新华直播：2017年“杏林撷英——全国高等美术院校优秀学生作品邀请展”
Innatera 开发的 Pulsar 片上系统 （SoC） 集成了多个低功耗人工智能/机器学习 （AI/ML） 脉冲神经网络 （SNN） 加速器，这些加速器针对基于传感器的解决方案（图 1）。我与 Innatera 的首席执行官 Sumeet Kumar 讨论了这款 SoC 如何在基于电池供电或能量收集的应用中提供始终在线 （AON） 的神经网络作。1. Innatera 的 Pulsar 片上系统集成了模拟和数字尖峰神经网络 （SNN） 以及 FFT
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推荐算法已并非新生事物，但围绕它的争议却从未间断。这些争议包括推荐算法带来标题党、低质量、甚至虚假内容以及信息茧房的问题。很多人对推荐算法技术存在误解，认为算法是给内容打上对应标签，再给用户打上对应的属性，最后通过数据运算，把对应标签的内容推荐给有对应属性的用户。实际上，随着机器学习技术的发展，抖音的推荐系统已几乎不依赖对内容或者用户打标签，而是通过复杂的神经网络计算，直接预测每个用户对每条内容可能产生的互动行为概率。机器学习对推荐算法的主要贡献在于建立评分系统，在海量算力和海量供给的环境里，把用户行为抽
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机器学习定义机器学习（Machine Learning）本质上就是让计算机自己在数据中学习规律，并根据所得到的规律对未来数据进行预测。机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（Deep Learning）等算法。机器学习的基本思路是模仿人类学习行为的过程，如我们在现实中的新问题一般是通过经验归纳，总结规律，从而预测未来的过程。机器学习的基本过程如下：机器学习基本过程机器学习发展简史从机器学习发展的过程上来说，其发展的时间轴如下所示：机器学习发展历程从上世纪50年代的图灵测试提出、塞缪尔
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当前关于人工智能 (AI) 和神经网络的讨论主要集中在生成应用（生成图像、文本和视频），很容易忽视 AI 将为工业和基础设施应用中的电子产品带来变革的实际示例。不过，虽然在电机驱动器、太阳能和电池管理应用的实时控制系统中采用 AI 不会像新的大型语言模型那样引起大量关注，但使用边缘 AI 进行故障检测可以显著影响系统的效率、安全性和生产力。本文中将讨论集成式微控制器 (MCU) 如何增强高压实时控制系统中的故障检测功能。此类 MCU 使用集成神经网络处理单元 (NPU) 运行卷积神经网
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作者：Arm 战略与生态部工程师 Ayaan Masood作为通讯工具，视频会议几乎随处可见，尤其适用于远程办公和社交互动。但其使用体验并非总是简单直接、即开即用，可能需要进行调整，确保音频视频设置良好。其中，照明便是一个难以把握的因素。在会议中，光线充足的视频画面会显得得体大方，而糟糕的照明条件则会显得不够专业，还会分散其他与会者的注意力。有时，改变光照情况并不可行，特别是在光线昏暗的冬季或照明不足的地点。在本文中，我们将探讨如何构建一个演示移动端应用，以解决弱光条件下的视频照明问题。我们将介绍支持该应
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随着人工智能(AI)技术的快速发展，AI可以越来越多地支持以前无法实现或者难以实现的应用。本文基于此解释了卷积神经网络(CNN)及其对人工智能和机器学习的意义。CNN是一种能够从复杂数据中提取特征的强大工具，例如识别音频信号或图像信号中的复杂模式就是其应用之一。1什么是卷积神经网络？神经网络是一种由神经元组成的系统或结构，它使AI能够更好地理解数据，进而解决复杂问题。虽然神经网络有许多种类型，但本文将只关注卷积神经网络(CNN)，其主要应用领域是对输入数据的模式识别和对象分类。CNN是一种用于深度学习的人
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多年来，英伟达在许多机器学习基准测试中占据主导地位，现在它又多了两个档次。MLPerf，有时被称为“机器学习的奥林匹克”的人工智能基准测试套件，已经发布了一套新的训练测试，以帮助在竞争计算机系统之间进行更多更好的同类比较。MLPerf 的一项新测试涉及对大型语言模型的微调，该过程采用现有的训练模型，并用专业知识对其进行更多训练，使其适合特定目的。另一个是图神经网络，一种机器学习，一些文献数据库背后的一种机器学习，金融系统中的欺诈检测，以及社交网络。即使使用谷歌和英特尔的人工智能加速器的计算机增加和参与，由
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特斯拉的全自动驾驶（FSD）是辅助驾驶系统Autopilot的升级版，可用于城市公共道路，包括自动停车、自动变道和交通导航。早在四年前特斯拉就推出了FSD软件，并将其不断升级至最新的FSD V12版本。但在中国尚无这项功能可用，特斯拉一直寻求在中国提供FSD技术。
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写在前面VGG算是非常经典的网络了，它是由牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发的 “直筒型“ 的网络。既然在看这篇文章，想必已经对VGG十分熟悉了。VGG有一些特别明显的缺陷，如网络的参数量较多，模型检测准确率也不是很好，总之VGG网络效果不理想。之后的一段时间，人们总是将网络变得更宽更深（如GoogleNet、ResNet）,以期待达到更优异的效果。事实上也是这样，更深更宽的网络更容易满足需求。这样，VGG变得鲜有问津。这
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苹果将于2024年底开始推出搭载M4芯片的Mac新品。在人工智能大热的背景下，M4系列也将增加神经网络引擎核心，以增强人工智能性能。苹果M4芯片预计至少有三个主要型号：入门级芯片的代号为Donan，中端芯片的代号为Brava，高端芯片则代号为Hidra。
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苹果近日发布了DeepPCR机器学习算法，通过并行处理常规顺序操作，可以加速神经网络的推理和训练。神经网络处理过程中，目前广泛采取并行化技术，不过神经网络中的一些操作仍然是按顺序完成的，扩散模型通过一系列的去噪阶段生成输出，并且逐层进行向前和向后传递。随着步骤数的增加，这些进程的顺序执行在计算上变得昂贵，可能会导致计算瓶颈。苹果科研团队为了解决这个问题，推出了DeepPCR算法，进一步加速了神经网络的训练和推理。该团队采用了平行循环还原（PCR）算法来检索该解决方案，将顺序过程的计算成本从 O（L）降低到
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设计并实现了一款以ESP32-C3-WROOM-02为核心，基于物联网、UDP协议、姿态传感器和弯曲传感器的适用于手语采集与输入的智能手套及翻译系统。该系统通过在手套上绑定姿态传感器MPU6050，配合弯曲传感器动态监测手的运动和姿态，通过ESP32芯片采集传感器数据并做初步处理，经单片机上的Wi-Fi模块通过 UDP 协议传输给云端采用 SVM 算法识别静态手势，此外，本设计还搭建了基于Python的Web应用程序框架Streamlit实现在网页上实时呈现处理结果和全平台兼容，方便用户使用。
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1? ?复习：AIGC创作力来源——隐空间在2023 年1 月刊连载中，我们曾经说明在AIGC领域里，最近几个很红的图像模型，例如DALLE、Imagen 和Midjourney 等， 它们都是基于一种机制：扩散(Diffusion)。经由模型训练，操作隐空间(Latent space) 的向量，加上随机输入中合成新的数据，呈现出令人惊奇的创作，推动了AI 组合的创新或创作。这意味着，关于AI 的生成或创作，大多会涉及隐空间的操作。现在先从一个基本问题出发，这个问题是：为什么AI会创作
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神经网络几乎成了人工智能的代名词，正在被应用于各种领域，包括影像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶、讯号分析、大数据分析和游戏。这是一个瞬息万变的世界，每年都有新的神经网络模型被更新，大量的开放原始码到处流传，专用人工智能芯片开发企业更是如雨后春笋般涌现。因此全球研究人员正透过模仿人类大脑组织方式，积极开发类神经网络技术，虽然一直有突破性的进展，但是现阶段的神经网络，还是缺乏实时变化的灵活性，以及难以快速适应陌生的状况，使得神经网络技术普及实用化的进程还是相当遥远。根据不同应用开发出的神经网络模型神经
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