一位行業分析師最近透露，中國已經開發了跨多個數據中心的單一生成式 AI （GAI） 模型，考慮到在單個數據中心使用不同 GPU 的復雜性，更不用說在多個地理位置使用服務器了，這是一項巨大的壯舉。Moor Insights & Strategy的首席分析師Patrick Moorhead在X（前Twitter）上表示，中國是第一個實現這一成就的國家，他是在一次可能無關的NDA會議的對話中發現的。這種在不同地點/架構中訓練 GAI 的技術對于中國保持其 AI 夢想向前發展至關重要，尤其是在美國制裁阻止
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數據中心 GPU 生成式AI 模型
通過探索看似不相關的大語言模型(LLM)架構之間的潛在聯系，我們可能為促進不同模型間的思想交流和提高整體效率開辟新的途徑。盡管Mamba等線性循環神經網絡(RNN)和狀態空間模型(SSM)近來備受關注，Transformer架構仍然是LLM的主要支柱。這種格局可能即將發生變化：像Jamba、Samba和Griffin這樣的混合架構展現出了巨大的潛力。這些模型在時間和內存效率方面明顯優于Transformer，同時在能力上與基于注意力的LLM相比并未顯著下降。近期研究揭示了不同架構選擇之間的深層聯系，包括T
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Transformer RNN SSM 模型
7月24日消息，美國當地時間周二，Facebook母公司Meta推出了一款功能強大的新型人工智能模型，該模型被Meta首席執行官馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）譽為“前沿級”，旨在與OpenAI及谷歌等業界領先者的類似產品展開競爭。這款名為Llama
3.1的新人工智能模型，Meta歷經數月精心訓練，并斥資數億美元提升計算能力。該公司表示，這是對今年早些時候發布的Llama
3的重大升級。扎克伯格在采訪中強調：“在人工智能助手領域，智能程度是產品競爭力的核心。我們正在構建的Llam
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Meta 開源 AI 模型 扎克伯格
恩智浦半導體宣布與NVIDIA合作，將NVIDIA經過訓練的人工智能模型通過eIQ機器學習開發環境部署到恩智浦廣泛的邊緣處理產品組合中。NVIDIA TAO工具套件功能與恩智浦eIQ機器學習開發環境的集成令業內振奮，開發人員能夠在競爭日益激烈的人工智能領域中實現加速開發。恩智浦是首家將NVIDIA TAO API直接集成到其人工智能產品中的半導體供應商，以幫助開發人員更輕松地在邊緣部署經過訓練的人工智能模型。簡化人工智能模型的訓練和部署是當今人工智能領域開發人員面臨的重大挑戰之一。為了應對這一挑戰，恩智浦
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隨著新一輪AI浪潮的深入發展及不斷延伸，一場由數智化技術引領的工業革命呼之欲出。同時，AI應用正在從傳統的云計算平臺向邊緣計算領域擴展，形成了新的分支和進化方向，即邊緣AI。邊緣AI不僅降低了系統的處理負載，還解決了數據傳輸的延遲問題，已在視覺檢測、產線監測、工廠機器人、無人車、軌道交通等領域被廣泛應用。2024年5月，研華在深圳（5/7）、上海（5/10）、武漢（5/14）、北京（5/17）四大城市舉辦“激發AI的力量”研華邊緣AI產業應用論壇，攜手合作伙伴中電港、英偉達、創新奇智、森云智能分享多模態大
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TFLite模型的開盲盒體驗之flatbuffer格式介紹相信在嵌入式平臺上部署過神經網絡模型的伙伴，都不會對TFLite格式陌生。TFLite是谷歌推出的一個輕量級推理庫，它的主要目標是在移動端和嵌入式設備上部署深度學習模型。為了在這些設備上運行，需要將訓練好的TensorFlow模型轉換成一種特殊的格式，這就是TensorFlow Lite模型。轉換過程包括模型轉化、部署和優化三個步驟，旨在提升運算速度并減少內存、顯存占用。具體來說，這其中最終要的就是以.TFLite為格式的模型文件，其主結構為一個M
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根據以氧化鋯型陶瓷為基礎的車用氧傳感器工作原理，利用能斯特方程，分別對電壓型和電流型輸出的兩種氧傳感器信號進行推導，將其轉化為數學模型，為性能仿真研究與其關聯因素提供理論基礎。闡述導致兩種氧傳感器輸出偏移的幾種因素，并給出偏移量的參考評價，為氧傳感器信號分析測定提供理論依據。
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一位計算機科學教授表示，免費的AI模型現在在性能上“相當接近”谷歌和ChatGPT開發商OpenAI的專有模型，大多數軟件開發人員最終將選擇使用免費的模型。
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隨著電力事業的發展和智能電表的普及，電力體系趨于完善，方便了電力行業的用電管理工作，然而竊電行為屢禁不止，竊電技術也日新月異。為了能夠準確識別出存在的竊電用戶，引入數據挖掘技術，使用C4.5算法構建用戶竊電識別模型，能夠更加準確有效地對用戶的竊電行為進行分析。
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竊電 數據挖掘 C4.5算法 模型 202205
為了改善電動車PTC控制方法以及提高對PTC控制的保護，本文基于模型搭建了電動汽車PTC控制用軟件，通過仿真測試，該模型可以實現電動汽車PTC的控制，判斷PTC的過溫、過流等故障，按相應的故障等級進行動作，并能夠實現電流、功率的閉環控制，提供了一種電動汽車用簡易、高效的PTC控制方法。
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電動汽車 PTC 模型 控制 202109
當很多消費者，還在被華為自動駕駛技術“絕對第一”這則消息，震得不要不要的時候，華為又偷偷放了一個大招，又來了一個“全球第一”。在華為的開發者大會上，余承東發布了業界首個千億級生成與理解中文NLP大模型，這也是業界最大的CV（視覺預訓練）大模型，華為將它命名為“華為云盤古大模型”。正如余承東在以前的手機發布會上一樣，余承東激動的表示：“這是今天最重磅的產品”！然后現場“掌聲如雷”，久久不息……當然，這次的“華為云盤古大模型”也值得大家給予掌聲，因為千億級參數規模的AI大模型，這可是已經逼近人類神經元的數量了
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華為 AI 模型
1? ?記住相關性：使用X*W+B=Y公式在上一期里，曾經說明了人和ML( 機器學習) 一樣都很擅長于將事物從原來的空間對映到另一個空間，例如繪畫、寫作等。在對映過程中，會不斷強化其對共性的記憶強度，因而能從經驗中累積、沉淀其所觀察過事物的共同規律( 即共相)。在ML 領域里，這個X*W+B=Y 的對映公式，扮演核心角色。現在就從最簡單的例子，來仔細觀察，看看如何來找出W和B 的值。請從這個簡單的范例出發：首先從空間對映的視角來看，如下圖所示：這X 空間里已知有2 個值，分別對映到Y
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202104 ML 模型
又一次，AI 欺騙了人類。 在一次試驗中，AI 讓 73% 的人相信 AI 合成音效是真實的。這一最新研究成果有望應用于電影、電視劇等影視制作工作中。 想象一下，假如你正在看一部恐怖片：女主戰戰兢兢地走在黑暗的地下室中，背景音樂十分恐怖，同時一些看不見的邪惡生物也在黑暗中蠕動，然后突然一聲巨響，一個物體被撞倒了…… 如果沒有這種令人緊張又恰到好處的音效，只通過眼睛看到的場景很難讓人產生這種恐懼感。 通常，這些音效是由錄音室中的
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如今對于一些技術節點，設計人員需要在晶圓代工廠流片和驗收之前進行光刻友好設計(Litho Friendly Design) 檢查。由于先進節點的解析度增進技術(RET) 限制，即使在符合設計規則檢查 (DRC) 的設計中，我們仍看到了更多的制造問題。
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模型 光刻 DRC MBH
電阻不再是電阻——高頻時確實如此許多設計師沒有意識到實際元件中的寄生因素會影響它們的值。當頻率達到幾百兆赫茲時，諸如電阻、電感和電容等基本元件都會呈現出非理想的特性。這種變化在設計濾波器或試
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