動態(tài)

• 發(fā)布了文章 2024-01-12 08:27

  計算機視覺：AI如何識別與理解圖像

  

  計算機視覺是人工智能領域的一個重要分支，它致力于讓機器能夠像人類一樣理解和解釋圖像。隨著深度學習和神經網絡的發(fā)展，人們對于如何讓AI識別和理解圖像產生了濃厚的興趣。本文將探討計算機視覺中AI如何進行圖像識別與理解的過程，并介紹相關應用和挑戰(zhàn)。一、圖像識別與理解的基本過程數據預處理在圖像識別與理解的過程中，首先需要進行數據預處理。這一步驟包括圖像的讀取、歸一化

  AI 人工智能 圖像識別 計算機視覺

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• 發(fā)布了文章 2024-01-10 08:27

  2024年人工智能十大趨勢預測

  

  ChatGPT爆火已經一年有余，GPT版本已經從最初的3.5升級到了4.0。隨著AI的持續(xù)升溫，全球的生成式AI投資也帶來了激增。IDC預測，到2027年，全球在人工智能解決方案上的支出將超過5000億美元，這意味著技術投資將發(fā)生重大轉變，轉向人工智能實施以及人工智能增強產品和服務的采用。同時，OpenAI也即將推出基于GPT的應用商店。2024年或許是生成

  AI ChatGPT GPT 人工智能

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• 發(fā)布了文章 2024-01-09 08:27

  MulticoreWare與Imagination一同按下汽車計算工作負載的“加速鍵”

  

  MulticoreWareInc與ImaginationTechnologies共同宣布已在德州儀器TDA4VM處理器上實現了GPU計算，不僅使算力提升了約50GFLOPS，而且還實現了自動駕駛和高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）常見工作負載性能的躍升。此次合作使得在高分辨率（3200x2000）圖像上使用GPU運行StereoBM（StereoBlockMatc

  gpu imagination 汽車計算平臺

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• 發(fā)布了文章 2024-01-06 08:27

  Nature：當AI遇見量子計算，會引發(fā)科學革命嗎？

  

  我們可以將其稱為未來計算的復仇者聯盟。將兩個科技界最熱門的術語——機器學習和量子計算機結合起來，就形成了量子機器學習（quantummachinelearning）。就像《復仇者聯盟》的漫畫書和電影將一群超級英雄集結起來，形成了一個夢幻團隊，這一組合很可能會吸引大量關注。但無論在科技還是小說領域，制定一個好的情節(jié)都是至關重要的。如果量子計算機能夠以足夠大的規(guī)

  AI 機器學習 量子計算

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• 發(fā)布了文章 2024-01-05 08:27

  什么是機器學習？它的重要性體現在哪

  

  機器學習是一種人工智能（AI）的子領域，旨在使計算機系統(tǒng)通過經驗自動學習和改進，而無需明確地進行編程。它側重于開發(fā)算法和模型，使計算機能夠從數據中提取模式、進行預測和做出決策，而無需顯式地指示特定任務的解決方法。機器學習的重要性體現在幾個方面數據處理能力：在當今數字化時代，我們產生了大量的數據。機器學習能夠處理和分析這些龐大的數據集，從中提取有價值的信息和見

  AI 人工智能 機器學習 計算機

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• 發(fā)布了文章 2024-01-04 08:27

  GPU：大數據時代的強力引擎

  

  現如今，我們正身處于數據爆炸的時代，大規(guī)模的數據正在重新定義著科技和商業(yè)的規(guī)則。GPU（GraphicsProcessingUnit，圖形處理單元）技術已經成為科技創(chuàng)新的關鍵利器，極大地提高了系統(tǒng)精度和方案開發(fā)速度。無論是圖像識別、語音文字處理、機器翻譯（MT），還是自動駕駛、虛擬現實（VR）和增強現實（AR）等行業(yè)應用，GPU在大數據存儲、清洗、預處理以及

  gpu 大數據時代 深度學習

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• 發(fā)布了文章 2024-01-03 08:27

  2023年度十大科技名詞

  

  12月26日，“2023年度十大科技名詞”在京發(fā)布?！按笳Z言模型、生成式人工智能、量子計算、腦機接口、數據要素、智慧城市、碳足跡、柔性制造、再生稻、可控核聚變”入選。十個最具影響力和代表性的科技名詞，為公眾描繪出一幅科技發(fā)展的生動畫卷?！?023年度十大科技名詞”由全國科學技術名詞審定委員會事務中心聯合國家語言資源監(jiān)測與研究平面媒體中心、蜜度微熱點研究院、萬

  人工智能 智慧城市 語言模型

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• 發(fā)布了文章 2023-12-30 08:27

  Kaggle知識點：訓練神經網絡的7個技巧

  

  科學神經網絡模型使用隨機梯度下降進行訓練，模型權重使用反向傳播算法進行更新。通過訓練神經網絡模型解決的優(yōu)化問題非常具有挑戰(zhàn)性，盡管這些算法在實踐中表現出色，但不能保證它們會及時收斂到一個良好的模型。訓練神經網絡的挑戰(zhàn)在訓練數據集的新示例之間取得平衡。七個具體的技巧，可幫助您更快地訓練出更好的神經網絡模型。學習和泛化使用反向傳播設計和訓練網絡需要做出許多看似任

  函數 模型 神經網絡

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• 發(fā)布了文章 2023-12-28 08:27

  Imagination劉國軍：緊抓異構計算機遇，推進各類生態(tài)建設

  

  作為當前最受關注的芯片類型之一，GPU市場有多類角色正參與競跑。雖然英偉達的地位目前不可撼動，但也有諸多新興GPU公司在積極追趕。對于新創(chuàng)公司來說，成功設計一款GPU芯片，除了自身設計能力，最為關鍵的就是IP核、EDA工具等。目前全球市場中，如需GPUIP就繞不開具有領先地位的Imagination公司。這是一家總部位于英國，于2017年被凱橋資本收購的企業(yè)

  gpu imagination 異構計算

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• 發(fā)布了文章 2023-12-27 08:27

  神經網絡是如何學習預測的？

  

  作為一名程序員，我們習慣于去了解所使用工具、中間件的底層原理，本文則旨在幫助大家了解AI模型的底層機制，讓大家在學習或應用各種大模型時更加得心應手，更加適合沒有AI基礎的小伙伴們。GPT與神經網絡的關系GPT想必大家已經耳熟能詳，當我們與它進行對話時，通常只需關注自己問出的問題（輸入）以及GPT給出的答案（輸出），對于輸出內容是如何產生的，我們一無所知，它就

  AI GPT 神經網絡

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