意法半導體（ST）發布了STM32Cube.AI version 7.2.0，這是微控制器廠商推出的首款支持超高效深度量化神經網絡的人工智能(AI)開發工具。 STM32Cube.AI 將預先訓練好的神經網絡轉換成STM32微控制器（MCU）可以運行的C語言代碼，是充分利用嵌入式產品有限的內存容量和算力開發尖端人工智能解決方案的重要工具，將人工智能從云端下移到邊緣設備，能夠為應用帶來巨大的優勢，其中包括原生隱私保護、確定性實時響應、更高的可靠性和更低的功耗。邊緣人工智能還有助于優化云計算使用率。
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意法半導體 STM32 AI開發工具 神經網絡
機器學習神經網絡進步使我們能夠處理越來越大量儲存資料。傳統方法是將數據傳輸到算法設備，但是這種移動巨量數據（高達 1 PB）以供可能只有幾十兆位元算法來進行處理真的有意義嗎？因此，在靠近數據儲存位置處理數據的想法引起了很多關注。本文研究了計算儲存理論和實踐，以及如何使用計算儲存處理器 (CSP) 為許多計算密集型任務提供硬件加速和更高性能，而不會給主機處理器帶來大量負擔。數據集崛起近年來，神經網絡算法在汽車、工業、安全和消費等應用中使用顯著增加。基于邊緣物聯網傳感器通常只處理少量數據，因此所使用算法占用很
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?機器學習 神經網絡 數據集
什么是人臉識別？人臉識別是一種軟件層面的算法，用于通過處理視頻幀或數字圖像來驗證或識別一個人的身份，其中該人的臉是可見的。面部識別技術有幾種不同的工作方法，但是他們通常會將圖像中的面部特征與數據庫中的面部特征進行比較。人臉識別處理的4個步驟特定的神經網絡被訓練用來檢測人臉的標簽，并將人臉與圖像中的其他物體區分開來。標簽是人類普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。人臉識別算法的工作流程任何人臉檢測和識別系統或軟件都繞不開人臉識別算法。業界將這些算法分為兩種：幾何方法側重于區分特征簡而言之就將
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人臉識別 算法 AI 機器學習 神經網絡
2021年對于人工智能技術和產業，依舊是不平凡的一年。隨著算力、數據、算法等要素逐漸齊備，先進的算法結構不斷涌現，各個研究方向研究成果層出不窮，成熟的AI技術逐漸向代碼庫、平臺和系統發展，實現產業和商業層面的落地應用，推動人工智能發展邁向新階段。在新的一年即將到來之際，智源研究院采用案例征集、專家咨詢等方法，向高校和科研機構專家學者征集2021年度人工智能動態、案例等內容，并通過向專業人士咨詢的形式匯總觀點及建議，形成2021-2022年度人工智能前沿報告（AI Frontiers Report）。報告專
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AI 機器學習 神經網絡 算法
1? ?神經網絡用于智能工廠和機器人的應用場景Imagination 關注應用人工智能（AI），特別是神經網絡技術來應對智能工廠和機器人應用場景這一嵌入式系統新趨勢。隨著自動化程度的提高，對嵌入式系統的需求不斷增加，過去微控制器（MCU）和基礎處理器能夠滿足對嵌入式系統的需求，而現在整個世界正在發生變化。我們所處的世界正向著全自動化邁進，以實現更高的生產率和安全性，智能工廠、工業機器人、數字孿生等概念，以及軟件定義環境，甚至“元宇宙”等來自科幻小說的概念，都變得越來越受關注。元宇宙環境
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202109 神經網絡 智能工廠
1? ?神經網絡的含義人工神經網絡（Artificial Neural Network）是一種模仿人類頭腦處理信息方式的數學模型。這種人工神經網絡（簡稱NN）的基本單元是神經元（Neuron），各個神經元與其他神經元互相連結在一起，一個神經元會受到多個其他神經元狀態的沖擊，也會將沖擊傳遞給其他神經元。我們把人類頭腦里的神經元簡化成一個圓圈，而以箭號來表示沖擊的傳遞。這些神經元都位于層（Layer）中，最典型的神經網絡模型包含三個部分：輸入層（Input Layer）、隱藏層（Hidde
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202108 神經網絡 空間對應
簡介化學機械拋光 (CMP) 是當今集成電路 (IC) 制造工藝中的關鍵作業。由于設計極其緊湊，并且 縮小到最先進的工藝技術節點，CMP 后的平面性變化可能會對制造成功產生重大影響。為了減輕 CMP 工藝的負面影響，大多數 IC 制造商使用 CMP 建模來檢測前道工序 (FEOL) 和 后道工序 (BEOL) 層中的潛在弱點，作為其可制造性設計 (DFM) 流程的一部分。CMP 弱點分 析旨在尋找設計中經過 CMP 后出現缺陷的概率高于平均值的區域。不同材料在 CMP 工藝 下會表現出不同的腐蝕速率，因此
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神經網絡 CMP 輪廓建模
就像從色彩中提煉出“三原色”，具有神經網絡的圖形是將氣味關系定量建模的一種合適的方法，在這方面，氣味可以被標記為多個分類標簽，研究人員稱之為“氣味嵌入”。智東西8月17日報道，想象一下，有一天電子產品可以模擬人的大腦識別并區分氣味，隨時提醒你周圍的氣味異常助你及時了解情況；或是在看電影的時候精確地對應屏幕中的畫面聞到相應的味道；甚至可以通過平板電腦上配備的氣味按鍵，幫助盲人通過氣味挑選菜品，這種感覺想想都覺得既方便又美妙。圖像和聲音的網絡化傳輸多數人已經司空見慣，而氣味是不是也可以進行網絡化識別傳輸呢？但
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8月16日消息，特斯拉CEO馬斯克日前在社交網絡上表示，公司正在開發一種稱為Dojo的神經網絡訓練計算機，以處理大量的視頻數據。馬斯克稱，Dojo就像是一頭真正的性能野獸。馬斯克進而表示， 如果網友覺得這些聽起來很有趣，歡迎考慮加入特斯拉的AI或計算機/芯片團隊。馬斯克此前曾提到過Dojo項目，這次再提，可能是為了吸引人才。在去年的自動駕駛開放日（“Autonomy Day”）上，馬斯克曾表示，Dojo目標是能夠接收大量數據并在視頻級別進行培訓，并使用Dojo程序或Dojo計算機對大量視頻進行無監督的大規
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在近期舉行的第 43 屆國際信息檢索年會 (ACM SIGIR2020) 上，Geoffrey Hinton 做了主題為《The Next Generation of Neural Networks》的報告。Geoffrey Hinton 是谷歌副總裁、工程研究員，也是 Vector Institute 的首席科學顧問、多倫多大學 Emeritus 榮譽教授。2018 年，他與 Yoshua Bengio、Yann LeCun 因對深度學習領域做出的巨大貢獻而共同獲得圖靈獎。自 20 世紀 80 年代開始
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在推進全面屏進程中，打孔前攝已經是較為成熟的商用解決方案，不過即將會被屏下前攝所取代。 屏下前攝是指攝像頭位于透明的 OLED 面板下方，在不活動的時候這個屏幕仍然可以作為一個正常的顯示屏工作，在拍攝的時候能夠讓光線透過到達前攝傳感器。屏下前攝存在非常多的優勢，但現有技術尚不足以使其商業化，其中一個尚未解決的問題就是由于屏幕像素結構的衍射，會模糊圖像，降低對比度，降低可用的光照度，甚至完全遮擋一些圖像內容。幸運的是，這種影響是以可預測的方式發生的，而且由于像素結構決定了一般只在水平方向上發生。為此 微軟
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屏下前攝 微軟 神經網絡
來源：中國科學院自動化研究所 音樂貫穿了人類文明的歷史，與每一種文化息息相關，遍布世界每一個角落。人類如此為音樂著迷，那么人類的大腦是如何感受與存儲音樂的？計算機如何能像人類大腦一樣感知與記憶音樂呢？ 中國科學院自動化研究所類腦智能研究中心曾毅團隊充分借鑒了人類大腦在音樂信息處理方面的神經機制，構建了一個多尺度的多腦區協同的脈沖神經網絡SNN（Spiking Neural Network）模型，用于音樂感知與記憶。 模型可以通過一首曲名從而回憶起整首樂曲，也可以只通過一個片段
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據外媒New Atlas報道，昆蟲會在不同的步態之間快速轉換，以應對外界刺激。科學家們現在創造了一個小型機器人，利用集成的人工神經網絡，可以做同樣的事情--這項技術最終可能會被用于性能更好的假肢。這款3D打印的六足機器人被稱為NeuroPod，由西班牙的研究人員開發。
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據electrek報道，特斯拉申請了一項技術專利，計劃從其龐大的車隊中獲取數據，以訓練自動駕駛神經網絡。
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以色列本古里安大學內蓋夫網絡安全研究中心的研究人員表示，在道路上投影圖像形成幻影物體，可導致行駛中的半自主或全自主駕駛汽車誤判并急剎車，從而危及車內駕駛員和乘客的生命。他們正在研究的神經網絡技術，將解決自主駕駛汽車無法識別幻影物體的缺陷。
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