穎脈Imgtec文章

• 通過強化學習策略進行特征選擇2024-06-05 08:27

  

  來源：DeepHubIMBA特征選擇是構建機器學習模型過程中的決定性步驟。為模型和我們想要完成的任務選擇好的特征，可以提高性能。如果我們處理的是高維數據集，那么選擇特征就顯得尤為重要。它使模型能夠更快更好地學習。我們的想法是找到最優數量的特征和最有意義的特征。在本文中，我們將介紹并實現一種新的通過強化學習策略的特征選擇。我們先討論強化學習，尤其是馬爾可夫決策

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• 大語言模型(LLM)快速理解2024-06-04 08:27

  

  自2022年，ChatGPT發布之后，大語言模型（LargeLanguageModel），簡稱LLM掀起了一波狂潮。作為學習理解LLM的開始，先來整體理解一下大語言模型。一、發展歷史大語言模型的發展歷史可以追溯到早期的語言模型和機器翻譯系統，但其真正的起點可以說是隨著深度學習技術的興起而開始。1.1統計語言模型在深度學習技術出現之前，語言模型主要基于傳統的統

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• 淺談車機交互的現狀和未來2024-05-31 08:28

  

  車載信息娛樂系統的發展歷史并不長，走向智能化、網聯化只是過去十幾年間的事情。縱觀其發展歷程，大致可以分為三個階段：初級階段（1910年至1990年代）：1910年，愛立信創始人拉什·馬格拉斯·愛立信（LarsMagnusEricsson）在他的車內安裝了一部電話，與其說為了滿足富豪車主需求，更像是推廣自家產品。1924年，雪佛蘭打造出世界上首款車載收音機，標

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• 2024年全球半導體產業發展態勢解析2024-05-30 08:27

  

  本文由半導體產業縱橫（ID：ICVIEWS）編譯自semiconductorintelligence2024年開局緩慢，但已為增長做好準備。根據WSTS的數據，2024年第一季度全球半導體市場規模為1377億美元。2024年第一季度比2023年第四季度下降5.7%，比去年同期增長15.2%。今年第一季度通常比上一年第四季度季節性下降。然而，2024年第一季度

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• AIGC+實時云渲染：開啟3D內容生態的黃金時代2024-05-28 08:27

  

  AIGC與GPT-4浪潮一起涌入大眾視野，在創作領域，人工智能取得了巨大的進步，并逐漸幫助甚至取代了人類進行復雜的創作活動。人工智能已經從以前的理解演變為自動生成內容，這宣布了人工智能時代的到來。AIGC的全稱是“人工智能生成內容”（AIGeneratedContent）”。“它是一個涉及自然語言處理的宏大概念（NaturalLanguageProcessi

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• 高性能計算集群的能耗優化2024-05-25 08:27

  

  高性能計算（HighPerformanceComputing，HPC）是指利用大規模并行計算機集群來解決復雜的科學和工程問題的技術。高性能計算集群的應用領域非常廣泛，包括天氣預報、生物信息學、人工智能、大數據分析等。隨著高性能計算集群的規模和性能的不斷提升，其能耗問題也日益突出。高性能計算集群的能耗不僅增加了運行成本，還對環境造成了不利影響，例如溫室氣體排放

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• 人工智能需要強大的計算能力，光芯片有幫助嗎？2024-05-24 08:27

  

  光學神經網絡使用光子而不是電子，比傳統系統具有優勢。摩爾定律已經相當快了。它認為，計算機芯片每兩年左右就會安裝兩倍數量的晶體管，從而在速度和效率上產生重大飛躍。但深度學習時代的計算需求增長速度甚至更快——這種速度可能不可持續。國際能源署預測，2026年人工智能消耗的電力將是2023年的10倍。計算硬件公司Lightmat

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• CPU渲染和GPU渲染優劣分析2024-05-23 08:27

  

  使用計算機進行渲染時，有兩種流行的系統：基于中央處理單元(CPU)或基于圖形處理單元(GPU)。CPU渲染利用計算機的CPU來執行場景并將其渲染到接近完美。這也是執行渲染的更傳統方式。然而，隨著GPU的出現，基于GPU的渲染獲得了很大的普及。這些GPU是特定用途的芯片，在某些情況下提供與CPU渲染相當的結果。從廣義上講，GPU渲染允許同時運行更多的并行進程，

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• 人工智能將加速RISC-V的采用：全球占比將達25%2024-05-21 08:27

  

  根據Omdia的最新研究，到2030年，RISC-V處理器將占據全球市場的近四分之一。盡管工業領域仍將是該技術最大的應用領域，但預計開放標準指令集架構(ISA)將在汽車領域實現最強勁的增長。此外，人工智能(AI)的興起也有助于RISC-V的持續崛起。RISC-V值得注意的是，它是免許可的，允許任何人使用該

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• 智能座艙179種功能一覽2024-05-17 14:59

  

  隨著新四化的開展，汽車已經開始從簡單的交通工具逐漸向智能終端轉變。智能座艙作為用戶和車輛進行交流的界面，逐步成為企業產品智能化的新破局點。智能汽車滲透率有望在2025年達到83%，智能座艙和智能駕駛是智能汽車的兩大核心，受限于技術、成本、道路條件等因素，智能駕駛落地較為緩慢。而得益于軟硬件技術的快速迭代，智能座艙領域正在快速發展，消費者開始將汽車視為“第三生

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