動態(tài)
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發(fā)布了文章 2024-02-19 13:26
邊緣計算與云計算:有什么區(qū)別?
邊緣計算和云計算是兩種不同的計算范式,它們有不同的用途,但在某些場景下也可以相互補(bǔ)充。在當(dāng)今日益數(shù)字化的世界中,對計算資源的需求呈指數(shù)級增長。因此,有兩種范式正在積極處理需求:邊緣計算和云計算。STLPartners?預(yù)測,邊緣市場將從2020年的90億美元增長到2030年的4,450億美元,十年間復(fù)合年增長率為48%。邊緣計算是一種分1.1k瀏覽量 -
發(fā)布了文章 2024-02-19 13:26
計算機(jī)視覺的十大算法
隨著科技的不斷發(fā)展,計算機(jī)視覺領(lǐng)域也取得了長足的進(jìn)步。本文將介紹計算機(jī)視覺領(lǐng)域的十大算法,包括它們的基本原理、應(yīng)用場景和優(yōu)缺點(diǎn)。這些算法在圖像處理、目標(biāo)檢測、人臉識別等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,對計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展起到了重要的推動作用。一、圖像分割算法圖像分割算法是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的基礎(chǔ)算法之一,它的主要任務(wù)是將圖像分割成不同的區(qū)域或?qū)ο?。常見的圖像分割算法包括基 -
發(fā)布了文章 2024-01-26 08:30
為什么GPU比CPU更快?
GPU比CPU更快的原因并行處理能力:GPU可以同時處理多個任務(wù)和數(shù)據(jù),而CPU通常只能一次處理一項任務(wù)。這是因為GPU的架構(gòu)使得它可以同時處理多個核心,從而實(shí)現(xiàn)高效的并行計算,這是GPU在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時比CPU更快的根本原因。內(nèi)存帶寬:GPU的內(nèi)存帶寬比CPU高得多。內(nèi)存帶寬是指數(shù)據(jù)在內(nèi)存之間傳輸?shù)乃俣?。GPU可以更快地將數(shù)據(jù)從內(nèi)存?zhèn)鬏數(shù)胶诵?,并更快? -
發(fā)布了文章 2024-01-26 08:29
揭秘AI推理芯片的未來
來源:內(nèi)容由半導(dǎo)體行業(yè)觀察(ID:icbank)編譯自design-reuse,謝謝。人工智能行業(yè)包含一個受技術(shù)進(jìn)步、社會需求和監(jiān)管考慮影響的動態(tài)環(huán)境。機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理和計算機(jī)視覺方面的技術(shù)進(jìn)步加速了人工智能的發(fā)展和采用。社會對醫(yī)療保健、金融和制造等各個領(lǐng)域的自動化、個性化和效率的需求進(jìn)一步推動了人工智能技術(shù)的融合。此外,不斷變化的監(jiān)管環(huán)境強(qiáng)調(diào)了人工智 -
發(fā)布了文章 2024-01-26 08:29
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發(fā)布了文章 2024-01-19 08:27
中國大模型落地應(yīng)用案例集
近日,中國信通院聯(lián)合上海人工智能實(shí)驗室成立的大模型測試驗證與協(xié)同創(chuàng)新中心牽頭,首次面向全國范圍征集全行業(yè)優(yōu)秀應(yīng)用實(shí)踐,并形成《2023大模型落地應(yīng)用案例集》(以下簡稱“《案例集》”)。作為首部聚焦落地應(yīng)用的權(quán)威研究成果,《案例集》全面展示了大模型前沿技術(shù)和發(fā)展成果,推動了大模型為代表的人工智能技術(shù)賦能社會經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。經(jīng)專家組的多輪評審,共52個各自領(lǐng)域的 -
發(fā)布了文章 2024-01-18 08:27
《RVfpga:理解計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)》3.0 版本更新上線
《RVfpga:理解計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)》3.0版本更新上線,掃碼進(jìn)入官網(wǎng)注冊申請獲取?!禦Vfpga:理解計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)》(以下簡稱“《RVfpga》”)是Imagination推出的完整RISC-V計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)課程,該課程針對本科教學(xué)設(shè)計,包含一整套豐富的教學(xué)資料和實(shí)踐練習(xí),可幫助學(xué)生了解處理器架構(gòu)中的關(guān)鍵要素,包括多個IP內(nèi)核,修改RISC-V內(nèi)核的方法,1.3k瀏覽量 -
發(fā)布了文章 2024-01-17 08:27
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發(fā)布了文章 2024-01-16 08:27
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發(fā)布了文章 2024-01-13 08:27
基于TensorFlow和Keras的圖像識別
TensorFlow和Keras最常見的用途之一是圖像識別/分類。通過本文,您將了解如何使用Keras達(dá)到這一目的。定義如果您不了解圖像識別的基本概念,將很難完全理解本文的內(nèi)容。因此在正文開始之前,讓我們先花點(diǎn)時間來了解一些術(shù)語。TensorFlow/KerasTensorFlow是GoogleBrain團(tuán)隊創(chuàng)建的一個Python開源庫,它包含許多算法和模型1.4k瀏覽量