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隨著計算能力和大數據的崛起，機器學習算法正迎來快速發展的時期。在研究層面上，機器學習和深度學習是當前最主要的熱點。在計算能力的推動下，機器學習算法取得了許多重大突破，如AlphaGo戰勝人類棋手，人臉識別跨越百億級別等等，這些都顯示出了機器學習的無限潛能，機器學習的研究已經成為當前人工智能領域的熱點...
機器學習（Machine Learning）是一種人工智能的技術，它是一種讓計算機通過對大量數據進行分析和學習，從而可以自動進行預測和決策的技術。其核心思想是利用算法和統計學的方法來讓計算機在沒有人類干預的情況下從數據中“學習”到模式，并使用這些模式來進行自主的決策。機器學習技術已經廣泛應用于各個領...
CPU+xPU 的異構方案成為大算力場景標配，GPU為應用最廣泛的 AI 芯片。目前業內廣泛認同的AI 芯片類型包括GPU、FPGA、NPU 等。由于 CPU 負責對計算機的硬件資源進行控制調配，也要負責操作系統的運行，在現代計算系統中仍是不可或缺的。...
深度神經網絡是一種基于神經網絡的機器學習算法，其主要特點是由多層神經元構成，可以根據數據自動調整神經元之間的權重，從而實現對大規模數據進行預測和分類。卷積神經網絡是深度神經網絡的一種，主要應用于圖像和視頻處理領域。...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network，CNN)是一種深度學習神經網絡，主要用于圖像和視頻的識別、分類和預測，是計算機視覺領域中應用最廣泛的深度學習算法之一。該網絡模型可以自動從原始數據中學習有用的特征，并將其映射到相應的類別。...
人工智能是從一開始就伴隨著電子計算機的發明而興起的。但是直到2012年，深度學習在圖像識別上引發突破，機器學習的應用才變得如此普遍。...
數據生態系統正在從獨立軟件或混合式部署模式過渡到徹底的云原生解決方案。預計到2024年，50％的新系統部署基于集成化的云數據生態系統，而非手動集成的單點解決方案。該機構建議，企業和機構對解決數據分散化問題和訪問外部數據并與之集成的能力進行評估，從而考量其數據生態系統。...
計算機視覺中仍有許多具有挑戰性的問題需要解決。然而，深度學習方法正在針對某些特定問題取得最新成果。 在最基本的問題上，最有趣的不僅僅是深度學習模型的表現;事實上，單個模型可以從圖像中學習意義并執行視覺任務，從而無需使用專門的手工制作方法。...
在機器視覺領域，圖像識別是指軟件識別人物、場景、物體、動作和圖像寫入的能力。為了實現圖像識別，計算機可以結合人工智能軟件和攝像機使用機器視覺技術。...
這項研究開發了一款基于保形（conformal）柔性應變傳感器陣列和深度學習神經網絡的智能血壓和心功能監測系統。該傳感器具有高靈敏度、高線性度、快速響應與恢復、高各向同性等多種優點。...
人工智能（Artificial Intelligence，AI）作為一項前沿技術，正以驚人的速度改變著我們的世界。隨著深度學習、機器學習和自然語言處理等技術的不斷發展，人工智能逐漸成為數字化時代最為引人矚目的技術領域之一。本文將深入探討人工智能技術架構的核心原理和應用，展示它在突破人類智慧邊界方面的...
架構配置文件則對存算一體架構的各項參數進行配置，使模擬器能夠仿真不同的存算一體架構。核心設計是PIMSIM-NN的重點，主要有4個處理單元，分別是矩陣單元、向量單元、傳輸單元和標量單元。...
我們想要“訓練”的是某些函數f:x?y ，或者說是更普遍地估計條件分布P(y∣x)。我們的候選函數來自于參數集F={fθ∣θ∈Θ}，在這里θ 代表參數。 為了達成目標，我們設定了損失函數（或風險函數），從概念上講，我們希望將預期損失...
CUDA之所以會成為算力芯片硬件廠商必須要認真考慮的一個選擇，最直接的原因，是其已經實現了與算法客戶的強綁定。眾多算法工程師已經習慣了CUDA提供的工具庫及其編程語言，向外遷移總是會存在不習慣的問題。...
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