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          微軟 Office 大眼夾回歸，將推 AI 聊天虛擬形象
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 11 月 3 日消息，提到 Office 的“大眼夾”Clippy，很多老用戶應該并不陌生。微軟在 Office 97 中內置了這個回形針小助手，以幫助新用戶使用 Office，在 Office 2007 版本中被徹底“砍掉”了。今日，微軟文檔宣布大眼夾即將回歸，此前已出現在 Microsoft Teams 中的表情包。微軟文檔稱，大眼夾將于 11 月 10 日正式回歸，登陸心識宇宙的“萬物總動員”小程序，看起來類似 AI 聊天助手。此外，在不久的將來，全新的大眼夾會成為微軟
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          • 關鍵字：
                        微軟  大眼夾  AI  虛擬形象                          
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          Digi-Key 推出《未來工廠》第 2 季視頻系列
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 全球供應品類豐富、發(fā)貨快速的現貨電子元器件和自動化產品分銷商?Digi-Key Electronics， 日前發(fā)布了《未來工廠》視頻系列第 2 季中的第一集，該視頻系列重點關注工廠和制造設施在自動化和控制方面的發(fā)展。?Digi Key 與 Siemens、Schneider Electric 及 Phoenix Contact 共同推出了《未來工廠》視頻系列第 2 季。?該三集視頻系列由?Siemens、Schneider Electric?和?
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          • 關鍵字：
                        Digi-Key  未來工廠  工業(yè) 4.0  AI  邊緣計算  連通性                          
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          維視智造x西安電子科技大學，聯合授課助力AI產業(yè)人才培養(yǎng)
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 為加速人工智能技術和人才培養(yǎng)在產業(yè)端的落地，2022年10月維視智造與西安電子科技大學計算機科學與技術學院聯合舉辦了“機器視覺”線上授課，為2022級研究生帶來機器視覺基礎培訓、通用視覺檢測軟件VisionBank實操講解及工業(yè)案例講解演示。 一、機器視覺課堂：解決“真問題”，獲取“硬成果”隨著經濟發(fā)展進入新常態(tài)，人才供給與需求關系深刻變化，面對經濟結構深刻調整、產業(yè)升級加快步伐，如何建立適配行業(yè)的人才培養(yǎng)標準，并在高校的教學實踐中落地，成了校企合作的關鍵工作。西安電子科技大學在全球人工智能領域
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          • 關鍵字：
                        維視智造  西安電子科技大學  AI  人才培養(yǎng)                          
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          vivo新一代自研影像芯片亮相，采用AI-ISP架構 
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 2022年10月24日，vivo影像戰(zhàn)略發(fā)布會正式召開，新一代自研影像芯片亮相。據vivo透露，新一代自研影像芯片將采用AI-ISP架構，將傳統(tǒng)ISP低延時、高能效的特點進一步帶入到AI實時處理運算架構中。其定制了10bit MAC 電路，可以高效執(zhí)行10bit運算，推理延遲較傳統(tǒng)NPU最多降低了96%，能效比最高提升了200%。基于AI-ISP架構革新，vivo下一代自研芯片帶來了三大自研單元的升級，實現了三大突破：第一、片上內存單元的升級，帶來了每秒1.3萬億bit的數據吞吐速率，擁有了強大的算力保障
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          • 關鍵字：
                        vivo  影像芯片  AI-ISP架構                          
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          安森美半導體NCP1568D Active Clamp IC+NCP51530+NCP4308+FUSB3307應用于45W PoE to USB PD 電源
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 本方案介紹了用于乙太網供電到USB-PD應用的45 W通用輸入5 V，9 V，15 V和20 V輸出評估板，特色是使用安森美半導體的NCP1568D PWM控制器的主動箝位返馳式拓撲，搭配NCP51530半橋驅動器及NCP4308同步整流控制器與FUSB3307 USB-PD控制器，實現經由PoE兼容的DC/DC輸入電壓（37V–57V）搭配NCP1568D與FUSB3307元件輸出標準的USB-PD輸出規(guī)格，可應用在廣泛的USB-PD裝置的充電需求上。該方案將NCP1568和NCP51530用于主動箝位
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          • 關鍵字：
                        安森美  NCP1568D  Active Clamp  NCP51530  NCP4308  FUSB3307  PoE  PD  USB                          
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          學貫中西(12):從因果律看人機協同創(chuàng)新(續(xù))
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 1? ?前言:孔明與AI的激情相遇在上一期里我們說明了當今主流AI 的主要技能是基于大數據分析找出相關性，并迅速歸納出規(guī)律性。這項強大的能力，與人類天賦的溯因性推理能力之間，具有巧妙的互補性，就是：●? ?人類的天賦溯因性推理，協助AI 把它天賦的相關性轉化為強大的因果性推理能力；●? ?AI 的因果性推理，也能協助人類更加發(fā)揮其溯因性推理能力，激發(fā)出人類更高的創(chuàng)新力。其中第一項，上期已經舉例解說了；在本期里，將舉例解說第二項的互補性——人類如何
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          • 關鍵字：
                        202210  人機協同  AI                          
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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，這限制了它的預測可信度和實際應用。因此，CNN 的可解釋性受到了越來越多的關注，研究者們試圖采用特征可視化，
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          • 關鍵字：
                        AI  AI語義識別  CNN學習機制  S-XAI                          
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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，已經通過其最新的開源語言人工智能（AI）解決了這個問題。　　Meta公司公布了“第一個由人工智能驅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?！　×私獾?，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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          • 關鍵字：
                        Meta  AI  翻譯                          
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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?！　私?，谷歌之所以選擇乒乓球運動，是因為機器人可以與快節(jié)奏以及相對不可預測的人類行為進行交互?！　⊥瑫r，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?！　∑古仪蜻@類運動具有固定的、可預測的環(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。　　此外，谷歌的乒乓球機器人可以在模擬環(huán)境中不斷學習，并將學習成果應用于現實世界?！　-Sim2Rea
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          • 關鍵字：
                        谷歌  機器人  AI                          
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          TrendForce：存儲器廠聚焦CXL存儲器擴充器產品
          
                                                            
            
                    	
          • 據TrendForce集邦咨詢最新服務器相關報告指出，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功能的服務器CPU
 Intel Sapphire Rapids與AMD Genoa現階段僅支援至CXL 
1.1規(guī)格，而該規(guī)格可先實現的產品則是CXL存儲器擴充（CXL Memory 
Expander）。因此，TrendForce認為
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          • 關鍵字：
                        TrendForce  集邦咨詢  存儲器  CXL  AI/ML  DRAM                          
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          AOI+AI+3D 檢測鐵三角成形
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 疫情突顯產業(yè)供應鏈中斷和制造業(yè)缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢，迫使制造業(yè)快速轉型，走向更自動化、數字化的智能化方向。因此，各產業(yè)對自動光學檢測(AOI)技術的需求更為殷切。疫情突顯產業(yè)供應鏈中斷和制造業(yè)缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢，迫使制造業(yè)快速轉型，走向更自動化、數字化的智能化方向。導入自動化及AI的過程中，傳統(tǒng)人力逐漸被取代，也改變產線人員配置的傳統(tǒng)生態(tài)，其中，可以確保產線及產品質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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          • 關鍵字：
                        自動光學檢測  AOI  AI  3D  檢測鐵三角                          
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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品和技術發(fā)展介紹，以及更多的AI創(chuàng)新動態(tài)。
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          • 關鍵字：
                        英特爾On  技術創(chuàng)新峰會  AI  GPU  OpenVINO                          
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          Meta AI大佬：目前大多數AI方法永遠不會帶來真正智能
          
                                                            
            
                    	
          • 　　9月26日消息，Facebook母公司Meta的首席AI科學家雅恩·勒昆(Yann LeCun)認為，目前大多數AI方法永遠不會帶來真正的智能，他對當今深度學習領域許多最成功的研究方法持懷疑態(tài)度?！　∵@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測，AI由此脫穎而出?！薄　±绽ソ忉尫Q：“他們沒有錯。從這個意義上說，這
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                        Meta  AI  人工智能                          
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          突破智能3D光學檢測應用關鍵
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 面對現今消費電子產品極力朝向輕、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，并采取一體化設計；在制程階段，則將要求質量應通過全檢、24/7不間斷連續(xù)生產。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，強化影像辨識功能?；仡欉^去AI因為受到高速運算技術限制，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
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          • 關鍵字：
                        3D光學檢測  機器視覺  AI  AIOT                          
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          STM32Cube.AI v7.2現可支持深度量化神經網絡
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 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網絡的支持功能，從而可以在現有微控制器上運行更準確的機器學習應用軟件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出，用于把神經網絡轉換為適合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，其中包含用于轉換訓練好的神經網絡的程序庫。開發(fā)人員可以參照我們的入門指南，從STM32CubeMX
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                        STM32Cube.AI  深度量化神經網絡                          
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