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          EEPW首頁 >> 主題列表 >> 機器學習

          數(shù)據(jù)重要性日增 可望帶動半導體成長契機

          •   目前半導體產(chǎn)業(yè)正處于數(shù)據(jù)分析的中途點,除了大量數(shù)據(jù)已被產(chǎn)生及分析之外,新技術的開發(fā)也讓分析數(shù)據(jù)更有效率。不過,評論認為,隨之而來的問題是如何進一步利用數(shù)據(jù),因此也可望激發(fā)更多實驗與投資潮出現(xiàn),一舉推升半導體到新的成長階段。據(jù)SemiconductorEngineering報導,思科(Cisco)預估,2021年每年網(wǎng)路流量將從2016年的1.2ZB(Zettabyte;1ZB為1兆GB),來到3.3ZB,而且從每日最忙碌60分鐘期間的流量來看,在2016年已增加51%,相對整體流量成長則僅有32%。評
          • 關鍵字: 半導體  機器學習  

          機器學習如何改變未來十年軟硬件

          • 摩爾定律放緩,使得我們得以重新進入“架構的黃金年代”,見證各式各樣芯片和指令集的飛速發(fā)展。
          • 關鍵字: 機器學習  芯片  

          會變成什么樣,機器學習如何改變未來十年軟硬件

          • 摩爾定律放緩,使得我們得以重新進入“架構的黃金年代”,見證各式各樣芯片和指令集的飛速發(fā)展。
          • 關鍵字: 機器學習  

          無人駕駛真正絆腳石是黑客 自動化造成失業(yè)恐惹眾怒

          • 只需要幾次意外事故,就能阻止無人駕駛汽車的部署。這可能不會妨礙先進的自動駕駛系統(tǒng)部署,但它很可能會對完全無人駕駛車輛的開發(fā)產(chǎn)生相當大的威懾作用。
          • 關鍵字: 無人駕駛  機器學習  

          Gartner發(fā)布2017年新興科技技術成熟度曲線 提出未來十年驅動數(shù)字化業(yè)務的三大趨勢

          •   全球領先的信息技術研究和顧問公司Gartner發(fā)布了2017年新興科技技術成熟度曲線(Hype Cycle for Emerging Technologies),其中包含的各類新興科技技術揭示出未來五到十年內(nèi)可以幫助各企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟時代中生存并繁榮發(fā)展的三大顯著趨勢?! ∵@三大趨勢為無處不在的人工智能(AI)、透明沉浸式體驗(transparently immersive experiences)和數(shù)字平臺(digital plat
          • 關鍵字: 機器學習  深度學習  

          庫克:GPU 大躍進催生機器學習,AI 將取代部分工作

          •   印度媒體《TheHindu》8日報導,蘋果(AppleInc.)執(zhí)行長提姆庫克(TimCook)在受訪時表示,人工智能(AI)是非常強大的、它將會越來越接近人類的能力,未來在某個時間點,部分AI功能將會遠優(yōu)于人類。他說,AI就像空氣一樣,看不到卻又無所不在,包括軟體、AppleTV、電子郵件、HomePod等蘋果研發(fā)團隊手上都有AI計劃案。   庫克指出,GPU跳躍式的進展讓一年前辦不到的機器學習得以成真,而且未來5年還會有更多的進展,這對擁有深厚芯片專業(yè)知識的蘋果來說將會是一大競爭優(yōu)勢。他還提到,
          • 關鍵字: 機器學習  AI   

          半導體產(chǎn)業(yè)應如何在大數(shù)據(jù)中淘金?

          • 形形色色設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量時刻不停地飛速增長,如何利用每天產(chǎn)生的天文數(shù)字量級數(shù)據(jù),成為科技業(yè)面臨的一道難題。
          • 關鍵字: 機器學習  工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)  

          谷歌也發(fā)布了Web前端機器學習庫,就叫deeplearn.js

          •   在人工智能時代,不管是音箱、手機、汽車、app,自家產(chǎn)品沒有用上深度學習都不好意思跟別人打招呼;另外,谷歌和 Facebook 都分別在 TensorFlow 和 Caffe 2 里提出了在移動設備上運行機器學習算法的目標和相關支持,更優(yōu)秀的框架和更低的計算力要求確實是移動應用開發(fā)者的福音。不過這還沒完,在瀏覽器上以 WebApp 的形式做模型推理甚至模型訓練也有重要的開發(fā)和應用需求。   以往大家對前端機器學習庫的關注度較低,不外乎人們認為 JavaScript 運行速度低、應用范圍窄、支持前端的
          • 關鍵字: 谷歌  機器學習  

          人工智能沒那么簡單 這些誤解你有嗎?

          • 對于AI基本概念的誤解,會使我們無法正視它,也有很多人在擔心AI技術一旦發(fā)展起來將會毀滅人類,進而對AI很警惕,甚至排斥。
          • 關鍵字: 人工智能  機器學習  

          麥肯錫報告:2017年機器學習和人工智能現(xiàn)狀

          •   咨詢公司麥肯錫日前發(fā)布報告,對人工智能和機器學習領域的現(xiàn)狀及未來進行了分析。   以下為報告要點:   ——包括百度和谷歌(微博)在內(nèi)的科技巨頭,2016年在人工智能上的投入在200億至300億美元之間,其中90%花到研發(fā)和部署上,還有10%用于人工智能收購。   ——人工智能投資已經(jīng)變成全球頂尖科技公司之間的專利和知識產(chǎn)權大戰(zhàn)。   ——美國公司吸收了2016年66%的人工智能投資,中國以17%位居第二,而且增長很快。
          • 關鍵字: 機器學習  人工智能  

          史無前例!蘋果開誠布公談機器學習

          • 從蘋果的這第一篇博文中,我們可以清楚地看到它在機器學習領域的進展和思路,可以說是史無前例的開誠布公。它這么做,自然是為了表明自己在人工智能領域并沒有落后,希望能夠因此吸引更多人才。
          • 關鍵字: 蘋果  機器學習  

          機器學習在EDA領域戲份漸重 開啟新應用途徑

          •   機器學習(ML)技術開始逐漸在全球電子設計自動化(EDA)領域扮演要角,在2017年設計自動化會議(DAC 2017)上超過2成報告甚至是與機器學習技術相關,不過機器學習應用仍未均勻分布,其中資料近用即為一大課題,而安謀(ARM)自2年前開始在芯片設計上進行關于程序設計錯誤的大量分析,發(fā)現(xiàn)機器學習技術有助于實現(xiàn)無程序錯誤的芯片開發(fā),這似乎也開啟了運用機器學習技術協(xié)助芯片設計的新應用途徑。        根據(jù)New Electronics網(wǎng)站報導,安謀技術服務團隊工程分析總監(jiān)Brya
          • 關鍵字: 機器學習  EDA  

          AI領域的硬核先鋒們這樣看未來

          • 科技有時被人看成一個遙遠、神秘的東西。從過去已經(jīng)發(fā)生過的事看,一些創(chuàng)新者的探索有的會埋于風沙銷聲匿跡,有的啟發(fā)多年后某一場產(chǎn)業(yè)革命。
          • 關鍵字: AI  機器學習  

          全新憶阻器超越現(xiàn)有機器學習系統(tǒng)

          •   在當今“大數(shù)據(jù)”時代,現(xiàn)有計算機硬件架構已面臨速度和高能耗的瓶頸??萍既請笥浾呷涨安稍L美國密西根大學電子工程與計算機系盧偉教授獲悉,他帶領同事研發(fā)出一種全新憶阻器(Memristor)陣列芯片,其處理圖片和視頻等復雜數(shù)據(jù)的速度和能效,超越了現(xiàn)有最先進機器學習系統(tǒng)。相關論文發(fā)表在最近一期《自然·納米技術》雜志上。   目前,用機器學習來處理大數(shù)據(jù)越來越受重視。不過現(xiàn)有的機器學習只是基于現(xiàn)有硬件架構在算法上進行革新,在學習和推理過程中仍需不斷在處理器和存儲器之間轉移
          • 關鍵字: 機器學習  憶阻器  

          FPGA火力支持 百度強化機器學習布局

          •   中國搜索引擎大廠百度已將人工智能、機器學習視為公司未來發(fā)展的主要方向,并對相關領域進行大量投資。為了強化其公有云服務支持人工智能算法的能力,該公司在其全新公有云加速服務器中部署了賽靈思(Xilinx)的FPGA。百度FPGA云端服務器是百度云推出的一項全新服務,其采用高效的賽靈思Kintex FPGA、工具和軟件,能滿足發(fā)展及部署于包含機器學習和數(shù)據(jù)安全等硬件加速的數(shù)據(jù)中心應用需求。   百度云聯(lián)合總經(jīng)理兼百度基礎技術體系負責人劉煬表示,F(xiàn)PGA能為深度學習推論、安全及其它高速發(fā)展的數(shù)據(jù)中心應用提供
          • 關鍵字: FPGA  機器學習  
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          機器學習 介紹

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