人工智能（ai）文章進(jìn)入人工智能（ai）技術(shù)社區(qū)

數(shù)字孿生是什么？我該怎么用？

工廠管理者需要監(jiān)控設(shè)備、生產(chǎn)線和運(yùn)營(yíng)流程，從而實(shí)現(xiàn)維護(hù)，減少時(shí)間與生產(chǎn)成本。目前，已經(jīng)有不少行業(yè)進(jìn)行了一定程度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，也借此實(shí)現(xiàn)了運(yùn)營(yíng)歷史可視化，進(jìn)一步提升了決策能力。但除了回顧歷史數(shù)據(jù)，即審視已經(jīng)發(fā)生的事件之外，管理者還需要對(duì)未來(lái)可能出現(xiàn)的情況做出評(píng)估，對(duì)潛在情境與相應(yīng)后果做出展望，確保最終決策更具說(shuō)服力。這類場(chǎng)景之前就存在于制造業(yè)，利用軟件進(jìn)行不同類型的場(chǎng)景重現(xiàn)。通過(guò)模擬各類零件、元件與產(chǎn)品的設(shè)計(jì)與使用方式，制造商可以驗(yàn)證不同設(shè)備在不同負(fù)載、流程或環(huán)境下的實(shí)際表現(xiàn)。此外，制造商還經(jīng)常利用設(shè)備上的
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宜鼎靠三技術(shù) 沖刺Edge AI

工控內(nèi)存模塊廠宜鼎看好工業(yè)人工智能物聯(lián)網(wǎng)（AIoT）發(fā)展，已協(xié)助上千家客戶實(shí)現(xiàn)各式智能應(yīng)用落地，集團(tuán)以軟硬整合、遠(yuǎn)程管理、數(shù)據(jù)安全等三大技術(shù)層次，全力沖刺邊緣人工智能（Edge AI）應(yīng)用。宜鼎宣布攜手旗下子公司與策略合作伙伴，在臺(tái)北國(guó)際計(jì)算機(jī)展（Computex）發(fā)表全方位工控儲(chǔ)存與AI智能解決方案。受惠于工控內(nèi)存出貨轉(zhuǎn)強(qiáng)及價(jià)格回穩(wěn)，宜鼎第一季合并營(yíng)收達(dá)25.90億元，歸屬母公司稅后凈利季增33.1％達(dá)3.86億元，較去年同期成長(zhǎng)48.5％，每股凈利4.64元。宜鼎4月合并營(yíng)收月增7.8％達(dá)10.06億
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Teledyne宣布對(duì)其Sapera Vision Software進(jìn)行AI增強(qiáng)

Teledyne?很高興地宣布其?Sapera Vision Software 2022-05?版現(xiàn)已上市。Teledyne DALSA?的?Sapera? Vision Software?提供經(jīng)過(guò)現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證的圖像采集、?控制、圖像處理和人工智能功能，以設(shè)計(jì)、開發(fā)和部署高性能機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用。新的升級(jí)包括對(duì)其?AI?訓(xùn)練圖形工具?Astrocyte??及其圖像處理和?AI?庫(kù)工具Sa
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騰訊云上的IPU預(yù)覽正式推出,Graphcore公有云大批量部署進(jìn)行中

近日，Graphcore?（擬未）攜手騰訊云，正式發(fā)布騰訊云公有云上的IPU預(yù)覽，為廣大人工智能創(chuàng)新者提供騰訊云上的IPU即刻使用服務(wù)。這是繼金山云之后，Graphcore與中國(guó)大型公有云提供商提供云上IPU產(chǎn)品的又一個(gè)里程碑，體現(xiàn)了中國(guó)公有云市場(chǎng)對(duì)于IPU系統(tǒng)持續(xù)增長(zhǎng)的需求以及對(duì)Poplar?軟件易用性的認(rèn)可。目前，騰訊云公有云上的IPU預(yù)覽部署了Bow Pod4、Bow Pod16、IPU-POD4和IPU-POD16四種機(jī)型，支持自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、推薦、概率等經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以及稀疏運(yùn)算、
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立足MCU和傳感器打造杰出可穿戴解決方案

作為產(chǎn)品線最廣的半導(dǎo)體企業(yè)之一，意法半導(dǎo)體（ST）有眾多產(chǎn)品應(yīng)用在可穿戴市場(chǎng)，特別是圍繞著MCU（微控制器）和傳感器兩個(gè)關(guān)鍵產(chǎn)品系列，意法半導(dǎo)體緊跟市場(chǎng)需求，打造領(lǐng)先的可穿戴技術(shù)解決方案。可穿戴設(shè)備可以解決人們對(duì)便捷、健康、生活、娛樂(lè)等多樣化的需求，其市場(chǎng)前景可想象空間潛力巨大。意法半導(dǎo)體可穿戴設(shè)備產(chǎn)品組合旨在滿足各種嚴(yán)苛的可穿戴設(shè)備需求，目標(biāo)應(yīng)用涵蓋智能手表、健康監(jiān)測(cè)、心率監(jiān)測(cè)、運(yùn)動(dòng)設(shè)備等等多個(gè)方面。我們的產(chǎn)品組合包括數(shù)字處理、傳感器、網(wǎng)絡(luò)連接、安全和電源管理等解決方案。在這些應(yīng)用中，高精度、低功耗、緊
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結(jié)合5G、AI技術(shù) 高通推機(jī)器人解決方案

隨著5G在智能型手機(jī)之外的普及，高通技術(shù)公司已成為推動(dòng)5G擴(kuò)展和徹底革新機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的推手。在年度高通5G高峰會(huì)中，透過(guò)發(fā)表高通機(jī)器人RB6平臺(tái)和高通RB5 AMR參考設(shè)計(jì)，高通公布了尖端5G和邊緣AI機(jī)器人解決方案的擴(kuò)展藍(lán)圖。高通技術(shù)公司最新的先進(jìn)邊緣AI和機(jī)器人解決方案將用于支持打造更具生產(chǎn)力、自主性和更先進(jìn)的機(jī)器人。這些解決方案將有助于實(shí)現(xiàn)全新的商業(yè)應(yīng)用，包括AMR、送貨機(jī)器人、高度自動(dòng)化的制造機(jī)器人、協(xié)作機(jī)器人、UAM飛行器、工業(yè)無(wú)人機(jī)基礎(chǔ)設(shè)施、自主防御解決方案等更多應(yīng)用。高通機(jī)器人RB6平臺(tái)和高通
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宜鼎董座：全力沖刺Edge AI應(yīng)用

工控內(nèi)存模塊大廠宜鼎發(fā)布最新營(yíng)運(yùn)策略，將偕轉(zhuǎn)投資子公司全力沖刺人工智能邊緣運(yùn)算（Edge AI）技術(shù)與應(yīng)用。宜鼎近年看準(zhǔn)工業(yè)人工智能物聯(lián)網(wǎng)（AIoT）發(fā)展，已協(xié)助上千家客戶實(shí)現(xiàn)各式智能應(yīng)用落地，集團(tuán)將以軟硬整合、遠(yuǎn)程管理、數(shù)據(jù)安全等三大技術(shù)層次，大啖進(jìn)入成長(zhǎng)爆發(fā)階段的Edge AI市場(chǎng)龐大商機(jī)。宜鼎董事長(zhǎng)簡(jiǎn)川勝表示，過(guò)往宜鼎常談到的邊緣運(yùn)算，雖然能某種程度解決數(shù)據(jù)上傳云端的延遲問(wèn)題，但唯有加速導(dǎo)入AI技術(shù)、釋放AI應(yīng)用潛能，才能有效減輕產(chǎn)業(yè)智能化過(guò)程中，所面臨的云端處理成本與通訊傳輸壓力，而這也是宜鼎將目
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科技公司史上第一次：Meta開源GPT3參數(shù)大小的AI模型

　　在生成文本段落、模擬人類對(duì)話及解決數(shù)學(xué)問(wèn)題表現(xiàn)驚人的大型語(yǔ)言模型，顯然是這幾年AI發(fā)展最熱門的領(lǐng)域之一。但這樣的大型語(yǔ)言模型不僅能夠自行生成有害內(nèi)容，還可以將這樣的內(nèi)容通過(guò)在其上構(gòu)建的下游應(yīng)用程序傳播開來(lái)。　　理論上，更多人的參與對(duì)問(wèn)題的解決應(yīng)該會(huì)有所幫助。然而，由于語(yǔ)言模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力，迄今為止，它們?nèi)匀恢皇谴笮涂萍脊镜奶赜许?xiàng)目。而在更廣泛的群體如學(xué)界，以及擔(dān)心人工智能濫用的倫理學(xué)家和社會(huì)科學(xué)家中，只有旁觀的選項(xiàng)?！　　拔蚁嘈沤⑿湃蔚奈ㄒ环椒ㄊ菢O度透明?！盡eta AI的常務(wù)董
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美光：你的手機(jī)將更懂你

手機(jī)已經(jīng)成為強(qiáng)大的個(gè)性化設(shè)備，用戶可以通過(guò)各種應(yīng)用和功能定制個(gè)性化服務(wù)和信息。這種能夠了解用戶、情境和環(huán)境變化的能力被稱為情境感知，并且隨著更多的感知能力和計(jì)算方式出現(xiàn)，這種能力會(huì)變得越來(lái)越強(qiáng)大。如今，人們可能還沒(méi)意識(shí)到，其實(shí)他們的手機(jī)已經(jīng)內(nèi)置了多個(gè)傳感器、攝像頭以及其他情境感知硬件。除了用戶最為熟知的GPS，智能手機(jī)上還搭載了陀螺儀、計(jì)步器、磁力計(jì)和高度計(jì)等其他傳感器。這些硬件是為用戶創(chuàng)造獨(dú)特體驗(yàn)的關(guān)鍵。2022年，移動(dòng)設(shè)備及應(yīng)用程序生態(tài)系統(tǒng)也將進(jìn)一步利用這些功能，打造個(gè)性化的用戶體驗(yàn)。5G和人工智能將
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運(yùn)用FP-AI-VISION1的影像分類器

意法半導(dǎo)體（ST）持續(xù)積極參與高速發(fā)展的嵌入式人工智能領(lǐng)域。為了在具成本效益和低功耗的微控制器上加快運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，ST開發(fā)全方位的邊緣人工智能生態(tài)系統(tǒng)，嵌入式開發(fā)人員可以在各種STM32微控制器產(chǎn)品組合中，輕松新增利用人工智能的新功能和強(qiáng)大的解決方案。圖一顯示ST AI解決方案之于整個(gè)STM32產(chǎn)品組合，而且已經(jīng)擁有預(yù)先訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的嵌入式開發(fā)人員，可以在任何采用Cortex M4、M33和M7的STM32上移植、優(yōu)化和驗(yàn)證這整個(gè)產(chǎn)品組合。STM32Cube.AI是 STM32CubeMX的
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點(diǎn)燃AI創(chuàng)想，連動(dòng)產(chǎn)學(xué)結(jié)合

由TE Connectivity（簡(jiǎn)稱“TE”）主辦的TE AI Cup 2021-2022 競(jìng)賽近日?qǐng)A滿收官。本屆賽事共吸引全球逾百名學(xué)生參與。他們致力于應(yīng)用AI技術(shù)解決現(xiàn)實(shí)世界中的真實(shí)挑戰(zhàn)。來(lái)自三大洲的學(xué)子組成了23支團(tuán)隊(duì)，以AI技術(shù)為基礎(chǔ)，為工廠在實(shí)際生產(chǎn)中面臨的挑戰(zhàn)提供創(chuàng)新的解決方案。TE?AI?Cup競(jìng)賽的一大特色是堅(jiān)持以實(shí)踐與應(yīng)用為導(dǎo)向。參賽團(tuán)隊(duì)在比賽前期就鼓勵(lì)前往TE工廠，了解現(xiàn)行生產(chǎn)的挑戰(zhàn)。在比賽進(jìn)程中，參賽團(tuán)隊(duì)可以將他們?cè)O(shè)計(jì)的解決方案通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)或者遠(yuǎn)程的方式在TE工廠進(jìn)
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芯片設(shè)計(jì)新紀(jì)元：人工智能與 GPU 加速

NVIDIA 是一提到顯卡就會(huì)想到的第一個(gè)名字，它在設(shè)計(jì)高級(jí)硅片的同時(shí)在許多領(lǐng)域投入了大量時(shí)間。這家科技巨頭正在尋找使用其生產(chǎn)的硅來(lái)改進(jìn)芯片設(shè)計(jì)過(guò)程的方法。綠色團(tuán)隊(duì)預(yù)計(jì)集成電路設(shè)計(jì)的復(fù)雜性將在未來(lái)幾年呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。這就是為什么利用 GPU 計(jì)算單元的力量將很快從一個(gè)有趣的實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)變?yōu)樗行酒圃焐痰谋匦杵贰VIDIA 首席科學(xué)家兼研究高級(jí)副總裁 Bill Dally 在今年的GPU 技術(shù)大會(huì) (GTC)上談了很多關(guān)于使用 GPU 來(lái)加速現(xiàn)代 GPU 和其他 SoC 背后的設(shè)計(jì)過(guò)程的各個(gè)階段的問(wèn)題。N
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人臉識(shí)別的工作原理是什么？

什么是人臉識(shí)別？人臉識(shí)別是一種軟件層面的算法，用于通過(guò)處理視頻幀或數(shù)字圖像來(lái)驗(yàn)證或識(shí)別一個(gè)人的身份，其中該人的臉是可見的。面部識(shí)別技術(shù)有幾種不同的工作方法，但是他們通常會(huì)將圖像中的面部特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的面部特征進(jìn)行比較。人臉識(shí)別處理的4個(gè)步驟特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練用來(lái)檢測(cè)人臉的標(biāo)簽，并將人臉與圖像中的其他物體區(qū)分開來(lái)。標(biāo)簽是人類普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。人臉識(shí)別算法的工作流程任何人臉檢測(cè)和識(shí)別系統(tǒng)或軟件都繞不開人臉識(shí)別算法。業(yè)界將這些算法分為兩種：幾何方法側(cè)重于區(qū)分特征簡(jiǎn)而言之就將
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人工智能和數(shù)字孿生的起源

人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）、數(shù)字孿生——我們?cè)絹?lái)越頻繁地聽到這些新名詞，忽然之間它們變得舉足輕重。為什么？答案很簡(jiǎn)單：當(dāng)事情太過(guò)復(fù)雜以至于人類無(wú)法輕松處理，或者是留給人類做出關(guān)鍵決策的時(shí)間太少時(shí)，唯一的選擇就是把人類從繁瑣的事情中解放出來(lái)。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)需要能夠復(fù)制人類可能經(jīng)歷的思維過(guò)程，而這需要大量的數(shù)據(jù)以及對(duì)決策環(huán)境的深刻理解。那么，現(xiàn)在的情況如何？是德科技憑借 80 年的經(jīng)驗(yàn)積累幫助工程師開發(fā)先進(jìn)技術(shù)，擁有獨(dú)特的技術(shù)開發(fā)視角。過(guò)去幾十年來(lái)，我們看到的巨大進(jìn)步主要來(lái)自于電子產(chǎn)品的集成化和小型化。
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如何在資源受限的RISC-V內(nèi)核上嵌入人工智能？

人工智能（AI）幾十年來(lái)一直是一個(gè)熱門的技術(shù)話題。根據(jù)Statista 和Gartner 的預(yù)測(cè)，人工智能的收入將在未來(lái)4 年內(nèi)增長(zhǎng)4 倍，在2024 年后將超過(guò)1 000 億美元（1 美元約為人民幣6.4 元）。傳統(tǒng)上，復(fù)雜的人工智能計(jì)算在云端數(shù)據(jù)中心運(yùn)行。在GPU 加速器和專門的系統(tǒng)級(jí)芯片（SoC）的幫助下，在臺(tái)式機(jī)上實(shí)現(xiàn)人工智能模型，可以減少云端訪問(wèn)的要求。但在過(guò)去的幾年里，一個(gè)重要的轉(zhuǎn)變是AI 處理從云端轉(zhuǎn)到設(shè)備級(jí)。這主要?dú)w功于嵌入式設(shè)備/SoC 的性能不斷提高和安全考慮。這種轉(zhuǎn)變催生了嵌入式人工
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