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          何以為貓?可解釋AI從語義層面理解CNN的識別機制

          • 來自北京大學、東方理工、南方科技大學和鵬城實驗室等機構(gòu)的研究團隊提出了一種語義可解釋人工智能(semantic explainable AI, S-XAI)的研究框架,該框架從語義層面解釋了 CNN 的學習機制。近年來,CNN 因其優(yōu)異的性能,在計算機視覺、自然語言處理等各個領(lǐng)域受到了研究者們的青睞。但是,CNN 是一個 「黑盒」 模型,即模型的學習內(nèi)容和決策過程很難用人類能夠理解的方式提取和表達,這限制了它的預(yù)測可信度和實際應(yīng)用。因此,CNN 的可解釋性受到了越來越多的關(guān)注,研究者們試圖采用特征可視化,
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          Meta 已開發(fā)出無文字語言AI翻譯系統(tǒng),小扎親自演示閩南語翻譯

          •   10月20日消息,世界上大約7000種已知的語言中,有40%沒有標準的書寫系統(tǒng)。這些沒有文字的語言給現(xiàn)代機器學習翻譯系統(tǒng)帶來了一個獨特的問題,因為翻譯通常需要先將口頭語言轉(zhuǎn)換為書面文字,翻譯后再將文字還原為語音。不過Meta公司10月19日宣布,已經(jīng)通過其最新的開源語言人工智能(AI)解決了這個問題?! eta公司公布了“第一個由人工智能驅(qū)動的無文字語言的語音翻譯系統(tǒng)”,該系統(tǒng)成功地翻譯了閩南語,這是一種主要在臺灣地區(qū)使用的口頭語言。  了解到,該系統(tǒng)是Meta公司人工智能項目的一部分,被稱為“通用
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          谷歌開發(fā)乒乓球機器人 可連續(xù)對打340次!

          •   10月20日消息,谷歌公布其正在研究的“乒乓球機器人”項目i-Sim2Real,其機器人在與人類對打時一回合可接球340次?! ?jù)了解,谷歌之所以選擇乒乓球運動,是因為機器人可以與快節(jié)奏以及相對不可預(yù)測的人類行為進行交互。  同時,機器人完成乒乓球動作時,既要求速度又要求精度,這對學習算法提出了很高的要求。  乒乓球這類運動具有固定的、可預(yù)測的環(huán)境,使其成為研究人機交互和強化學習問題的理想測試平臺?! 〈送猓雀璧钠古仪驒C器人可以在模擬環(huán)境中不斷學習,并將學習成果應(yīng)用于現(xiàn)實世界?! -Sim2Rea
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          TrendForce:存儲器廠聚焦CXL存儲器擴充器產(chǎn)品

          • 據(jù)TrendForce集邦咨詢最新服務(wù)器相關(guān)報告指出,CXL(Compute Express Link)原是希望能夠整合各種xPU之間的性能,進而優(yōu)化AI與HPC所需要的硬件成本,并突破原先的硬件限制。CXL的支援仍是以CPU為源頭去考慮,但由于可支援CXL功能的服務(wù)器CPU Intel Sapphire Rapids與AMD Genoa現(xiàn)階段僅支援至CXL 1.1規(guī)格,而該規(guī)格可先實現(xiàn)的產(chǎn)品則是CXL存儲器擴充(CXL Memory Expander)。因此,TrendForce認為
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          AOI+AI+3D 檢測鐵三角成形

          • 疫情突顯產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈中斷和制造業(yè)缺工問題,加上少量多樣需求成趨勢,迫使制造業(yè)快速轉(zhuǎn)型,走向更自動化、數(shù)字化的智能化方向。因此,各產(chǎn)業(yè)對自動光學檢測(AOI)技術(shù)的需求更為殷切。疫情突顯產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈中斷和制造業(yè)缺工問題,加上少量多樣需求成趨勢,迫使制造業(yè)快速轉(zhuǎn)型,走向更自動化、數(shù)字化的智能化方向。導入自動化及AI的過程中,傳統(tǒng)人力逐漸被取代,也改變產(chǎn)線人員配置的傳統(tǒng)生態(tài),其中,可以確保產(chǎn)線及產(chǎn)品質(zhì)量的自動檢測儀器不僅發(fā)揮精準有效的優(yōu)勢,還能針對缺陷或瑕疵及時修復、舍棄,降低不必要的時間成本與人力成本,快速穩(wěn)定且
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          Intel ON實錄:從工藝到GPU,從6GHz到Geti

          • 9月28日凌晨,英特爾ON技術(shù)創(chuàng)新峰會主題演講環(huán)節(jié)正式開講,英特爾CEO帕特·基辛格帶來了英特爾過去一年中的主要產(chǎn)品和技術(shù)發(fā)展介紹,以及更多的AI創(chuàng)新動態(tài)。
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          Meta AI大佬:目前大多數(shù)AI方法永遠不會帶來真正智能

          •   9月26日消息,F(xiàn)acebook母公司Meta的首席AI科學家雅恩·勒昆(Yann LeCun)認為,目前大多數(shù)AI方法永遠不會帶來真正的智能,他對當今深度學習領(lǐng)域許多最成功的研究方法持懷疑態(tài)度。  這位圖靈獎得主表示,同行們的追求是必要的,但還遠遠不夠。其中包括大型語言模型的研究,如基于Transformer的GPT-3。正如勒昆所描述的那樣,Transformer的支持者們相信:“我們將所有東西標記化,并訓練巨型模型進行離散預(yù)測,AI由此脫穎而出。”  勒昆解釋稱:“他們沒有錯。從這個意義上說,這
          • 關(guān)鍵字: Meta  AI  人工智能  

          突破智能3D光學檢測應(yīng)用關(guān)鍵

          • 面對現(xiàn)今消費電子產(chǎn)品極力朝向輕、薄趨勢發(fā)展,上中游印刷電路板(PCB)、面板、芯片等核心組件也須隨之整合,并采取一體化設(shè)計;在制程階段,則將要求質(zhì)量應(yīng)通過全檢、24/7不間斷連續(xù)生產(chǎn)。如今不僅導入自動化光學檢測(AOI)解決方案已是標配,還須加入人工智能(AI)以2D/3D圖像分析為核心的機器學習技術(shù),強化影像辨識功能?;仡欉^去AI因為受到高速運算技術(shù)限制,CPU無力執(zhí)行機器學習(Machine learning)算法,直到約7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度學習(Deep learning)算
          • 關(guān)鍵字: 3D光學檢測  機器視覺  AI  AIOT  

          STM32Cube.AI v7.2現(xiàn)可支持深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

          • 意法半導體近期發(fā)布的 STM32Cube.AI v7.2 帶來了對深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的支持功能,從而可以在現(xiàn)有微控制器上運行更準確的機器學習應(yīng)用軟件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出,用于把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為適合STM32 MCU 的代碼。該解決方案依附于 STM32CubeMX,這是一個幫助開發(fā)人員初始化STM32芯片的圖形界面軟件。同時,STM32Cube.AI 還用到 X-CUBE-AI軟件包,其中包含用于轉(zhuǎn)換訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序庫。開發(fā)人員可以參照我們的入門指南,從STM32CubeMX
          • 關(guān)鍵字: STM32Cube.AI  深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  

          Cadence發(fā)布Verisium AI-Driven Verification Platform引領(lǐng)驗證效率革命

          • 楷登電子(美國 Cadence 公司)近日宣布,推出 Cadence? Verisium? Artificial Intelligence (AI)-Driven Verification Platform,整套應(yīng)用通過大數(shù)據(jù)和 JedAI Platform 來優(yōu)化驗證負荷、提高覆蓋率并加速 bug 溯源。Verisium 平臺基于新的 Cadence Joint Enterprise Data AI (JedAI) Platform,并與 Cadence 驗證引擎原生集成。隨著 SoC 復雜性不斷提高,
          • 關(guān)鍵字: Cadence  Verisium AI-Driven Verification Platform  驗證  

          英特爾ARM英偉達力推規(guī)范草案,想統(tǒng)一AI數(shù)據(jù)交換格式

          • 9月15日消息,當?shù)貢r間周三芯片公司9月15日消息,當?shù)貢r間周三芯片公司英特爾、ARM和英偉達共同發(fā)布了一項所謂人工智能通用交換格式的規(guī)范草案,目的是使機器處理人工智能的過程速度更快、更高效。英特爾、ARM和英偉達在草案中推薦人工智能系統(tǒng)使用8位的FP8浮點處理格式。他們表示,F(xiàn)P8浮點處理格式有可能優(yōu)化硬件內(nèi)存使用率,從而加速人工智能的發(fā)展。這種格式同時適用于人工智能訓練和推理,有助于開發(fā)速度更快、更高效的人工智能系統(tǒng)。在開發(fā)人工智能系統(tǒng)時,數(shù)據(jù)科學家面臨的關(guān)鍵問題不僅是收集大量數(shù)據(jù)來訓練系統(tǒng)。此外還需
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          更簡單、更聰明的X-CUBE-AI v7.1.0 輕松布署AI模型

          • X-CUBE-AI是意法半導體(簡稱ST)STM32生態(tài)系統(tǒng)中的AI擴充套件,可自動轉(zhuǎn)換預(yù)先訓練好的AI模型,并在用戶的項目中產(chǎn)生STM32優(yōu)化函式庫。最新版本的X-CUBE-AI v7.1.0主要有三項更新:? 支持入門級STM32 MCU;? 支持最新AI架構(gòu);? 改善使用者體驗和效能調(diào)校。ST持續(xù)提升STM32 AI生態(tài)系統(tǒng)的效能,且提供更多簡單、易用的接口,并強化更多類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的運算,而且最重要的一點是:免費。在介紹X-CUBE-AI v7.1.0的三大更新之前,先了解一下X-CUBE-AI的主
          • 關(guān)鍵字: ST  X-CUBE-AI  AI模型  

          突破計算機視覺極限,芯原AI-ISP技術(shù)帶來創(chuàng)新的圖像增強體驗

          • 2022年9月6日,中國上海 - 領(lǐng)先的芯片設(shè)計平臺即服務(wù)(Silicon Platform as a Service,SiPaaS?)企業(yè)芯原股份(芯原,股票代碼:688521.SH)今日宣布推出創(chuàng)新的人工智能圖像增強AI-ISP技術(shù),可為智能手機、汽車電子、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用提供超越傳統(tǒng)計算機視覺技術(shù)的先進的圖像增強效果。 芯原的AI-ISP技術(shù)創(chuàng)新地將公司業(yè)已獲得市場廣泛應(yīng)用的可擴展、可編程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理(NPU)技術(shù),以及已通過ISO 26262和IEC 61508功能安全標準雙認證的圖像
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          FPGA如何在PC中實現(xiàn)AI和ML

          • 每年P(guān)C廠商都會推出一系列新的筆記本電腦,它們通常都配備了最新的技術(shù)和功能,旨在提供出色的用戶體驗。從以往的經(jīng)驗來看,這些創(chuàng)新主要集中在外觀尺寸,屏幕增強和用戶界面等方面。而AI(人工智能)和ML(機器學習)的日益普及開辟了一個充滿可能性的新世界,PC廠商和生態(tài)系統(tǒng)巨頭都在尋求將這些先進的新功能添加到其產(chǎn)品功能集中。在本篇博文中,萊迪思將討論PC中AI/ML功能的增長趨勢,為什么FPGA非常適合實現(xiàn)這些新的體驗,并舉例說明采用萊迪思技術(shù)的PC解決方案。使用AI/ML功能優(yōu)化PC用戶體驗對于世界各地的許多人
          • 關(guān)鍵字: 萊迪思  FPGA  AI  ML  

          愛芯元智亮相2022世界人工智能大會,核心技術(shù)AI-ISP“愛芯智眸?”正式發(fā)布

          • 中國 上海 2022年9月1日——人工智能視覺感知芯片研發(fā)及基礎(chǔ)算力平臺公司愛芯元智宣布,受邀出席為期3天的2022世界人工智能大會(WAIC)。大會以“智聯(lián)世界 元生無界”為主題,集中展示全球人工智能發(fā)展成果,把握人工智能與元宇宙相融互促的發(fā)展趨勢,描繪AI時代的美好圖景。作為受邀參展公司之一,愛芯元智攜全系列端側(cè)邊緣側(cè)AI芯片產(chǎn)品及智能消費、智慧城市、智慧交通等多領(lǐng)域應(yīng)用解決方案亮相,展現(xiàn)“芯向未來 視界無界”的AI“芯”生態(tài),并正式公布了自研核心技術(shù)AI-ISP“愛芯智眸?”。  
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