機器學(xué)習(xí) 文章 進入機器學(xué)習(xí)技術(shù)社區(qū)
肯睿Cloudera推出全新機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(shù)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(xué)習(xí)（ML）的端到端項目，可直接通過Cloudera平臺一鍵部署。這六款A(yù)MPs融入了行業(yè)領(lǐng)先的實踐，以應(yīng)對復(fù)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)
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基于機器學(xué)習(xí)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(shù)推廣工程師Sandeep MistryTinyML 是機器學(xué)習(xí) (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(shè)備上。在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)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(cè)處理。TinyML 在 2019 年引起了人們的關(guān)注，當(dāng)時，Google 的 TensorFlow 團隊發(fā)布了適用于微控制器的 TensorFlow Lite (TFLM) 庫 [1]
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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(dǎo)體宣布與NVIDIA合作，將NVIDIA經(jīng)過訓(xùn)練的人工智能模型通過eIQ機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(lǐng)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(dǎo)體供應(yīng)商，以幫助開發(fā)人員更輕松地在邊緣部署經(jīng)過訓(xùn)練的人工智能模型。簡化人工智能模型的訓(xùn)練和部署是當(dāng)今人工智能領(lǐng)域開發(fā)人員面臨的重大挑戰(zhàn)之一。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，恩智浦
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機器學(xué)習(xí)常用術(shù)語匯總 (中英對照）
- 剛接觸機器學(xué)習(xí)框架 TensorFlow 的新手們，這篇由 Google 官方出品的常用術(shù)語詞匯表，一定是你必不可少的入門資料！本術(shù)語表列出了基本的機器學(xué)習(xí)術(shù)語和 TensorFlow 專用術(shù)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(xué)習(xí)世界的大門。機器學(xué)習(xí)術(shù)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
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機器學(xué)習(xí)常用術(shù)語匯總
- 剛接觸機器學(xué)習(xí)框架 TensorFlow 的新手們，這篇由 Google 官方出品的常用術(shù)語詞匯表，一定是你必不可少的入門資料！本術(shù)語表列出了基本的機器學(xué)習(xí)術(shù)語和 TensorFlow 專用術(shù)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(xué)習(xí)世界的大門。機器學(xué)習(xí)術(shù)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
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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(xué)習(xí)生命周期
- 流式軟件公司、JFrog軟件供應(yīng)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(xué)習(xí)（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(jié)合
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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(yù)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(guān)鍵要素數(shù)字化并非一種全新概念，但數(shù)字孿生技術(shù)從精確傳感到實時計算，再到將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為深度洞察，從多方面進一步推動了設(shè)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(xué)習(xí) (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(shè)備效率 (OEE)。當(dāng)我們了解了上述需求的復(fù)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
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英飛凌推出業(yè)界首款 USB 10Gbps 外設(shè)控制器EZ-USB? FX10
- 十多年來，EZ-USB? FX3 在機器學(xué)習(xí)應(yīng)用中發(fā)揮著至關(guān)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(biāo)準(zhǔn)構(gòu)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(lǐng)導(dǎo)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(yīng)用提供 USB 10Gb
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蘋果發(fā)布DeepPCR機器學(xué)習(xí)算法：加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理和訓(xùn)練
- 蘋果近日發(fā)布了DeepPCR機器學(xué)習(xí)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(luò)的推理和訓(xùn)練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理過程中，目前廣泛采取并行化技術(shù)，不過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(dǎo)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(luò)的訓(xùn)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
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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(wù)發(fā)展經(jīng)理 Eric Booth 90 歲的祖母患有嚴(yán)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(dāng)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(fēng)按鈕，向她展示了手機如何將他的話轉(zhuǎn)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?！边@也讓我們看到了該技術(shù)如何切實改善了言語、語
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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(yīng)計算和控制應(yīng)用而設(shè)計，并提供由硬件輔助的機器學(xué)習(xí)（ML）加速功能。該全新MCU產(chǎn)品系列通過降低人機交互的設(shè)計門檻，并為終端應(yīng)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
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Microchip在人工智能/機器學(xué)習(xí)方面的對策
- Microchip 在嵌入式AI 市場的重點領(lǐng)域包括工業(yè)自動化和維護、智能家居、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）及醫(yī)療。在AI 市場中，預(yù)測性維護是一個快速發(fā)展的重點領(lǐng)域。通過減少停機時間，可以幫助企業(yè)在設(shè)備維護方面節(jié)省成本。工程師面臨的主要挑戰(zhàn)之一是從大量數(shù)據(jù)中創(chuàng)建一個經(jīng)過篩選的數(shù)據(jù)集。這對于模型的開發(fā)和訓(xùn)練以及推理的準(zhǔn)確性非常關(guān)鍵。Microchip 開發(fā)了多種解決方案，旨在幫助設(shè)計人員和工程師克服與嵌入式AI 有關(guān)的挑戰(zhàn)，其中包括可以處理復(fù)雜算法的單片機（MCU）、微處理器（MPU）和FPGA。借助MPLAB? 機
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Microchip 推出 MPLAB? 機器學(xué)習(xí)開發(fā)工具包，助力開發(fā)人員輕松將機器學(xué)習(xí)集成到 MCU 和 MPU中
- —— 這款獨特的解決方案首次全面支持 8 位、16 位和 32 位 MCU 以及 32位MPU，可在邊緣實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí) (ML) 正成為嵌入式設(shè)計人員開發(fā)或改進各種產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)要求。為滿足這一需求，Microchip Technology Inc.（美國微芯科技公司）近日推出了全新的 MPLAB? 機器學(xué)習(xí)開發(fā)工具包，提供一套完整的集成工作流程來簡化機器學(xué)習(xí)模型開發(fā)。這款軟件工具包可用于Microchip的各類單片機 (MCU) 和微處理器 (MPU) 產(chǎn)品組合，助力開發(fā)人員快速高效地添加機器學(xué)習(xí)推理
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Nordic收購美國人工智能/機器學(xué)習(xí)技術(shù)
- Nordic Semiconductor宣布與美國人工智能和機器學(xué)習(xí)公司 Atlazo達成收購知識產(chǎn)權(quán)組合的協(xié)議，其中包括Atlazo八人核心團隊的雇用協(xié)議，并未披露具體金額?？偛课挥诿绹又菔サ甑腁tlazo公司是用于微型邊緣設(shè)備的人工智能和機器學(xué)習(xí)(AI/ML)處理器、能源管理和傳感器接口設(shè)計的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者。Nordic公司與Atlazo 公司達成收購知識產(chǎn)權(quán)組合的協(xié)議，這將進一步鞏固Nordic在物聯(lián)網(wǎng)低功耗產(chǎn)品和解決方案開發(fā)領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，并加速重要的戰(zhàn)略發(fā)展計劃。通過收購Atlazo的知識產(chǎn)權(quán)和
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5G 技術(shù)、云原生開發(fā)和機器學(xué)習(xí)是推動物聯(lián)網(wǎng)解決方案的重要助力
- 每次談及物聯(lián)網(wǎng) (IoT)，行業(yè)就會明顯出現(xiàn)兩大陣營：樂觀派和悲觀派。后者將物聯(lián)網(wǎng)認定為“尚屬未來”的技術(shù)。而我個人是堅定的樂觀派：對于物聯(lián)網(wǎng)解決方案有望帶來的變革性創(chuàng)新，我既感到無比振奮，同時又保持審慎的樂觀態(tài)度，畢竟任何新興技術(shù)的崛起都要面臨諸多挑戰(zhàn)。 對于 Arm? 而言，伴隨我們持續(xù)推出一眾具有針對性的解決方案、IP 和其它各類技術(shù)的同時，既向創(chuàng)新者提供了有力的支持，也始終確保自己站在市場最前沿引領(lǐng)趨勢、應(yīng)對挑戰(zhàn)。正因于此，我們在全球生態(tài)系統(tǒng)中，對物聯(lián)網(wǎng)從業(yè)人員進行了一項調(diào)查，采訪對象包括開發(fā)者、
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