據報道，2018年8月3日-5日，江蘇省醫師協會放射醫師分會年會暨中國醫師協會放射醫師分會神經影像年會、白求恩公益基金會影像診斷專委會高峰會在南京成功召開，大會邀請了包括金征宇教授、馮曉源教授、田捷教授、Sanjiv Sam Gambhir教授等在內的138位國內外醫學影像領域專家，同時也吸引了全國1153名注冊參會的醫學影像專業人員，匯聚金陵，濟濟一堂，對中國醫學影像的發展，住院醫師培訓，各種疾病特別是中樞神經系統疾病的診斷思路和臨床路徑進行了深入探討和交流。同時對社會關注度極高的醫學影像AI，也開
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AI
人工智能(AI)是物聯網及工業4.0發展的核心。如果一個國家AI應用接受度越高，將對其GDP產生貢獻愈大。我國在既有半導體及ICT技術優勢及競爭力的基礎上，迎合各產業的需求不斷增加，開發出各種新應用晶片?！ ∪祟愐恢睂τ谂c自己相仿的機器人、以及人工智能(AI)的概念饒有興致。好萊塢電影和科幻小說也一直啟發著科學家們向著此方向不斷努力。雖然AI的泡沫曾經破滅了多次，但是近年來，一些重大的發展與突破又一次將該領域帶回到了公眾面前。就目前而言，未來AI發展有八大新趨勢?！ ∫弧⑿袠I垂直領域應用潛力大 人工
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AI AR
無論是國內，還是國外，許多AI芯片仍停留在實驗室數據的階段，更多是搏得一時好彩，但離真正商用的距離有很長的路要走。
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AI 芯片
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統板上，僅有為數不多的幾種電源管理相關的設計挑戰，但是由于需要反復調試，所以這類挑戰可能使系統的推出時間嚴重滯后
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FPGA GPU ASIC 電源管理
Voronoi圖是一種空間分割算法。其是對空間中的n個離散點而言的，它將平面分割為n個區域，每個區域包括一個點，此區域是到該點距離最近的點的集合。由于
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GPU 并行Voronoi 圖柵格
圖形處理單元(或簡稱GPU)會負責處理從PC內部傳送到所連接顯示器的所有內容，無論你在玩游戲、編輯視頻或只是盯著桌面的壁紙，所有顯示器中顯示的圖像
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GPU 圖形處理單元
在7月30日舉辦的“南京集成電路產業發展暨資本市場合作峰會”上，30多個重大項目進行集體簽約落戶南京，投資總金額達400億，涵蓋設計、封裝測試、制造等產業鏈環節，其中也包括產業基金相關項目?！ ⊥瑫r，南京集成電路產業聯盟正式成立，為支持集成電路產業垂直整合及并購重組，建立總規模200億美元的南京市集成電路產業投資基金，加大高端人才引進培育力度等?！ ∑挚诟咝聟^三個重點項目上會簽約，包括南京華瑞微集成電路有限公司高性能功率器件半導體產業化平臺項目、物格微電子(南京)有限公司面向IOT的無線和模擬芯片研發
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AI 芯片
2018國家杰青建議資助項目申請人名單公布，本年度共有200位申請人入選，來自112家高校和科研機構，其中男性177人，女性23人，全部擁有博士學位。在這200位申請人中，有25位從事與人工智能相關的研究，占比12.5%。 其中，跟人工智能有關的科研項目有：
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AI 人工智能
今年以來，AI芯片領域熱度持續升溫。手機等終端上的豐富應用場景為AI芯片的發展提供了廣闊土壤。高通在芯片領域的奮戰已長達30年之久，憑借其深厚的技術積累，正大力推動AI在終端側的落地，目前高通已經推出了第三代AI芯片驍龍845，比上一代實現了三倍的AI性能提升?！ 「咄ǘ嗄昵熬颓罢靶缘拇罅Χ韧度氲紸I芯片基礎技術的研發，以及AI應用的生態整合之中。高通最早在AI芯片上就開發了神經元處理器Zeroth，放在今天就是類似火熱的NPU概念，能讓裝有這一AI芯片的機器人能快速的識別色彩、理解文字和圖像。而為了
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智能時代就要到來，芯片市場格局一變再變。兩個典型例子：引領處理器市場 40 多年的英特爾 2015 年底收購完 Altera，今年 4 月就宣布計劃裁員 1.2 萬;另一方面，GPU 巨頭英偉達今年 3 月推出加速人工智能和深度學習的芯片 Tesla P100，投入研發經費超過 20 億美元，據《華爾街日報》報道，今年 5 月英偉達售出的 GPU 比去年同月增長 62%，公司當前市值 240 億美元?！ ∩疃葘W習應用大量涌現使超級計算機的架構逐漸向深度學習應用優化，從傳統 CPU 為主 GPU 為輔的
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AI TPU GPU FPGA
2017年，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，明確表示，到2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步;初步建成人工智能技術標準、服務體系和產業生態鏈;進一步優化發展環境，在重點領域全面展開創新應用。 近年，人工智能產業發展迅猛，但其標準建設卻相對滯后，市場上越來越多規?；?、商業化的產品和應用出現，亟需以標準化的手段來規范技術成果，提升產品、服務質量，實現快速創新推廣。 人工智能風口正勁，生物識別標準制定加速 從世界范圍來看，諸多發達國家都將人工智能的標準化建設放在了重要戰略位置，如美
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AI 生物識別 虹膜識別
8月1日，百度正式公布了2018年Q2季度財報，數據顯示本季度百度營收260億人民幣，同比增長32%，凈利潤64億人民幣，同比增長45%，而更為令人值得注意的是其營收增速?！ ⊥ㄟ^對其前四個季度的營收統計發現，百度分別實現了14.3%、29%、29%、31%的增速，可見其營收已經進入到了穩定增長階段，而這也主要歸功于“夯實移動基礎，決勝AI時代”的戰略落地。 一方面，是通過AI信息流業務的全面加速，百度APP 6月份平均日活用戶達到1.48億，同比增長17%，用戶使用時長同比增長30%，這對于百度來
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百度 AI
這是一個手把手教你學習深度學校的教程。一步一步，我們將要嘗試去解決Kaggle challenge中的臉部關鍵點的檢測問題。這份教程介紹了Lasagne，一個比較新
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卷積神經 網絡 GPU CPU
CPU架構是CPU廠商給屬于同一系列的CPU產品定的一個規范，主要目的是為了區分不同類型CPU的重要標示。目前市面上的CPU指令集分類主要分有兩大陣營，一個
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GPU CPU
8月1日，百度發布了第二季度財報。百度第二季度總營收為人民幣260億元(約合39.3億美元)，同比增長32%，超過此前分析師預期的255.56億元;歸屬于百度的凈利潤為人民幣64億元(約合9.67億美元)，同比增長45%?！ ≈档靡惶岬氖?，在這64億元凈利潤中，移動端營收占比77%，高于去年同期的72%。而百度APP 6月份平均日活用戶達到1.48億，同比增長17%，用戶使用時長同比增長30%?！ ∝攬筮€總結了百度近期的主要工作內容，大致可以總結為加快剝離外圍業務、專注于核心搜索和繼續推動人工智能(A
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