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  • 实测！AlexNet卷积核在FPGA占90%资源仍跑750MHz|算力达288万张图像/秒

    Achronix创新的机器学习处理器（MLP）突破传统FPGA时序性能瓶颈 作者：杨宇，Achronix资深现场应用工程师 介绍：本文将重点描述基于AlexNet的2D卷积核的实例应用。 正文： MLP_Conv2D是功能齐全的设计，可将2D输入图像与多个内核同时进行卷积。 该设计充分利用了MLP和BRAM模块，每个MLP一个周期执行12个int8乘法。此外，MLP列和BRAM块均等级联以有效地将

    机器学习

    厂商供稿 . 2020-04-25 1050

  • 人工智能和摩尔定律之间是怎样的

    毫不夸张地说，摩尔定律是过去五十年来世界上最重要的力量，它是世界计算能力令人难以置信的指数增长。因此，它的缓慢减速和/或消亡是一件大事，不仅仅是因为后果正在波及每个家庭和每个口袋。我的苹果MacBook Pro已有3年历史了，这是我一生中第一次拥有3年历史的主计算机，感觉就像没有危机，必须立即解决。没错，部分原因是我在等待苹果公司解决其键盘故障，部分原因是我仍然无法忍受Touch Bar。但这也是

    机器学习

    港新社 . 2020-04-13 1030

  • 黑客和人工智能都能促进网络安全的发展？

    都说没有”黑客“的进攻，互联网是不会进步的？这句话有道理吗？人工智能和机器学习在企业网络安全中的重要性越来越高，这使得网络安全专家的重要作用更加难以招募，那么人工智能与黑客有什么关系呢？ 网络安全离不开黑客，所以重要性显而易见，但是该领域既难以提供足够的人员，又难以快速变化。由于人工智能和机器学习在该领域的重要性日益提高，其中一些变化即将到来。结果，企业网络安全人员既可以使用其工作的新功能，又可以

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    港新社 . 2020-04-13 1000

  • 机器人学国家重点实验室科研人员提出了一种连续多视角任务学习算法

    依托于中国科学院沈阳自动化研究所的机器人学国家重点实验室近日提出了一种连续多视角任务学习算法。这种被称为深度连续多视角任务学习(DCMvTL)的新算法，可有效解决现存大部分多视角任务学习模型不能够满足让机器人快速学习新任务的问题，让机器人更快认知不同的世界。 据了解，多视角多任务学习目前在机器学习和计算机视觉领域应用广泛，然而在诸多实际场景中，当多视角学习任务按序列顺序到来时，重新训练以前的任务在

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    沈阳日报 . 2020-04-09 1090

  • AI 前沿理论成果转化的速度怎样加快

    人工智能已成为国际学术的新热点，经济发展的新引擎和城市建设的新机遇，世界各国争相将其作为未来经济社会发展的战略制高点。将“科研触手”伸向产业革命的前端。成立联合实验室，能够形成高端人才积聚效应，探索智能产业产学研合作的新模式，为中国在新一轮国际竞争中增添“强势砝码”。 近日，猎居科技宣布与浙江大学深圳研究院共同成立联合实验室，以浙江大学深圳研究院为依托，在人工智能应用领域建立战略合作伙伴关系。由双

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    新文解读 . 2020-04-07 995

  • 机器学习适合云计算运维吗

    为云计算服务团队提供机器学习功能的系统不仅是一个错误，而且也是危险的。 一家公司的云平台在一个周末发生故障，该公司云计算运营团队试图研究和探讨发生了什么问题。似乎有几个系统与一个先进的新的库存管理系统相关，这个系统启用了机器学习，但出现了问题。对其进行检测之后的结论如下： 将原始数据从运营数据库移动到训练数据库的批处理以及自动恢复过程失败。而在周末工作的运维团队成员试图重新提交，但并不是一次性全部

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    企业网D1Net . 2020-04-06 795

  • 机器学习与预测分析存在什么差异

    如今，认知学习的应用比以往更为普遍。通常意义上讲，认知学习与认知计算就是涉及AI技术与信号处理的操作过程或技术平台。 AI是刺激商业发展的一颗新星，取代了以往的资本和劳动力的投入。它同样可以发挥潜力，产生新生势力，通过改变人们的工作方式、提升人的角色地位来促进商业的发展。并且越来越多的领域也正为AI所折服，因为它可以很好地处理数据、寻找数据模式并以惊人的速度学习识别各种行为。 任何AI中的基础学习

    机器学习

    读芯术 . 2020-04-06 1000

  • 机器学习翻译存在什么局限

    机器学习翻译对于人们的交流非常有益，但是它们也有其局限性。 机器学习为企业提供了翻译文档的新机会，他们可以使用机器学习来翻译营销材料和其他文献。但是，这些人工智能解决方案可能并不总是很好的选择。 神经机器学习的简要概述 Towards Data Science对于机器学习翻译这一发展进行了探讨，并提出了神经机器翻译这一术语。 人们生活在一个多元文化的世界中，但是通常不会说不同国家或民族的语言。这意

    机器学习

    企业网D1Net . 2020-04-05 1010

  • 机器学习备忘单能够解决什么问题

    不管你是机器学习的初学者，还是中级程序员，你都可能此问题感到困惑。如何建立备忘单？从本文中你能学到什么？ 在机器学习中，没有任何一种方案可以解决所有问题。由于算法种类繁多，很难找出正确的算法来解决问题。 不过无需担心，在本文中，我们将介绍如何使用备忘单简化机器学习方法，你可以使用该备忘单选择适合解决问题的正确算法。 以下为备忘单-你需要了解机器学习的技巧。 备忘单使用指南 选择算法时需要考虑的因素

    机器学习

    读芯术 . 2020-04-04 745

  • 谷歌拟使用机器学习技术改善Duo通话服务的音质

    外媒报道称，为保障 Duo 通话服务在不稳定连接状态下的音频质量，谷歌推出了一项名叫 WaveNetEQ 的音质改善方案。据悉，其基于谷歌 DeepMind 部门的相关技术，旨在利用人工加入的噪音来抑制音频的抖动。这种噪音听起来就像人类在说话，但其实是通过机器学习技术产生的。 如果你曾经拨打过网络电话，那肯定多多少少地经历过因连接不稳定而导致的音频抖动。 当通话期间的部分音频数据包在通信过程中丢失

    机器学习

    cnBeta.COM . 2020-04-03 590

  • 盈利的物联网业务模式怎样建立

    物联网的高速发展阶段将要持续到2020年及以后。现在已经到箭在弦上不得不发的地步了，世界万物在很大程度上依赖于联网设备，并且人工智能、机器学习和语音控制设备领域的持续创新正在推动其进一步的增长。 从联网的咖啡自动贩卖机、仓库拣货机器人和城市照明，到智能音响、智能割草机和智慧显示器，物联网正日益成为工厂、商店、家庭和办公室日常生活中不可分割的一部分。 Facebook门户网站最新发布的颠覆性“即插即

    机器学习

    物联网空间站 . 2020-03-31 750

  • 机器学习算法都有哪一些

    机器学习 机器学习（Machine Learning， ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 严格的定义：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机，电子计算机，中子计算机、光子

    机器学习

    极智能 . 2020-03-30 760

  • 人工智能之机器学习你有没有掌握

    我们经常看到这几个热词： 人工智能（ ArtificialIntelligence ）、机器学习（ MachineLearning ）和深度学习 （DeepLearning） ，但是它们之间究竟有什么 区别和联系呢？ 人工智能（AI）的根本在于智能，即如何为机器赋予人的智能，这是一个非常大的范围。 机器学习（ML）是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，是实现人工智能的手段之一，也是目前最主流的人

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    Beibei . 2020-03-30 1160

  • 机器学习之感知机python是如何实现的

    感知器PLA是一种最简单，最基本的线性分类算法（二分类）。其前提是数据本身是线性可分的。 模型可以定义为，sign函数是阶跃函数，阈值决定取0或1。模型选择的策略，利用经验损失函数衡量算法性能，由于该算法最后得到一个分离超平面，所以损失函数可以定义为，由于对于误分类点，yi和wx+b的正负属性相反，所以，所以加一个符号，来表征样例点与超平面的距离。 算法选择，最终的目标是求损失函数的最小值，利用机

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    极智能 . 2020-03-30 770

  • 你需要了解机器学习的技巧

    不管你是机器学习的初学者，还是中级程序员，你都可能此问题感到困惑。如何建立备忘单？从本文中你能学到什么？ 在机器学习中，没有任何一种方案可以解决所有问题。由于算法种类繁多，很难找出正确的算法来解决问题。 不过无需担心，在本文中，我们将介绍如何使用备忘单简化机器学习方法，你可以使用该备忘单选择适合解决问题的正确算法。 以下为备忘单-你需要了解机器学习的技巧。 备忘单使用指南 选择算法时需要考虑的因素

    半监督学习

    Pexels . 2020-03-29 520

  • 物联网自动化的承诺如何利用

    Gartner最近的一项研究显示，83%的企业正努力在数字转型方面取得有意义的进展。这些研究结果与制造企业的高级IT专业人员对工业物联网（IIoT）满意度的另一项研究形成鲜明对比，后者将交通运输、发电以及制造业等行业中的机器和设备连接起来，研究发现，86%的人表示他们的解决方案非常有效。这些发现特别有趣，因为大多数这些制造业务仍处于工业物联网采用的最早阶段。 根据Bsquare的物联网成熟度指数，

    机器学习

    物联之家网 . 2020-03-26 745

  • 无人机获推理能力会带来什么

    一般来说，人类通过感知来作出相应的决策，比如因为看到障碍物而选择避让。 尽管这种“从感知到动作”的逻辑已经应用到了传感器和摄像头领域，并成为了当前一待机器人自主系统的核心。但是，目前机器的自治程度远远达不到人类根据视觉数据而作出决策的水平，尤其是在处理第一人称视角（FPV）航空导航等开放世界感知控制任务时。 不过，微软近日分享的新的机器学习系统这一领域带来了新的希望：帮助无人机通过图像推理出正确的

    机器学习

    雷锋网 . 2020-03-26 700

  • 机器学习和超声技术相结合可以用来诊断甲状腺结节

    根据JAMA耳鼻喉科发表的新发现，将机器学习和超声技术相结合可以帮助医疗保健人员诊断甲状腺结节。   在评估甲状腺结节时，通常下一步是超声检查，活检和细针穿刺(FNA)检查。分子测试是另一种选择。但是AI能否在这些患者的风险分层中发挥关键作用?这正是研究人员想要探讨的问题。 费城托马斯·杰斐逊大学放射学副教授约翰·艾森伯里(John Eisenbrey)博士说：“机器学习是一种低成本，高效的工具，

    超声技术

    爱科技网 . 2020-03-26 965

  • 聊天机器人的体系结构是怎样的

    分析聊天机器人，因其是在现实生活中利用人工智能最流行，被最广泛采用和使用门槛最低的方式之一。 如果你曾经使用过客户支持的在线聊天服务，你可能会发现你的“聊天对象”很“笨拙”和“呆板”，像个机器人？没错，正在和你聊天的“人”可能实际上就是一个机器人。 这是聊天机器人和人工智能的时代。有关这方面的最新进展正在不断涌现，以至于聊天机器人正在客户服务领域取代人类。 人工智能已不再仅仅是单纯的科幻梦。你曾想

    自然语言处理

    读芯术 . 2020-03-26 2065

  • Web 前端可以在人工智能时代做什么

    最近做了一个项目，通过爬虫去抓取页面快照，然后对页面兼容性进行全面测试。但是遇到一个问题，抓取到海量页面之后，难道还要人工去分析吗？ 类似的场景并不会少，是否可以让机器去帮我们实现，最终输出一个可靠报告？答案是肯定的，快照生成后，我们可以对大量快照进行分析，结合 OpenCV 跨平台计算机视觉库，实现图像处理和计算机视觉方面的数据分析，最终输出结果。 我们总会找到一些合适的场景用机器来代替人，而

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    Jartto's blog . 2020-03-26 1580

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