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目前光芯片與光器件國產(chǎn)化程度較低，國內(nèi)產(chǎn)品多為無源器件、低 速率光芯片，根據(jù) ICC 預測，2021 年我國 25G 光芯片國產(chǎn)化率約 20%，25G 以 上光芯片國產(chǎn)化率僅 5%。...
在當今快速發(fā)展的技術環(huán)境中，人工智能 （AI） 正在全面改變行業(yè)，軟件開發(fā)也不例外。AI 可以通過簡化流程、自動執(zhí)行重復性任務以及使開發(fā)人員能夠構建創(chuàng)新應用程序來顯著增強開發(fā)人員體驗。...
強化學習（RL）是人工智能的一個子領域，專注于決策過程。與其他形式的機器學習相比，強化學習模型通過與環(huán)境交互并以獎勵或懲罰的形式接收反饋來學習。...
矢量數(shù)據(jù)庫目前在科技界風靡一時，而不僅僅是炒作。由于利用矢量嵌入的人工智能進步，矢量搜索變得越來越重要。這些向量嵌入是單詞嵌入、句子或文檔的向量表示，只需查看向量之間的距離度量，即可為語義接近的輸入提供語義相似性。...
Customer 360 是跨多個接觸點了解和管理客戶數(shù)據(jù)的綜合方法。組織必須全面了解客戶的交互、偏好和需求，以便提供個性化的體驗和服務。集成 GPT API 等 AI 驅動的語言模型可以顯著增強 Customer 360 系統(tǒng)的功能，通過自然語言處理、文本生成和數(shù)據(jù)分析增加價值。本文深入探討了將 ...
生成式 AI 正在通過自動化任務、增強協(xié)作和加速創(chuàng)新來改變軟件開發(fā)。這項尖端技術有望增強各種軟件角色，為共同創(chuàng)新創(chuàng)造不同的視角和機會。在本文中，我將深入研究生成式AI在軟件開發(fā)中的未來，討論道德考慮，并總結對行業(yè)的潛在影響。...
本系列文章的第一部分討論的CIFAR網(wǎng)絡由不同層的神經(jīng)元組成。如圖1所示，32 × 32像素的圖像數(shù)據(jù)被呈現(xiàn)給網(wǎng)絡并通過網(wǎng)絡層傳遞。CNN處理過程的第一步就是提取待區(qū)分對象的特性和結構，這需要借助濾波器矩陣實現(xiàn)。設計人員對CIFAR網(wǎng)絡進行建模后，由于最初無法確定這些濾波器矩陣，因此這個階段的網(wǎng)絡無...
隨著人工智能(AI)技術的快速發(fā)展，AI可以越來越多地支持以前無法實現(xiàn)或者難以實現(xiàn)的應用。本系列文章基于此解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)及其對人工智能和機器學習的意義。CNN是一種能夠從復雜數(shù)據(jù)中提取特征的強大工具，例如識別音頻信號或圖像信號中的復雜模式就是其應用之一。...
AI應用通常需要消耗大量能源，并以服務器農(nóng)場或昂貴的現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)為載體。AI應用的挑戰(zhàn)在于提高計算能力的同時保持較低的功耗和成本。當前，強大的智能邊緣計算正在使AI應用發(fā)生巨大轉變。與傳統(tǒng)的基于固件的AI計算相比，以基于硬件的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡加速器為載體的智能邊緣AI計算具備驚人的速度和...
RES在圖形編輯、視頻制作、人機交互和機器人等眾多應用領域具有巨大潛力。目前，大多數(shù)現(xiàn)有方法都遵循在知名數(shù)據(jù)集ReferIt和RefCOCO中定義的RES規(guī)則，并在近年來取得了巨大進展。...
2022年12月，OpenAI發(fā)布基于GPT-3.5的聊天機器人模型ChatGPT，參數(shù)量達到1750億個。ChatGPT引領全球人工智能浪潮，人工智能發(fā)展需要AI芯片作為算力支撐。...
傳統(tǒng)的語音到文本的翻譯是通過語音識別和文本機器翻譯的串聯(lián)實現(xiàn)。這個方法的缺點是推理過程中的錯誤會累加。ConST 可以直接將英語的語音翻譯成中文的文本，而且在語音到文本的翻譯中，達到了 SOTA（state of the art）的效果[2]。...
一般情況下，我們需要先指定一個k，當一個新的數(shù)據(jù)集來臨時，我們首先計算這個新的數(shù)據(jù)跟訓練集中的每一個數(shù)據(jù)的距離，一般使用歐氏距離。...
拍攝噪聲 (shot noise) 一般是泊松分布，它與接受的光信號的強度有關，發(fā)生在光子信號讀取之后激發(fā)電信號的過程中。...
與寧德時代傳統(tǒng)的電池缺陷檢測方法相比，基于 AI 技術的新方案有更好的速度與更高的精度，達到了預先設定的目標——零漏檢及單工序 400FPS 以上的圖像處理速度。...
PEFT 技術旨在通過最小化微調(diào)參數(shù)的數(shù)量和計算復雜度，來提高預訓練模型在新任務上的性能，從而緩解大型預訓練模型的訓練成本。這樣一來，即使計算資源受限，也可以利用預訓練模型的知識來迅速適應新任務，實現(xiàn)高效的遷移學習。因此，PEFT 技術可以在提高模型效果的同時，大大縮短模型訓練時間和計算成本，讓更多...
該團隊提出的光學卷積處理單元實驗驗證了手寫數(shù)字圖像特征提取和分類能力。結果表明，圖像特征提取精度達到5 bit；對來自MNIST手寫數(shù)字數(shù)據(jù)庫的手寫數(shù)字進行十分類，準確率達92.17%。...
一些研究人員便立馬想到可以使用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Fully convolutional Network)來實現(xiàn)這個過程，全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Fully convolutional Network)是我們之前在2D計算機視覺當中所采用的用于圖像分割的神經(jīng)網(wǎng)絡。...
前向梯度學習通常用于計算含有噪聲的方向梯度，是一種符合生物學機制、可替代反向傳播的深度神經(jīng)網(wǎng)絡學習方法。然而，當要學習的參數(shù)量很大時，標準的前向梯度算法會出現(xiàn)較大的方差。...
深度學習的意思其實不是不變的，它的本意是動態(tài)發(fā)展的。最初的深度學習基本意思是聚焦于區(qū)別于誤差反向傳遞算法（Backpropogation）那種打包式的黑箱（black-box）學習方法。...
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