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爭(zhēng)分奪秒:人工智能速度下的戰(zhàn)爭(zhēng)

AI智勝未來 ? 來源:專知智能防務(wù) ? 2023-11-20 17:47 ? 次閱讀
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隨著人工智能發(fā)展速度的加快,國防規(guī)劃人員開始重視人工智能技術(shù)為指揮和控制帶來的超匹配能力。大量的規(guī)劃、計(jì)劃和預(yù)算編制工作已經(jīng)開始,這將提高未來戰(zhàn)場(chǎng)上的通信能力和生存能力。現(xiàn)在,部隊(duì)也在設(shè)計(jì)和原型開發(fā)現(xiàn)代系統(tǒng),以幫助指揮官比以往任何時(shí)候都更全面地感知、觀察、定位、決策和行動(dòng)。它們將穿透戰(zhàn)爭(zhēng)迷霧。

隨著武裝沖突時(shí)間的縮短,會(huì)產(chǎn)生哪些技術(shù)影響?過去可能耗時(shí)數(shù)年的戰(zhàn)爭(zhēng)可能在數(shù)月甚至數(shù)周內(nèi)就能決定勝負(fù)。歷時(shí)數(shù)周的行動(dòng)必須在數(shù)天或數(shù)小時(shí)內(nèi)完成。而指揮官們?cè)谧龀鰶Q定之前,在歷史上可能有充足的時(shí)間,但現(xiàn)在卻不得不在幾秒鐘內(nèi)做出決定。每個(gè)指揮所的組織和運(yùn)行將發(fā)生怎樣的變化?這些都是軍事領(lǐng)導(dǎo)人面臨的重大問題,因?yàn)樗麄冋谝?guī)劃一條融合并充分利用自主性、機(jī)器學(xué)習(xí)、可信通信和邊緣計(jì)算優(yōu)勢(shì)的前進(jìn)道路。

未來戰(zhàn)場(chǎng)上的指揮所場(chǎng)景設(shè)想

一只兔子正在咀嚼三葉草,咬到一半就僵住了,耳朵轉(zhuǎn)向左邊。透過樹林,它聽到了另一種生物向它走來的腳步聲。如果聲音的來源是捕食者,兔子就準(zhǔn)備逃跑,它聽著不明動(dòng)物的四只腳有節(jié)奏地小跑,看著它出現(xiàn)在空地邊緣。它飛快地躲開了這只越來越近的四足動(dòng)物,因?yàn)樗鼜奈匆娺^這樣的動(dòng)物。這只像狗一樣的生物是當(dāng)晚在該地區(qū)出現(xiàn)的 12 個(gè)自主機(jī)器人之一,它們?cè)谝粋€(gè)摩托化師準(zhǔn)備建立的指揮所周圍的關(guān)鍵地形上各就各位。這是戰(zhàn)爭(zhēng)的開端,這些狗的任務(wù)是進(jìn)行偵察。

幾分鐘后,隨著師長(zhǎng)和參謀人員停下腳步并建立防御態(tài)勢(shì),一陣低沉而穩(wěn)定的裝甲踩踏聲從樹林中傳出。指揮所的自主防御部隊(duì)--軍犬--現(xiàn)在占據(jù)了安全位置?!败娙泵咳齻€(gè)一組。當(dāng)其中一只正在進(jìn)行四小時(shí)輪班時(shí),另外兩只正在充電。

這些“軍犬”距離指揮所很近,可以將自己作為網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信和數(shù)據(jù)傳輸。在沖突的這一階段,“軍犬”只有一個(gè)簡(jiǎn)單的交戰(zhàn)規(guī)則:如果有人類靠近,就向指揮所發(fā)出警報(bào)。如果探測(cè)到人類,它們就會(huì)使用傳感器記錄并向指揮所傳輸音頻視頻和熱紅外數(shù)據(jù)。被指派保衛(wèi)指揮所的連長(zhǎng)將根據(jù)該人是友軍、敵軍還是非戰(zhàn)斗人員來決定采取何種行動(dòng)。

在行動(dòng)的這一階段,指揮所將在原地停留長(zhǎng)達(dá) 48 小時(shí),然后再移動(dòng)。在這 172800 秒的時(shí)間里,“軍犬”每小時(shí)將以近乎穩(wěn)定的速度傳輸 288 千字節(jié)。這是它們的指揮和控制數(shù)據(jù)傳輸速率,可以讓它們一遍又一遍地重復(fù)熟悉的模式--向左看、向前看、向右看、報(bào)告系統(tǒng)狀態(tài)、重復(fù)。這可以確保它們彼此保持聯(lián)系,并保持警惕。如果它們懷疑或探測(cè)到附近有人類,那么它們的數(shù)據(jù)傳輸速率就會(huì)膨脹到每小時(shí) 720 千兆字節(jié),來自機(jī)載傳感器的態(tài)勢(shì)感知觀測(cè)數(shù)據(jù)。

在這種環(huán)境下,帶寬在功率、重量和冷卻方面都很昂貴。通信資源還有其他需求者。由于該師的每個(gè)成員及其設(shè)備都是一個(gè)傳感器,因此還有更多的情報(bào)、監(jiān)視和偵察信息在網(wǎng)絡(luò)上爭(zhēng)奪優(yōu)先權(quán)。后勤系統(tǒng)、語音通信、地理空間更新、指揮命令、醫(yī)療診斷數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)都在試圖通過這些網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸。此外,還有計(jì)劃的網(wǎng)絡(luò)限制和從主要路徑到備用路徑的轉(zhuǎn)換,以混淆任何敵對(duì)系統(tǒng)對(duì)該師真實(shí)組成和身份的認(rèn)識(shí)。

出于這些原因,“軍犬”機(jī)器人(或分艦上的其他傳感器)中的計(jì)算機(jī)視覺模型必須盡可能減少誤報(bào)。值得慶幸的是,軍犬“眼睛 ”上的計(jì)算機(jī)視覺模型已經(jīng)在高度多樣化的生物群落、一年四季、無數(shù)種天氣和光線條件下完成了近五萬小時(shí)的訓(xùn)練。它們還消耗了關(guān)于現(xiàn)代軍事遮蔽物對(duì)視覺的影響、偽裝技術(shù)和模式以及人類和機(jī)器人軍事編隊(duì)的步態(tài)和身體姿勢(shì)差異的特殊訓(xùn)練數(shù)據(jù)。盡管這種訓(xùn)練數(shù)據(jù)機(jī)制聽起來令人印象深刻,但它不可能考慮到所有情況,這也是為什么該師的機(jī)器學(xué)習(xí)作戰(zhàn)部門準(zhǔn)備根據(jù)部隊(duì)遇到的生物群落以及首戰(zhàn)中不可避免的敵方戰(zhàn)術(shù)、技術(shù)和程序變化,對(duì)軍犬和其他傳感器進(jìn)行微調(diào)的原因。

重新訓(xùn)練計(jì)算機(jī)視覺模型與所有其他統(tǒng)計(jì)分析一樣。簡(jiǎn)單地說,需要有一個(gè)有代表性的樣本,以便用數(shù)學(xué)方法表達(dá)樣本關(guān)鍵變量之間的關(guān)系。在計(jì)算機(jī)視覺中,場(chǎng)景中的物體--天空、云層、地平線、有樹的山丘、無樹的山丘、單個(gè)建筑物、建筑物上的窗戶、透過窗戶看到的人臉等等--都是樣本。每只“軍犬”的傳感器都在收集周圍生物群落的無數(shù)樣本。在這些樣本中,有計(jì)算機(jī)視覺模型從未見過的新的異常值,因?yàn)樗闹谱髡邲]有一個(gè)能容納地球上所有多樣性的實(shí)驗(yàn)室。

經(jīng)過最初 8640 秒的夜間巡邏,“軍犬”誤報(bào)了一只熊,這只熊蹣跚地走到一棵樹下,然后用后腿站起來,試圖去夠一些橡子。當(dāng)它這樣做時(shí),其中一只“軍犬”發(fā)現(xiàn)了它,通過傳感器捕捉到了幾分鐘的畫面,并向指揮所安全人員發(fā)出警報(bào)。在早上的員工會(huì)議上,指揮所安全連連長(zhǎng)問機(jī)器學(xué)習(xí)操作人員,他們能對(duì)這只讓他們夜不能寐的熊做些什么。

機(jī)器學(xué)習(xí)小組是整個(gè)聯(lián)合部隊(duì)的眾多小組之一。他們都在沖突的早期階段收集樣本。感知到的異常值以及所有觀察結(jié)果中的大量隨機(jī)樣本,都會(huì)根據(jù)其能力和隊(duì)列優(yōu)先級(jí)流回戰(zhàn)區(qū)內(nèi)外的計(jì)算集群。部分?jǐn)?shù)據(jù)通過戰(zhàn)術(shù)網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)傳輸。其他數(shù)據(jù)則由在單元間移動(dòng)的各種后勤車輛被動(dòng)收集,然后通過物理存儲(chǔ)設(shè)備傳輸移動(dòng)。

數(shù)據(jù)科學(xué)家在處理整個(gè)視覺傳感器隊(duì)的誤報(bào)時(shí),確定他們對(duì)當(dāng)?shù)匦茴惖挠^察結(jié)果具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,可以將所有觀察結(jié)果反饋給人工智能數(shù)據(jù)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì),以完成一輪半監(jiān)督負(fù)訓(xùn)練,將其分類為非人類和非戰(zhàn)斗人員。團(tuán)隊(duì)相信,新訓(xùn)練的計(jì)算機(jī)視覺模型對(duì)熊的誤報(bào)率將減少約 70%。

早期樣本的另一個(gè)重要發(fā)現(xiàn)是發(fā)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)視覺模型未檢測(cè)到的敵方戰(zhàn)術(shù)哨兵。這種誤報(bào)可能會(huì)對(duì)部隊(duì)保護(hù)造成不利影響。哨兵就像一只坐在樹枝上的鳥,但實(shí)際上它是一個(gè)離散的視聽傳感器包。通過將哨兵的多次觀察結(jié)果與互聯(lián)網(wǎng)上業(yè)余觀鳥者的視頻樣本進(jìn)行比較,數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)能夠訓(xùn)練出一個(gè)分類器,將哨兵與活鳥區(qū)分開來。

有了這個(gè)新的計(jì)算機(jī)視覺模型,團(tuán)隊(duì)就可以準(zhǔn)備軟件更新策略了。在接下來的 21600 秒內(nèi),整個(gè)聯(lián)合部隊(duì)將部署數(shù)百個(gè)計(jì)算機(jī)視覺更新。它們不可能也不應(yīng)該一次性全部部署。在過去三年中,這些團(tuán)隊(duì)已經(jīng)數(shù)百次實(shí)踐了這種持續(xù)集成和持續(xù)交付(CI/CD)方法。與現(xiàn)代云計(jì)算提供商一樣,他們也有一套部署策略,通過一系列測(cè)試和小規(guī)模部署來確認(rèn)功能是否正常。

除了這些現(xiàn)代軟件實(shí)踐外,機(jī)器學(xué)習(xí)操作人員還確保他們的計(jì)算機(jī)視覺模型部署到狗的樣本中,這些狗會(huì)重新觀察類似鳥類的對(duì)象,以及熊產(chǎn)生誤報(bào)最多的地方。由于新數(shù)據(jù)顯示誤報(bào)和誤報(bào)率大幅降低,團(tuán)隊(duì)繼續(xù)在計(jì)算機(jī)視覺傳感器機(jī)群的其余部分進(jìn)行部署。值得慶幸的是,更新計(jì)算機(jī)視覺模型可以有效利用帶寬。根據(jù)傳感器的不同,原始模型的大小在 40 到 60 兆之間。更新只需原始模型的 10%-20%,在這種情況下,更新只需五到十兆字節(jié)。所有這些微小的效率在戰(zhàn)術(shù)邊緣及其潛在的拒絕、斷開、間歇或受限條件下都非常重要。

數(shù)據(jù)時(shí)代、戰(zhàn)斗演練和 WERX

在每個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)代都必須進(jìn)行的一系列更新就是新的戰(zhàn)斗演練。它們必須像士兵清除卡住的武器一樣熟悉和磨練。

必須展示哪些概念才能最終投入實(shí)戰(zhàn)?軍隊(duì)編制、人員和領(lǐng)導(dǎo)者必須如何采用和塑造這些新的數(shù)據(jù)作戰(zhàn)演習(xí)?美國陸軍已經(jīng)開始了云計(jì)算、軟件定義網(wǎng)絡(luò)、算法戰(zhàn)爭(zhēng)、自主性和人機(jī)團(tuán)隊(duì)的數(shù)字奧德賽。美國各軍種都在迅速啟用其采購、安全和信息技術(shù)干部,以提供這些技術(shù)和實(shí)踐。由此產(chǎn)生的軟件開發(fā)實(shí)踐不僅限于后臺(tái)職能部門。它們正通過傳統(tǒng)和替代性的采購?fù)緩?,在各個(gè)層級(jí)同時(shí)出現(xiàn)。久經(jīng)考驗(yàn)的研究、開發(fā)、測(cè)試和評(píng)估計(jì)劃,以及專門致力于成功實(shí)現(xiàn)數(shù)字化和人工智能能力的新組織,都在加速這些實(shí)踐。引領(lǐng)這些新努力的是一個(gè)擁有共同愿景和重新審慎承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的領(lǐng)導(dǎo)者網(wǎng)絡(luò)。

走進(jìn)任何一家新的軟件工廠或 Dev/Ops(開發(fā)/運(yùn)營(yíng))軟件團(tuán)隊(duì),如 AFWERX、SOFWERX 等,就會(huì)看到了解自己使命和技能的專業(yè)人士。就像他們之前在航空、機(jī)械化作業(yè)和非機(jī)組人員系統(tǒng)領(lǐng)域的先驅(qū)一樣,他們知道自己所從事的工作的新穎性很容易被誤解或否定。然而,當(dāng)他們考慮到烏克蘭和以色列正在進(jìn)行的戰(zhàn)爭(zhēng)時(shí),他們積極推動(dòng)新能力的發(fā)展,以戰(zhàn)勝任何對(duì)手。

人工智能加速路線圖

所有這些工作都有意義所在。要想讓它們結(jié)出碩果并最大限度地影響軍事效率,領(lǐng)導(dǎo)者必須積極努力,加快團(tuán)隊(duì)的效果。為此,他們可以采取幾個(gè)關(guān)鍵步驟。

首先,消除開發(fā)團(tuán)隊(duì)與最終用戶之間的距離。這對(duì)成功采用軟件和硬件至關(guān)重要。用戶和開發(fā)人員之間的接觸點(diǎn)是你應(yīng)該衡量和投資的。如果用戶沒有破壞技術(shù),而開發(fā)人員也沒有根據(jù)他們無法預(yù)料的用例迅速調(diào)整技術(shù),那么你就會(huì)把這些不幸的發(fā)現(xiàn)推遲到第一場(chǎng)戰(zhàn)斗中。

第二,與官僚機(jī)構(gòu)中的現(xiàn)狀偏見作斗爭(zhēng)。如果有人告訴你,生成式人工智能沒有需求,那么請(qǐng)?zhí)嵝阉麄儯谲娛率返钠渌拯c(diǎn)上,槍械、坦克、飛機(jī)、反簡(jiǎn)易爆炸裝置和反無人機(jī)技術(shù)也沒有需求--直到技術(shù)和用例匯聚在一起,使需求變得非常明確。

第三,將人工智能項(xiàng)目分解成一個(gè)組合,在一般的開發(fā)、安全、機(jī)器學(xué)習(xí)、運(yùn)營(yíng)(DevSecMLOps)流水線與不同機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)科(如自然語言、計(jì)算機(jī)聽覺和計(jì)算機(jī)視覺)的獨(dú)特需求之間取得平衡,以滿足遙感、感知和自主等不同應(yīng)用的需求。

第四,除了你的團(tuán)隊(duì)正在構(gòu)建的人類角色外,還必須為另一個(gè)用戶--新興力量結(jié)構(gòu)中的機(jī)器角色--提供服務(wù)。部隊(duì)結(jié)構(gòu)中每個(gè)支持機(jī)器學(xué)習(xí)的設(shè)備都需要一個(gè)人工智能就緒的數(shù)據(jù)產(chǎn)品戰(zhàn)略和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)略,以便在各種沖突、生物群落和任務(wù)中對(duì)其進(jìn)行再訓(xùn)練。當(dāng)人類繼續(xù)消耗豆子和子彈時(shí),機(jī)器將消耗電池和字節(jié)。

第五,除了已經(jīng)建立的物理和虛擬訓(xùn)練環(huán)境,還需要一個(gè)設(shè)備農(nóng)場(chǎng)、一個(gè)模型動(dòng)物園和一個(gè)數(shù)字孿生家族。移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)人員必須在各種設(shè)備制造商之間進(jìn)行測(cè)試,以確保向前和向后的兼容性。設(shè)備農(nóng)場(chǎng)可以幫助開發(fā)人員從這些異構(gòu)設(shè)備群中快速獲得技術(shù)反饋。在下一個(gè)戰(zhàn)爭(zhēng)時(shí)代,這些設(shè)備可能是四足機(jī)器人、無人機(jī)群,也可能是載人履帶車。機(jī)器學(xué)習(xí)工程師建立并迭代了大量開源和專有模型。在對(duì)它們進(jìn)行訓(xùn)練和再訓(xùn)練的過程中,工程師們將擁有越來越多的模型集合(動(dòng)物園),這些模型將成為在新情況下進(jìn)行快速微調(diào)的更好起點(diǎn)。數(shù)字孿生將有助于確保您擁有一個(gè)具有充分代表性的環(huán)境,以展示新的網(wǎng)絡(luò)-設(shè)備-數(shù)據(jù)-模型組合的預(yù)期效果。

第六,零信任運(yùn)動(dòng)。就像 Hedy Lamarr 和 George Antheil 發(fā)明的跳頻擴(kuò)頻一樣,零信任系統(tǒng)不斷強(qiáng)制執(zhí)行憑證和其他證書的連接、輪換和重新認(rèn)證,以確保安全一致性,抵御外部和內(nèi)部威脅。要做到這一點(diǎn)是一門復(fù)雜的藝術(shù),但您應(yīng)該在數(shù)據(jù)和系統(tǒng)訪問中要求具備這種能力。BYOD(自帶設(shè)備)是企業(yè)能夠以零信任方式運(yùn)行的標(biāo)志。當(dāng)您可以信任員工帶去工作的異構(gòu)敵對(duì)外國設(shè)備時(shí),您將具備必要的組織和技術(shù)實(shí)力,與盟友和聯(lián)合部隊(duì)中的任務(wù)合作伙伴實(shí)現(xiàn)同樣的目標(biāo)。

第七,組織需要每周部署到生產(chǎn)中,領(lǐng)導(dǎo)應(yīng)參與 CI/CD 流程?,F(xiàn)代云計(jì)算服務(wù)通過多種策略實(shí)現(xiàn)高可用性。其中最關(guān)鍵的是,在發(fā)生中斷事件時(shí),開發(fā)人員與其領(lǐng)導(dǎo)之間通過軟件定義的連接。在純粹的形式下,DevOps 意味著構(gòu)建軟件的同一個(gè)團(tuán)隊(duì)也會(huì)部署軟件,如果部署失敗,他們會(huì)在半夜接到呼叫。這就加強(qiáng)了測(cè)試過程中對(duì)細(xì)節(jié)的關(guān)注。傳呼過程還可以與主要領(lǐng)導(dǎo)聯(lián)系起來。如果知道有一定的時(shí)間來解決軟件部署失敗的問題,并在經(jīng)理被傳呼之前恢復(fù)正常服務(wù),那么每個(gè)人都會(huì)在測(cè)試過程中更加關(guān)注細(xì)節(jié)。

第八,明確允許在哪些領(lǐng)域進(jìn)行 “系統(tǒng) 1 ”和 “系統(tǒng) 2 ”機(jī)器思維實(shí)驗(yàn)。丹尼爾-卡尼曼(Daniel Kahneman)在《思考,快與慢》(Thinking, Fast and Slow)一書中普及了現(xiàn)代人對(duì)人類思維能力的理解,即人類的思維能力是兩個(gè)系統(tǒng)的副產(chǎn)品。系統(tǒng) 1 自動(dòng)做出快速反應(yīng),就像 “戰(zhàn)斗或逃跑 ”反應(yīng)一樣。你的視覺、聽覺或嗅覺幾乎不費(fèi)吹灰之力就能處理房子著火的情況??崧鼘⑵渑c系統(tǒng) 2 區(qū)分開來,后者 “將注意力分配給費(fèi)力的心理活動(dòng)”,并完成復(fù)雜計(jì)算等任務(wù)。通過它,我們對(duì)何時(shí)將精力分配給專注力有了更多的自主權(quán)和選擇權(quán)。人機(jī)協(xié)作的關(guān)鍵在于將系統(tǒng) 1 和系統(tǒng) 2 的任務(wù)分配給合適的隊(duì)友。

我們不希望有一天會(huì)經(jīng)歷這種情況,但在未來的戰(zhàn)場(chǎng)上,兩支陸軍將在夜間發(fā)生沖突。清晨,雙方的幾個(gè)營(yíng)可能只剩下殘兵敗將。哪一方能更快地執(zhí)行重組戰(zhàn)斗演習(xí),哪一方就能立即獲得優(yōu)勢(shì)。從原屬組織脫離并加入新組織的任務(wù)命令需要幾個(gè)行政和控制步驟。指揮官應(yīng)首先選擇新的領(lǐng)導(dǎo)和編隊(duì),這是系統(tǒng) 2 的流程。不過,一旦命令下達(dá),一系列系統(tǒng) 1 應(yīng)用程序和信息應(yīng)能使所有人員、醫(yī)療、后勤和其他支持?jǐn)?shù)據(jù)迅速準(zhǔn)確地傳送到新的指揮人員手中。如果我們把眼前的工作做好,新營(yíng)應(yīng)該能在 3600 秒內(nèi)做好戰(zhàn)斗準(zhǔn)備,而不是 28800 秒。分秒必爭(zhēng)。

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原文標(biāo)題:爭(zhēng)分奪秒:人工智能速度下的戰(zhàn)爭(zhēng)

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    發(fā)表于 07-14 11:23

    最新人工智能硬件培訓(xùn)AI 基礎(chǔ)入門學(xué)習(xí)課程參考2025版(大模型篇)

    人工智能大模型重塑教育與社會(huì)發(fā)展的當(dāng)下,無論是探索未來職業(yè)方向,還是更新技術(shù)儲(chǔ)備,掌握大模型知識(shí)都已成為新時(shí)代的必修課。從職場(chǎng)上輔助工作的智能助手,到課堂用于學(xué)術(shù)研究的智能工具,大模型正在工作生活
    發(fā)表于 07-04 11:10

    人工智能在未來戰(zhàn)爭(zhēng)中占主導(dǎo)地位?

    ? ? ? 人工智能在未來戰(zhàn)爭(zhēng)中占主導(dǎo)地位,這一議題在當(dāng)前軍事理論和戰(zhàn)略研究中愈發(fā)凸顯其重要性。隨著科技的飛速發(fā)展,人工智能不僅改變了我們的日常生活,更在軍事領(lǐng)域引發(fā)了深刻的變革。本文將從多個(gè)維度
    的頭像 發(fā)表于 01-22 08:05 ?588次閱讀

    人工智能時(shí)代的秩序、安全與和平

    人類智慧的主觀性,而這對(duì)于負(fù)責(zé)任地行使武力至關(guān)重要。與其說人工智能是對(duì)未知事物的進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),不如說它是對(duì)我們現(xiàn)有狀況的揭示。戰(zhàn)爭(zhēng)中的人工智能將揭示人類最美好和最壞的表現(xiàn)。甚至在實(shí)現(xiàn)重大突破之前,人們就會(huì)認(rèn)識(shí)
    的頭像 發(fā)表于 12-07 11:53 ?863次閱讀

    人工智能應(yīng)用領(lǐng)域及未來展望

    來源: 在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代,人工智能無疑是最受矚目的領(lǐng)域之一。它正以前所未有的速度改變著我們的生活、工作和社會(huì)。 ? 一、人工智能的崛起 ? 人工智能的發(fā)展可以追溯到幾十年前,但
    的頭像 發(fā)表于 12-07 11:29 ?1583次閱讀

    嵌入式和人工智能究竟是什么關(guān)系?

    理這些數(shù)據(jù),提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和準(zhǔn)確性。此外,嵌入式系統(tǒng)還可以為人工智能提供安全和隱私保護(hù),避免數(shù)據(jù)泄露和攻擊??傊?,嵌入式系統(tǒng)和人工智能是相輔相成的,它們?cè)谠S多領(lǐng)域都有廣闊的應(yīng)用前景。 嵌入式系統(tǒng)
    發(fā)表于 11-14 16:39

    《AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第6章人AI與能源科學(xué)讀后感

    幸得一好書,特此來分享。感謝平臺(tái),感謝作者。受益匪淺。 在閱讀《AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》的第6章后,我深刻感受到人工智能在能源科學(xué)領(lǐng)域中的巨大潛力和廣泛應(yīng)用。這一章詳細(xì)
    發(fā)表于 10-14 09:27

    AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第4章-AI與生命科學(xué)讀后感

    。 4. 對(duì)未來生命科學(xué)發(fā)展的展望 在閱讀這一章后,我對(duì)未來生命科學(xué)的發(fā)展充滿了期待。我相信,在人工智能技術(shù)的推動(dòng),生命科學(xué)將取得更加顯著的進(jìn)展。例如,在藥物研發(fā)領(lǐng)域,AI技術(shù)將幫助科學(xué)家們更加
    發(fā)表于 10-14 09:21

    《AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第一章人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)創(chuàng)新學(xué)習(xí)心得

    周末收到一本新書,非常高興,也非常感謝平臺(tái)提供閱讀機(jī)會(huì)。 這是一本挺好的書,包裝精美,內(nèi)容詳實(shí),干活滿滿。 《AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》這本書的第一章,作為整個(gè)著作的開篇
    發(fā)表于 10-14 09:12

    risc-v在人工智能圖像處理應(yīng)用前景分析

    人工智能推薦系統(tǒng)中強(qiáng)大的圖形處理器(GPU)一爭(zhēng)高下。其獨(dú)特的設(shè)計(jì)使得該處理器在功耗受限的條件仍能實(shí)現(xiàn)高性能的圖像處理任務(wù)。 Ceremorphic公司 :該公司開發(fā)的分層學(xué)習(xí)處理器結(jié)合了
    發(fā)表于 09-28 11:00

    人工智能ai 數(shù)電 模電 模擬集成電路原理 電路分析

    人工智能ai 數(shù)電 模電 模擬集成電路原理 電路分析 想問下哪些比較容易學(xué) 不過好像都是要學(xué)的
    發(fā)表于 09-26 15:24

    人工智能ai4s試讀申請(qǐng)

    目前人工智能在繪畫對(duì)話等大模型領(lǐng)域應(yīng)用廣闊,ai4s也是方興未艾。但是如何有效利用ai4s工具助力科研是個(gè)需要研究的課題,本書對(duì)ai4s基本原理和原則,方法進(jìn)行描訴,有利于總結(jié)經(jīng)驗(yàn),擬按照要求準(zhǔn)備相關(guān)體會(huì)材料??茨芊裼兄谌腴T和提高ss
    發(fā)表于 09-09 15:36

    名單公布!【書籍評(píng)測(cè)活動(dòng)NO.44】AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新

    材料基因組工程的推動(dòng)人工智能如何與材料科學(xué)結(jié)合,加快傳統(tǒng)材料和新型材料的開發(fā)過程。 第4章介紹了人工智能在加快藥物研發(fā)、輔助基因研究方面及在合成生物學(xué)中的普遍應(yīng)用。 第5章介紹了人工智能
    發(fā)表于 09-09 13:54

    報(bào)名開啟!深圳(國際)通用人工智能大會(huì)將啟幕,國內(nèi)外大咖齊聚話AI

    8月28日至30日,2024深圳(國際)通用人工智能大會(huì)暨深圳(國際)通用人工智能產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)將在深圳國際會(huì)展中心(寶安)舉辦。大會(huì)以“魅力AI·無限未來”為主題,致力于打造全球通用人工智能領(lǐng)域集產(chǎn)品
    發(fā)表于 08-22 15:00

    FPGA在人工智能中的應(yīng)用有哪些?

    FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛,主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面: 一、深度學(xué)習(xí)加速 訓(xùn)練和推理過程加速:FPGA可以用來加速深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和推理過程。由于其高并行性和低延遲特性
    發(fā)表于 07-29 17:05