項(xiàng)目i-Sim2Real,其機(jī)器人在與人類對(duì)打時(shí)一回合可接球340次?! ?jù)了解,谷歌之所以選擇乒乓球運(yùn)動(dòng),是因?yàn)闄C(jī)器人可以與快節(jié)奏以及相對(duì)不可預(yù)測(cè)的人類行為進(jìn)行交互?! ⊥瑫r(shí),機(jī)器人完成乒乓球動(dòng)作時(shí),既要求速度又要求精度,這對(duì)學(xué)習(xí)算法提出了很高的要求?! ∑古仪蜻@類運(yùn)動(dòng)具有固定的、可預(yù)測(cè)的環(huán)境,使其成為研究人機(jī)交互和強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題的理想測(cè)試平臺(tái)?! 〈送?,谷歌的乒乓球機(jī)器人可以在模擬環(huán)境中不斷學(xué)習(xí),并將學(xué)習(xí)成果應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界?! -Sim2Rea
- 關(guān)鍵字: 谷歌 機(jī)器人 AI
TrendForce:存儲(chǔ)器廠聚焦CXL存儲(chǔ)器擴(kuò)充器產(chǎn)品
- 據(jù)TrendForce集邦咨詢最新服務(wù)器相關(guān)報(bào)告指出,CXL(Compute Express Link)原是希望能夠整合各種xPU之間的性能,進(jìn)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(wù)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(shí)現(xiàn)的產(chǎn)品則是CXL存儲(chǔ)器擴(kuò)充(CXL Memory Expander)。因此,TrendForce認(rèn)為
- 關(guān)鍵字: TrendForce 集邦咨詢 存儲(chǔ)器 CXL AI/ML DRAM
AOI+AI+3D 檢測(cè)鐵三角成形
- 疫情突顯產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈中斷和制造業(yè)缺工問(wèn)題,加上少量多樣需求成趨勢(shì),迫使制造業(yè)快速轉(zhuǎn)型,走向更自動(dòng)化、數(shù)字化的智能化方向。因此,各產(chǎn)業(yè)對(duì)自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)(AOI)技術(shù)的需求更為殷切。疫情突顯產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈中斷和制造業(yè)缺工問(wèn)題,加上少量多樣需求成趨勢(shì),迫使制造業(yè)快速轉(zhuǎn)型,走向更自動(dòng)化、數(shù)字化的智能化方向。導(dǎo)入自動(dòng)化及AI的過(guò)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(dòng)檢測(cè)儀器不僅發(fā)揮精準(zhǔn)有效的優(yōu)勢(shì),還能針對(duì)缺陷或瑕疵及時(shí)修復(fù)、舍棄,降低不必要的時(shí)間成本與人力成本,快速穩(wěn)定且
- 關(guān)鍵字: 自動(dòng)光學(xué)檢測(cè) AOI AI 3D 檢測(cè)鐵三角
Intel ON實(shí)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(huì)主題演講環(huán)節(jié)正式開(kāi)講,英特爾CEO帕特·基辛格帶來(lái)了英特爾過(guò)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(dòng)態(tài)。
- 關(guān)鍵字: 英特爾On 技術(shù)創(chuàng)新峰會(huì) AI GPU OpenVINO
Meta AI大佬:目前大多數(shù)AI方法永遠(yuǎn)不會(huì)帶來(lái)真正智能
- 9月26日消息,F(xiàn)acebook母公司Meta的首席AI科學(xué)家雅恩·勒昆(Yann LeCun)認(rèn)為,目前大多數(shù)AI方法永遠(yuǎn)不會(huì)帶來(lái)真正的智能,他對(duì)當(dāng)今深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域許多最成功的研究方法持懷疑態(tài)度。 這位圖靈獎(jiǎng)得主表示,同行們的追求是必要的,但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。其中包括大型語(yǔ)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(biāo)記化,并訓(xùn)練巨型模型進(jìn)行離散預(yù)測(cè),AI由此脫穎而出?!薄 ±绽ソ忉尫Q:“他們沒(méi)有錯(cuò)。從這個(gè)意義上說(shuō),這
- 關(guān)鍵字: Meta AI 人工智能
突破智能3D光學(xué)檢測(cè)應(yīng)用關(guān)鍵
- 面對(duì)現(xiàn)今消費(fèi)電子產(chǎn)品極力朝向輕、薄趨勢(shì)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(jì);在制程階段,則將要求質(zhì)量應(yīng)通過(guò)全檢、24/7不間斷連續(xù)生產(chǎn)。如今不僅導(dǎo)入自動(dòng)化光學(xué)檢測(cè)(AOI)解決方案已是標(biāo)配,還須加入人工智能(AI)以2D/3D圖像分析為核心的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),強(qiáng)化影像辨識(shí)功能?;仡欉^(guò)去AI因?yàn)槭艿礁咚龠\(yùn)算技術(shù)限制,CPU無(wú)力執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine learning)算法,直到約7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度學(xué)習(xí)(Deep learning)算
- 關(guān)鍵字: 3D光學(xué)檢測(cè) 機(jī)器視覺(jué) AI AIOT
STM32Cube.AI v7.2現(xiàn)可支持深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 意法半導(dǎo)體近期發(fā)布的 STM32Cube.AI v7.2 帶來(lái)了對(duì)深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的支持功能,從而可以在現(xiàn)有微控制器上運(yùn)行更準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用軟件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出,用于把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為適合STM32 MCU 的代碼。該解決方案依附于 STM32CubeMX,這是一個(gè)幫助開(kāi)發(fā)人員初始化STM32芯片的圖形界面軟件。同時(shí),STM32Cube.AI 還用到 X-CUBE-AI軟件包,其中包含用于轉(zhuǎn)換訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序庫(kù)。開(kāi)發(fā)人員可以參照我們的入門指南,從STM32CubeMX
- 關(guān)鍵字: STM32Cube.AI 深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
Cadence發(fā)布Verisium AI-Driven Verification Platform引領(lǐng)驗(yàn)證效率革命
- 楷登電子(美國(guó) Cadence 公司)近日宣布,推出 Cadence? Verisium? Artificial Intelligence (AI)-Driven Verification Platform,整套應(yīng)用通過(guò)大數(shù)據(jù)和 JedAI Platform 來(lái)優(yōu)化驗(yàn)證負(fù)荷、提高覆蓋率并加速 bug 溯源。Verisium 平臺(tái)基于新的 Cadence Joint Enterprise Data AI (JedAI) Platform,并與 Cadence 驗(yàn)證引擎原生集成。隨著 SoC 復(fù)雜性不斷提高,
- 關(guān)鍵字: Cadence Verisium AI-Driven Verification Platform 驗(yàn)證
英特爾ARM英偉達(dá)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(dāng)?shù)貢r(shí)間周三芯片公司9月15日消息,當(dāng)?shù)貢r(shí)間周三芯片公司英特爾、ARM和英偉達(dá)共同發(fā)布了一項(xiàng)所謂人工智能通用交換格式的規(guī)范草案,目的是使機(jī)器處理人工智能的過(guò)程速度更快、更高效。英特爾、ARM和英偉達(dá)在草案中推薦人工智能系統(tǒng)使用8位的FP8浮點(diǎn)處理格式。他們表示,F(xiàn)P8浮點(diǎn)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(shí)適用于人工智能訓(xùn)練和推理,有助于開(kāi)發(fā)速度更快、更高效的人工智能系統(tǒng)。在開(kāi)發(fā)人工智能系統(tǒng)時(shí),數(shù)據(jù)科學(xué)家面臨的關(guān)鍵問(wèn)題不僅是收集大量數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練系統(tǒng)。此外還需
- 關(guān)鍵字: 英特爾 ARM 英偉達(dá) AI
更簡(jiǎn)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(dǎo)體(簡(jiǎn)稱ST)STM32生態(tài)系統(tǒng)中的AI擴(kuò)充套件,可自動(dòng)轉(zhuǎn)換預(yù)先訓(xùn)練好的AI模型,并在用戶的項(xiàng)目中產(chǎn)生STM32優(yōu)化函式庫(kù)。最新版本的X-CUBE-AI v7.1.0主要有三項(xiàng)更新:? 支持入門級(jí)STM32 MCU;? 支持最新AI架構(gòu);? 改善使用者體驗(yàn)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(jiǎn)單、易用的接口,并強(qiáng)化更多類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的運(yùn)算,而且最重要的一點(diǎn)是:免費(fèi)。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
- 關(guān)鍵字: ST X-CUBE-AI AI模型
突破計(jì)算機(jī)視覺(jué)極限,芯原AI-ISP技術(shù)帶來(lái)創(chuàng)新的圖像增強(qiáng)體驗(yàn)
- 2022年9月6日,中國(guó)上海 - 領(lǐng)先的芯片設(shè)計(jì)平臺(tái)即服務(wù)(Silicon Platform as a Service,SiPaaS?)企業(yè)芯原股份(芯原,股票代碼:688521.SH)今日宣布推出創(chuàng)新的人工智能圖像增強(qiáng)AI-ISP技術(shù),可為智能手機(jī)、汽車電子、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用提供超越傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的先進(jìn)的圖像增強(qiáng)效果。 芯原的AI-ISP技術(shù)創(chuàng)新地將公司業(yè)已獲得市場(chǎng)廣泛應(yīng)用的可擴(kuò)展、可編程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理(NPU)技術(shù),以及已通過(guò)ISO 26262和IEC 61508功能安全標(biāo)準(zhǔn)雙認(rèn)證的圖像
- 關(guān)鍵字: 計(jì)算機(jī)視覺(jué) 芯原 AI-ISP 圖像增強(qiáng)
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歡迎您創(chuàng)建該詞條,闡述對(duì)heeds ai simulation predictor的理解,并與今后在此搜索heeds ai simulation predictor的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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