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        ai software studio 文章 最新資訊

        維視智造x西安電子科技大學(xué),聯(lián)合授課助力AI產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)

        • 為加速人工智能技術(shù)和人才培養(yǎng)在產(chǎn)業(yè)端的落地,2022年10月維視智造與西安電子科技大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院聯(lián)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(chǔ)培訓(xùn)、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(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài),人才供給與需求關(guān)系深刻變化,面對經(jīng)濟結(jié)構(gòu)深刻調(diào)整、產(chǎn)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(xué)實踐中落地,成了校企合作的關(guān)鍵工作。西安電子科技大學(xué)在全球人工智能領(lǐng)域
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        vivo新一代自研影像芯片亮相,采用AI-ISP架構(gòu)

        • 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(jù)vivo透露,新一代自研影像芯片將采用AI-ISP架構(gòu),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(gòu)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(gòu)革新,vivo下一代自研芯片帶來了三大自研單元的升級,實現(xiàn)了三大突破:第一、片上內(nèi)存單元的升級,帶來了每秒1.3萬億bit的數(shù)據(jù)吞吐速率,擁有了強大的算力保障
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        Software République安全智能的電動汽車充電站亮相2022年巴黎車展

        • 2022 年 10 月 26 日,中國 —開放式創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng) Software République將在今年的巴黎車展上展示一個安全、互聯(lián)、雙向的電動汽車充電站,面向個人和專業(yè)參觀者。Software République是由 Atos、Dassault Systèmes、Orange、雷諾集團、意法半導(dǎo)體和Thales創(chuàng)立,致力于開發(fā)智能、安全、可持續(xù)的出行解決方案。 目前,近 80% 的電動和插電式混動車主選擇在家里、單位、公寓或私人停車場為車輛充電。 隨著電動汽車市場快速增長,充電便捷已成
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        學(xué)貫中西(12):從因果律看人機協(xié)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(dāng)今主流AI 的主要技能是基于大數(shù)據(jù)分析找出相關(guān)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(xié)助AI 把它天賦的相關(guān)性轉(zhuǎn)化為強大的因果性推理能力;●? ?AI 的因果性推理,也能協(xié)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(jīng)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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        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(xué)、東方理工、南方科技大學(xué)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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?! ⊥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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)問題的理想測試平臺?! 〈送?,谷歌的乒乓球機器人可以在模擬環(huán)境中不斷學(xué)習(xí),并將學(xué)習(xí)成果應(yīng)用于現(xiàn)實世界。  i-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(xué)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(dǎo)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(fù)、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(xué)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(dāng)今深度學(xué)習(xí)領(lǐng)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(xùn)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
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        突破智能3D光學(xué)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(dǎo)入自動化光學(xué)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)(Machine learning)算法,直到約7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度學(xué)習(xí)(Deep learning)算
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        STM32Cube.AI v7.2現(xiàn)可支持深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        • 意法半導(dǎo)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(xué)習(xí)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(xùn)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
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        Software République孵化器再添六家初創(chuàng)公司,宣布啟動疲勞駕駛監(jiān)測應(yīng)用新開發(fā)項目

        • ·       第二批初創(chuàng)企業(yè)加入 Software République定制孵化器計劃,包括 Basemark、CommuniThings、Compredict、CORE for Tech?、Entropy 和 Neovya·       正在開發(fā)的第一個BYOD (帶自己的設(shè)備) 解決方案先裝備在Dacia車型上,估算駕駛員疲倦度并提議停車休息的時間地點·  &n
        • 關(guān)鍵字: Software République孵化器  疲勞駕駛監(jiān)測  

        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(fù)雜性不斷提高,
        • 關(guān)鍵字: Cadence  Verisium AI-Driven Verification Platform  驗證  
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