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標簽 > 深度學習
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深度學習的進一步發展需要解決內存限制問題,而當前的解決方案無法利用所有可用計算,業內人士逐漸意識到需要專用芯片來支持深度學習訓練和推理。
斯坦福AI Lab主任、NLP大師Manning:將深度學習應用于自然語言處理領域的領軍者
像Alexa和Siri那樣的對話助手對自然語言處理產生了巨大的影響。最開始這些變化跟深度學習和自然語言處理關系不大,因為基本上用的都是人工編輯的腳本。所...
霍金的弟子,約翰霍普金斯大學教授Alan Yuille提出“深度學習在計算機視覺領域的瓶頸已至。
勒索軟件仍對組織構成重大威脅。隨著它不斷地發展,簽名和模式匹配等傳統技術越來越難以成功檢測勒索軟件……
在剛剛結束的主論壇里,百度CEO李彥宏與5位高管(百度CTO王海峰、百度高級副總裁兼MEG總經理沈抖、百度副總裁兼SLG總經理景鯤、百度副總裁兼IDG總...
人工智能將在2-3年內在國內市場形成更大規模的落地效應,包括新興領域和傳統行業。在人工智能落地的動力與瓶頸方面,數據問題應該受到足夠的重視。
紫光旗下新華三集團發布了服務于人工智能時代的全新一代自主研發服務器H3C UniServer R5300 G3,該產品憑借極致的性能、創新的理念和卓越的...
本文從硬件加速的視角考察深度學習與FPGA,指出有哪些趨勢和創新使得這些技術相互匹配,并激發對FPGA如何幫助深度學習領域發展的探討。
現在我提出了人工智能技術的5個關鍵詞,你只需要知道這幾個術語,就可以保證下次吃飯的時候跟別人聊起人工智能而不會啞口無言。
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