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- 美國舊金山時間5月23日上午，英特爾人工智能開發者大會(AI DevCon 2018)在舊金山藝術宮開幕，英特爾副總裁、AI事業部(AIPG)負責人Naveen Rao主持會議。 NaveenRao目前是英特爾AI戰略的總策劃師，一位計算機設計師和神經科學家，英特爾于2016年并購NervanaSystems，作為Nervana的首席執行官兼聯合創始人Rao加入了英特爾，在2014年創立Nervana之前，Rao是高通公司的神經機器研究員，他專注于人工系統中的神經計算和機器學習。 接下來，本文將為
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英特爾 AI
- 2016年末，亞馬遜在某個AWS公告中提及了其面部識別軟件Rekognition，但當時并未透露該軟件的任何功能信息。不過，從今天開始，Rekognition或將正式進入大眾視野。 據外媒報道，北加利福尼亞州ACLU(公共交流聯合會)本周表示，俄勒岡州華盛頓縣警局將開始使用亞馬遜面部識別軟件Rekognition，用于可疑身份的鑒定。據了解，該服務屬于亞馬遜云計算服務AWS的一部分。亞馬遜稱，Rekognition可被用于對數千萬個人臉進行實時面部識別，能夠從人員密集、具有挑戰性的照片中最多檢測到1
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面部識別 AI
- 單片機與應用處理器的核心區別到底是什么呢?是核心主頻的差異?還是Linux系統的支持?又或者是處理器的架構?本文將以NXP的Cortex-M系列為例做簡要介紹。 一、Cortex-M的定位 處理器的體系結構定義了指令集(ISA)和基于這一體系結構下處理器的程序員模型，通俗來講就是相同的ARM體系結構下的應用軟件是兼容的。從ARMv1到ARMv8，每一次體系結構的修改都會添加實用技術。 在ARMv7版本中，內核架構首次從單一款式變成3種款式。Cortex-M系列屬于ARMv7結構下的一個款式：款式
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Cortex-M linux
- “夢想這東西和經典一樣，永遠不會因為時間而褪色，反而更顯珍貴! ----獻給所有有夢想的人 我是一個平凡的工程師，標準的80后，從事單片機及嵌入式相關工作已經有幾年有余。每天忙忙碌碌，上班下班，既有做出產品時的開心，也有調試程序時的痛苦。一個平凡的人，做著一些平凡的事，每天過著平凡的生活。 有人說做電子工程師是年輕人的活，過了30還不轉管理無論是體力上還是精力上都無法勝任了。這句話有一定的道理，但如果興趣依舊為何不繼續追尋自己的夢想呢?從小我就對機械、電子方面的東西感興趣。聽父母說，每次買回的玩
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Linux FPGA
- 北京時間5月21日晚間消息，微軟今日宣布，已收購加州人工智能(AI)初創公司Semantic Machines，以強化公司的對話式人工智能技術。 Semantic Machines主要是利用機器學習技術來增強人機對話的關聯度，這就需要不斷地獲取人工智能接收到的信息，并將其應用于未來對話中。Semantic Machines的語音識別團隊此前曾為蘋果的Siri個人助理提供自動語言識別技術。微軟并未透露這筆交易的財務細節。 當前，多家大型科技公司都試圖讓自己的智能助理與人類更加接近。亞馬遜曾表示，希望
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微軟 AI
- 5月21日晚間消息，針對網傳“聯想在中央某采購中心關于預裝國產操作系統的投票上投了反對票”的消息。聯想發布聲明稱，對此謠言表示強烈憤慨和譴責，同時取證并保留追究法律責任的權利。 聯想集團表示，網上所謂的國產操作系統投票事件，是發生在中央國家機關政府采購中心(簡稱央采中心)部門近日召開的2018年度計算機批量集中采購供應商會上。在此次會上，聯想集團提出的建議是使用單獨國產Linux系統整機方案，包括臺式機和筆記本。該建議形成了會議意見，并被央采中心向上級主管部門報批。 以下是聯想聲明全文： 聯想集
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聯想 Linux
- 微軟人工智能大會今天上午在北京正式召開，在微軟 Build 開發者大會剛剛結束的背景之下，人工智能大會的召開凸顯了微軟對 AI 的關注和努力，大會上，微軟全球執行副總裁、微軟人工智能及微軟研究事業部負責人沈向洋，微軟全球資深技術院士、微軟云與人工智能事業部黃學東博士，微軟云計算與人工智能事業部全球資深副總裁郭昱延與我們分享了微軟在語義分析、深度學習等人工智能領域的新進展。 與其他還在拿語音作為人機交互手段的公司相比，微軟更進一步地將人機交互的層次提升到了人機交流一，讓語音助手不僅僅作為幫助人類完成任
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微軟 AI
- 此前，華為消費者BG總裁余承東透露今年華為會有更大的技術突破，并以“很嚇人”三個字來形容這項技術突破。而據了解，這項技術將于近期正式發布。 截至當前，華為最新的大突破是在硬件方面，推出了全球首款移動端AI芯片“麒麟970”。難道繼麒麟970之后，華為在處理器研發上又有了一大突破? 看情況可能并不是。按照當時余承東所透露的，該技術的重點是可以幫助以前發布的手機產品極大提升性能。從這方面來看，被其稱為“很嚇人”的突破性技術極有可能體現在軟件方面。 還記得一年多之前，華為推出EMUI5.1，并對按照系
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華為 AI
- 這是一款中級豪華轎車的電子電器架構, 如圖1所示, 是一種平行的、由不同帶寬和信號傳輸標準 (protocol) 并通過網關(Gateway)連接而成的網絡， 這里有CAN(controller area network)、FlexRay、MOST、LIN、LVDS(Low voltage differential signaling)，甚至模擬信號的直接連接。 車載電子網絡已經有上萬個信號在不同傳輸標準 (protocol)下收發，不同形式的軟件在不同的上百個的電子控制模塊運行，軟件的規模已經超過
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AI 無人駕駛
- 2017年年底，鄭眾喜在華西醫院參加了一場人工智能研討會，很多科室都談到了醫療影像AI，醫生們認為AI需要在大量精準專業標識的影片基礎上才能做到智能。 華西醫院于2017年7月宣布成立醫學人工智能研發中心，當天一場消化內鏡人工智能演示中，通過云端上傳了12張檢查圖像，不到10秒篩選出息肉、新生物(癌癥)和靜脈曲張三種消化內鏡檢查常見結果，準確率分別為92.7%、93.9%和96.8%。 彼時，阿里健康與萬里云聯合推出醫療AI產品“Doctor You”，宣布正確識別肺結節達到90%以上;一個月后，
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醫療影像 AI
- 當前中國AI芯片投資熱情高漲。中國從事AI芯片研發的公司超過20家，集中于邊緣推斷芯片。測算表明，部署于消費電子、自動駕駛汽車、安防設備、物聯網設備等邊緣設備上的全球推斷芯片市場規模將年均增長132%至2022年的230億美元。工業物聯網相關的AI推斷芯片也有可能是下一個藍海市場。 巨頭推動安防行業“芯”發展 國產化進程提速 隨著谷歌、英偉達、IBM、英特爾等陸續進軍云端AI芯片市場，云端AI芯片已經逐漸成為海外巨頭們的戰場。而在我國，由于受到智慧城市、雪亮工程等一系列國家項目的推進與支持，以安防
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AI，芯片
- 日前，日本電氣公司已經通過使用AI技術(人工智能)和概率成形完成了對商業海底電纜的傳輸測試。測試是在超過10000千米的海底電纜上進行的。
日本電氣利用AI技術完成海底電纜的傳輸測試
日本電氣與谷歌合作發表的一篇研究報告首次證明，在11000千米的長度內，FASTER開放式海底電纜可以升級到6b/s/Hz的頻譜效率。
日本電氣解釋說，這意味著C頻段的容量超過了26Tb/s，超出海底電纜原計劃容量的2.5倍，并且沒有額外的資本支出。
在調制64正交振幅調制時，團隊使用近似香農
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AI 電纜
- 承載算力的芯片是人工智能發展的基石，是最重要的基礎設施資源，特別是在終端側對功耗、性能、穩定都有很高的要求。無論從國家戰略、還是行業市場來看，都需要做AI芯片。
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谷歌 AI
- 近年來，資本扎堆醫療AI。自2014年以來，國內醫療AI企業數量進入高速增長期，2016年已經達到36家之多，到2018年這個數字已經超過50。而近距離觀察這些企業，我們發現“醫療+AI”構想雖多，技術層面也不斷有產品推出，應用場景的國內商業落地卻少之又少。
4月17日，動脈網“醫療AI商業化落地”系列文章《希氏異構與華西醫院深度合作，走出了一套自己的模式》報道了希氏異構深耕華西醫院，探索其商業化落地之路的案例。
正如希氏異構創始人兼CEO宋
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AI 沃森
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