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設計新的暗物質(zhì)探測器：機器學習提高量子傳感器對暗物質(zhì)的靈敏度
- 如何探測暗物質(zhì)——一種可能占宇宙中所有物質(zhì)六分之五的不可見、幾乎無形的物質(zhì)？暗物質(zhì)應該就在我們身邊，對正常物質(zhì)產(chǎn)生微小的影響，但到目前為止，搜索都是空的。但一項新的研究表明， 采用機器學習的策略可以幫助量子傳感器最終追捕它。這種超靈敏傳感器還可能具有其他應用，例如無 GPS 導航、探測地下掩體以及發(fā)現(xiàn) 大爆炸后時刻的時空引力紋波。我們知道暗物質(zhì)的存在是因為它對星系運動的引力影響。但我們不知道它是由什么組成的，也不知道它如何與構成你或我的日常顆粒相互作用。盡管科學家們已經(jīng)為暗物質(zhì)的潛在組
- 關鍵字： 暗物質(zhì)探測器 機器學習 量子傳感器 暗物質(zhì) 靈敏度
芯片設計僅靠 AI 還不夠，可能需要經(jīng)典搜索和機器學習結合
- 自1971 年費德里科·法金 （Federico Faggin） 完成第一個商用微處理器 Intel 4004 的草圖以來，芯片設計已經(jīng)取得了長足的進步，當時他只用了直尺和彩色鉛筆。今天的設計人員可以使用大量的軟件工具來規(guī)劃和測試新的集成電路。但是，隨著芯片變得越來越復雜（有些芯片包含數(shù)千億個晶體管），設計人員必須解決的問題也越來越復雜。而這些工具并不總是能勝任這項任務。現(xiàn)代芯片工程是一個由九個階段組成的迭代過程，從系統(tǒng)規(guī)范到封裝。每個階段都有多個子階段，每個子階段可能需要數(shù)周到數(shù)月的時間，具體取決于問題
- 關鍵字： 芯片設計 AI 經(jīng)典搜索 機器學習
肯睿Cloudera推出全新機器學習項目加速器套件
- 可信的數(shù)據(jù)、分析和AI混合平臺廠商肯睿Cloudera今日宣布推出六款全新機器學習項目加速器（AMPs），旨在縮短企業(yè)實現(xiàn)AI用例價值的時間。六款新產(chǎn)品可在Cloudera平臺中為企業(yè)提供先進的AI技術和示例，以助力企業(yè)實現(xiàn)AI集成，并取得更有影響力的成果。AMPs是基于機器學習（ML）的端到端項目，可直接通過Cloudera平臺一鍵部署。這六款AMPs融入了行業(yè)領先的實踐，以應對復雜的ML挑戰(zhàn)，無論企業(yè)在何處運行示例或部署數(shù)據(jù)，都可通過工作流程實現(xiàn)無縫銜接。 肯睿Cloudera致力于通過AMPs系列產(chǎn)
- 關鍵字： 肯睿 Cloudera 機器學習 加速器套件
基于機器學習的高效嵌入式計算機視覺
- 作者：Arm 物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部主任軟件工程師兼技術推廣工程師Sandeep MistryTinyML 是機器學習 (ML) 的一個分支，專注于將 ML 模型部署到低功耗、資源受限的物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設備上。在物聯(lián)網(wǎng)設備上部署 ML 模型有諸多好處，包括減少延遲和保護隱私性，因為所有數(shù)據(jù)都是在端側處理。TinyML 在 2019 年引起了人們的關注，當時，Google 的 TensorFlow 團隊發(fā)布了適用于微控制器的 TensorFlow Lite (TFLM) 庫 [1]
- 關鍵字： Arm 機器學習 嵌入式 計算機視覺
恩智浦與NVIDIA合作：將TAO工具套件與eIQ開發(fā)環(huán)境無縫集成，加速人工智能部署！
- 恩智浦半導體宣布與NVIDIA合作，將NVIDIA經(jīng)過訓練的人工智能模型通過eIQ機器學習開發(fā)環(huán)境部署到恩智浦廣泛的邊緣處理產(chǎn)品組合中。NVIDIA TAO工具套件功能與恩智浦eIQ機器學習開發(fā)環(huán)境的集成令業(yè)內(nèi)振奮，開發(fā)人員能夠在競爭日益激烈的人工智能領域中實現(xiàn)加速開發(fā)。恩智浦是首家將NVIDIA TAO API直接集成到其人工智能產(chǎn)品中的半導體供應商，以幫助開發(fā)人員更輕松地在邊緣部署經(jīng)過訓練的人工智能模型。簡化人工智能模型的訓練和部署是當今人工智能領域開發(fā)人員面臨的重大挑戰(zhàn)之一。為了應對這一挑戰(zhàn)，恩智浦
- 關鍵字： 機器學習 開發(fā)環(huán)境 模型 部署
機器學習常用術語匯總 (中英對照）
- 剛接觸機器學習框架 TensorFlow 的新手們，這篇由 Google 官方出品的常用術語詞匯表，一定是你必不可少的入門資料！本術語表列出了基本的機器學習術語和 TensorFlow 專用術語的定義，希望能幫助您快速熟悉 TensorFlow 入門內(nèi)容，輕松打開機器學習世界的大門。機器學習術語表地址： https://developers.google.cn/machine-learning/glossary/?hl=zh-CNAA/B 測試 (A/B testing)一種統(tǒng)計方法，用于將兩種或多種技
- 關鍵字： 機器學習
機器學習常用術語匯總
- 剛接觸機器學習框架 TensorFlow 的新手們，這篇由 Google 官方出品的常用術語詞匯表，一定是你必不可少的入門資料！本術語表列出了基本的機器學習術語和 TensorFlow 專用術語的定義，希望能幫助您快速熟悉 TensorFlow 入門內(nèi)容，輕松打開機器學習世界的大門。機器學習術語表地址： https://developers.google.cn/machine-learning/glossary/?hl=zh-CNAA/B 測試 (A/B testing)一種統(tǒng)計方法，用于將兩種或多種技
- 關鍵字： 機器學習
JFrog助力開發(fā)者實現(xiàn)安全AI之旅，與DataBricks的MLflow集成實現(xiàn)無縫機器學習生命周期
- 流式軟件公司、JFrog軟件供應鏈平臺的締造者JFrog?近期宣布實現(xiàn)JFrog?Artifactory和Databricks開發(fā)的開源軟件平臺MLflow的全新機器學習（ML）生命周期集成。繼今年早些時候發(fā)布與Qwak和Amazon?SageMaker的原生集成后，JFrog?擴展了其通用AI解決方案，為企業(yè)提供以Artifactory作為模型注冊中心的單一記錄系統(tǒng)。這項全新集成讓?JFrog?用戶在簡化的端到端DevSecOps工作流中，結合
- 關鍵字： JFrog 安全AI DataBricks MLflow 機器學習
美光內(nèi)存與存儲是實現(xiàn)數(shù)字孿生的理想之選
- 據(jù) IDC 預測，從 2021 年到 2027 年，作為數(shù)字孿生的新型物理資產(chǎn)和流程建模的數(shù)量將從 5% 增加到 60%。盡管將資產(chǎn)行為中的關鍵要素數(shù)字化并非一種全新概念，但數(shù)字孿生技術從精確傳感到實時計算，再到將海量數(shù)據(jù)轉為深度洞察，從多方面進一步推動了設備和運營系統(tǒng)優(yōu)化，從而實現(xiàn)擴大規(guī)模并縮短產(chǎn)品上市時間。此外，啟用人工智能/機器學習 (AI/ML) 模型將有助于提高流程效率、減少產(chǎn)品缺陷，實現(xiàn)出色的整體設備效率 (OEE)。當我們了解了上述需求的復雜性和面臨的挑戰(zhàn)，就能意識到內(nèi)存與存儲對于實現(xiàn)數(shù)字孿
- 關鍵字： 數(shù)字孿生 DRAM 機器學習
英飛凌推出業(yè)界首款 USB 10Gbps 外設控制器EZ-USB? FX10
- 十多年來，EZ-USB? FX3 在機器學習應用中發(fā)揮著至關重要的作用，它為機器視覺相機、頻譜分析儀和許多高帶寬數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)提供 USB 5Gbps 連接的黃金標準構件。在人工智能推動下，現(xiàn)實世界的數(shù)字化程度不斷提高，各行各業(yè)對數(shù)據(jù)庫和更高速接口的需求也急劇增加。自 2021 年以來，英飛凌作為 USB 市場的領導者，已投入數(shù)千萬美元開發(fā)新一代通用 USB 控制芯片。經(jīng)過兩年的開發(fā)，EZ-USB? FX10 終于面世，其性能比上一代產(chǎn)品提高 300%，可為人工智能、影像和其他新興應用提供 USB 10Gb
- 關鍵字： EZ-USB 機器學習 數(shù)據(jù)采集 高速接口
蘋果發(fā)布DeepPCR機器學習算法：加速神經(jīng)網(wǎng)絡的推理和訓練
- 蘋果近日發(fā)布了DeepPCR機器學習算法，通過并行處理常規(guī)順序操作，可以加速神經(jīng)網(wǎng)絡的推理和訓練。神經(jīng)網(wǎng)絡處理過程中，目前廣泛采取并行化技術，不過神經(jīng)網(wǎng)絡中的一些操作仍然是按順序完成的，擴散模型通過一系列的去噪階段生成輸出，并且逐層進行向前和向后傳遞。隨著步驟數(shù)的增加，這些進程的順序執(zhí)行在計算上變得昂貴，可能會導致計算瓶頸。蘋果科研團隊為了解決這個問題，推出了DeepPCR算法，進一步加速了神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和推理。該團隊采用了平行循環(huán)還原（PCR）算法來檢索該解決方案，將順序過程的計算成本從 O（L）降低到
- 關鍵字： 蘋果 DeepPCR 機器學習 算法 神經(jīng)網(wǎng)絡
美光高性能內(nèi)存與存儲，推動 AI 豐富殘障人士生活體驗
- 美光云計算高級業(yè)務發(fā)展經(jīng)理 Eric Booth 90 歲的祖母患有嚴重的聽力障礙，即使佩戴助聽器也很難聽清別人在說什么。Eric 注意到，她需要湊近講話者，識別他們的唇語，努力理解他們的話語。而當多人進行交談時，她常常會感到迷茫。Eric 萌生了一個想法：為何不用祖母的智能手機幫她來“傾聽”呢？他打開手機的記事簿功能，按下麥克風按鈕，向她展示了手機如何將他的話轉錄成屏幕上的文字。他表示：“我的祖母非常興奮，笑得合不攏嘴，她現(xiàn)在可以參與到從前無法進行的對話中。”這也讓我們看到了該技術如何切實改善了言語、語
- 關鍵字： 語音識別 生成式AI 機器學習 內(nèi)存
英飛凌推出全新PSoC Edge產(chǎn)品系列,擴展微控制器產(chǎn)品組合
- 英飛凌科技股份公司于近日宣布推出全新的PSoC?微控制器（MCU）產(chǎn)品系列，即PSoC? Edge。PSoC?產(chǎn)品組合是英飛凌基于Arm? Cortex?內(nèi)核打造的高性能且低功耗的安全器件。PSoC Edge?專為新一代實時響應計算和控制應用而設計，并提供由硬件輔助的機器學習（ML）加速功能。該全新MCU產(chǎn)品系列通過降低人機交互的設計門檻，并為終端應用增加情景感知功能，讓終端產(chǎn)品變得更加智能和直觀易用，從而提供更高水平的終端用戶體驗。同時，它們還能通過內(nèi)置的英飛凌Edge Protect嵌入式技
- 關鍵字： 英飛凌 PSoC Edge 微控制器 MCU 機器學習
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