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標簽 > 人工智能
人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。
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據(jù)麥姆斯咨詢介紹,人工智能(AI)以及更具體的大型語言模型(例如ChatGPT)的最新進展給數(shù)據(jù)中心帶來了壓力。人工智能模型需要大量的數(shù)據(jù)進行訓練,為了...
隨著人工智能技術的飛速發(fā)展,自然語言處理(NLP)作為人工智能領域的一個重要分支,取得了顯著的進步。其中,大語言模型(Large Language Mo...
生成式人工智能如何治理 生成式人工智能的機遇和挑戰(zhàn)
人工智能按其模型可以劃分為決策式人工智能和生成式人工智能。決策式人工智能是一種用于決策的技術,它利用機器學習、深度學習和計算機視覺技術來處理專業(yè)領域的問...
淺談微軟Azure Cobalt 100內(nèi)核關鍵技術
微軟在自家芯片制造領域再次取得新突破,推出了Azure Cobalt 100,這是一款128核 Arm Neoverse N2 設計的CPU。這事是微軟...
如何調(diào)整現(xiàn)有設計使之應用于物聯(lián)網(wǎng)(IoT)
物聯(lián)網(wǎng)將成為在電器領域取得創(chuàng)新發(fā)展和尋求商機的基礎。機器學習和人工智能技術的不斷進步只會加速這一發(fā)展進程。
2019-11-01 標簽:處理器單片機物聯(lián)網(wǎng) 899 0
在人工智能以及針對各種截然不同的終端市場和系統(tǒng)而設計的機器學習芯片快速發(fā)展的推動下,人們可選擇的存儲器/體系架構數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式增長。
訓練支撐許多現(xiàn)代人工智能(AI)工具的大型神經(jīng)網(wǎng)絡都需要真實強大的計算能力。
2023-02-24 標簽:處理器人工智能深度神經(jīng)網(wǎng)絡 896 0
機器視覺技術的發(fā)展源于光學、化學、物理、電子、電視、機械設計、數(shù)學、軟件、人工智能、計算機和計算機視覺以及互聯(lián)網(wǎng)等領域的發(fā)現(xiàn)。隨著這些不同學科取得某些里...
應用于自動駕駛的多深度神經(jīng)網(wǎng)絡DNN調(diào)度機制設計
首先是在Pytorch、Tensorflow等AI框架下開發(fā)和訓練得到的模型,也可以進一步將模型轉換成ONNX格式。
2023-02-05 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能自動駕駛系統(tǒng) 892 0
當工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)遇到AI,會發(fā)生什么
或許這就是為什么在沒有IIoT提供關鍵幫助的情況下,企業(yè)很難在工業(yè)4.0帶來的大規(guī)模數(shù)字轉型中能夠生存下來的重要原因。而人工智能(AI)和IIoT這兩種...
SK hynix的“內(nèi)存中心計算”系統(tǒng)介紹
SK hynix面臨的問題是這樣的:生成式人工智能推理的成本非常高昂,不僅僅涉及到人工智能計算,還包括功耗、互聯(lián)和內(nèi)存,這些因素也在很大程度上推動了成本的增加。
電磁頻譜優(yōu)勢對作戰(zhàn)行動的信息域有著直接影響。當前的電子戰(zhàn)系統(tǒng)和戰(zhàn)術都過于依賴儲存對抗預案的數(shù)據(jù)庫,但這種機制無法快速應對新出現(xiàn)的或動態(tài)的先進威脅。
從評測能力上來看,由于目前的評測數(shù)據(jù)集主要是利用人類試題及其標準答案進行評測,這種評價方式更偏向?qū)ν评砟芰Φ脑u估,存在評估結果和模型真實能力有?定偏差。
2023-12-11 標簽:人工智能數(shù)據(jù)集ChatGPT 889 0
嵌入式人工智能是指將人工智能技術應用于嵌入式系統(tǒng)中的一種技術。嵌入式系統(tǒng)是嵌入到其他設備或系統(tǒng)中的計算機系統(tǒng),通常用于控制、監(jiān)測或執(zhí)行特定任務,如智能手...
工業(yè)機器人應用較多的企業(yè)已具備良好的數(shù)字化基礎,結合實際需求,對人工智能大模型在工業(yè)機器人領域的應用進行整體設計規(guī)劃。
在人工智能的廣闊領域中,自然語言處理(NLP)技術作為連接人類語言與機器智能的橋梁,正逐漸滲透到我們?nèi)粘I畹姆椒矫婷妫渲袡C器人技術便是一個尤為突出的...
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