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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks,簡寫為ANNs)也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NNs)或稱作連接模型(Connection Model),它是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征,進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度,通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(guān)系,從而達(dá)到處理信息的目的。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks,簡寫為ANNs)也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NNs)或稱作連接模型(Connection Model),它是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征,進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度,通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(guān)系,從而達(dá)到處理信息的目的。收起

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    服務(wù)多重電子應(yīng)用領(lǐng)域、全球排名前列的半導(dǎo)體公司意法半導(dǎo)體(STMicroelectronics,簡稱ST;紐約證券交易所代碼:STM)宣布,松下自行車科技有限公司(Panasonic)宣布采用 STM32F3 微控制器 (MCU) 和邊緣人工智能開發(fā)工具 STM32Cube.AI開發(fā)TiMO A電動自行車。意法半導(dǎo)體的邊緣人工智能解決方案為松下提供一個輪胎壓力監(jiān)測系統(tǒng)(TPMS),利用先進(jìn)的人工智
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    使用DNN深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)圖像AIGC的開發(fā)-基于米爾瑞薩RZ/G2L開發(fā)板的創(chuàng)新應(yīng)用
    AIGC(即ArtificialIntelligence Generated Content),中文譯為人工智能生成內(nèi)容。簡單來說,就是經(jīng)過大量特征訓(xùn)練過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來對新的內(nèi)容或者需求來生成人們需要的創(chuàng)作內(nèi)容,類似使用人類用思考和創(chuàng)造力才能完成的工作過程,而現(xiàn)在可以利用人工智能技術(shù)來替代我們完成。在狹義上AIGC是指利用AI自動生成內(nèi)容的生產(chǎn)方式,比如自動寫作、自動設(shè)計等。在廣義上,AIGC是指像人類一樣具備生成創(chuàng)造能力的AI技術(shù),它可以基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和生成算法來完成各類的內(nèi)容生成創(chuàng)作。
  • 超渲力,"芯"生態(tài)---- 逐點半導(dǎo)體視覺處理方案正式發(fā)布
    專業(yè)的視覺處理方案提供商逐點半導(dǎo)體于今日在深圳舉辦2023年度視覺處理方案發(fā)布會。此次發(fā)布會以"超渲力,芯生態(tài)"為主題,圍繞技術(shù)、產(chǎn)品、生態(tài)和體驗四大模塊,分享如何用技術(shù)布局產(chǎn)品、用產(chǎn)品連接生態(tài)、用生態(tài)賦能體驗的思考與實踐。同時亮相的還有逐點半導(dǎo)體X7 Gen 2視覺處理器,該處理器作為最新游戲視覺處理方案的重要組成部分,基于分布式計算架構(gòu)打造,并首次引入公司基于高效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的AI游戲超分技術(shù),可大幅降低手機(jī)GPU的算力負(fù)擔(dān),顯著提升游戲的渲染效率與畫面質(zhì)量,讓高負(fù)載游戲在移動端輕松實現(xiàn)媲美PC端的高畫質(zhì)效果。
  • 特斯拉FSD V12開發(fā)細(xì)節(jié)曝光:訓(xùn)練8個月輸入超1000萬個視頻,有時比馬斯克開得好
    特斯拉FSD V12開發(fā)細(xì)節(jié)曝光:訓(xùn)練8個月輸入超1000萬個視頻,有時比馬斯克開得好
    特斯拉FSD V12系統(tǒng)的開發(fā)細(xì)節(jié)曝光了。雖然馬斯克預(yù)告過FSD V12改變了技術(shù)路線,但讓人意外的是,特斯拉其實在今年年初才開始訓(xùn)練這個基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能駕駛算法。而就在四個月后,新系統(tǒng)就已經(jīng)準(zhǔn)備好取代舊系統(tǒng);八個月后,全新的FSD V12在馬斯克直播中亮相。這背后則是一條改變的技術(shù)路線,從規(guī)則驅(qū)動,到數(shù)據(jù)驅(qū)動;從分模塊設(shè)計,到端到端。
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    Transformer流行的背后
    許多技術(shù)公司都在大肆宣揚(yáng)自己擁有比其他公司更好的處理transformer算法的解決方案。但其實業(yè)界transformer的基準(zhǔn)測試尚未推出。Generative AI(GAI)的蓬勃發(fā)展已經(jīng)顛覆了整個AI世界,似乎是這樣。大語言模型(LLM),如ChatGPT所示,大多局限于語言建模和文本生成。但transformer(一種支撐LLM和其他GAI應(yīng)用的總體深度學(xué)習(xí)架構(gòu))提供了一種可用于文本、語音、圖像、3D和視頻等數(shù)據(jù)流或任何傳感數(shù)據(jù)的模型。
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    ST機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案助力車企探索汽車AI可能性
    意法半導(dǎo)體的首款車規(guī)機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案SL-AIAID012401V1由AEKD-AICAR1?評估套件、AI?人工智能插件和AutoDevKit?車規(guī)開發(fā)板組成,能夠識別駐車、正常路況、崎嶇道路、車輪側(cè)滑或突然轉(zhuǎn)向四種汽車狀態(tài)。這是一個難得的機(jī)會,可以通過測試和開發(fā)汽車人工智能應(yīng)用,以確定該技術(shù)是否適合這個市場。事實上,許多車企還在探索在行業(yè)現(xiàn)階段,機(jī)器學(xué)習(xí)對他們是否有意義。從頭開始創(chuàng)建算法需要投入大量的人力和資金。把評估解決方案導(dǎo)入我們的 AutoDevKit 平臺,可以讓開發(fā)人員更輕松地探索車規(guī)人工智能的可行性。
  • 訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?——第二部分
    摘要 本文是系列文章的第二部分,重點介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的特性和應(yīng)用。CNN主要用于模式識別和對象分類。在第一部分文章《卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介:什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?——第一部分》中,我們比較了在微控制器中運(yùn)行經(jīng)典線性規(guī)劃程序與運(yùn)行CNN的區(qū)別,并展示了CNN的優(yōu)勢。我們還探討了CIFAR網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)可以對圖像中的貓、房子或自行車等對象進(jìn)行分類,還可以執(zhí)行簡單的語音識別。本文重點解釋如何訓(xùn)練這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介:什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?——第一部分
    本文討論了CNN相對于經(jīng)典線性規(guī)劃的優(yōu)勢,后續(xù)文章《訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?——第二部分》將討論如何訓(xùn)練CNN模型,系列文章的第三部分將討論一個特定用例,并使用專門的AI微控制器對模型進(jìn)行測試。
  • 驅(qū)動ChatGPT的核心技術(shù)
    有人說ChatGPT顛覆了人們對聊天機(jī)器人的認(rèn)知,人工智障終于出人工智能的雛形。作為一個偉大的產(chǎn)品,ChatGPT到底有怎樣的突破創(chuàng)新呢?
  • 多深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)度機(jī)制研究
    自動駕駛系統(tǒng)依賴于人工智能深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep neural networks, DNN)算法來執(zhí)行感知、決策和控制等復(fù)雜任務(wù)。
  • 復(fù)享光學(xué)首次提出薄膜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3D NAND多層薄膜量測獲突破
    據(jù)知名半導(dǎo)體和微電子情報提供商TechInsights報道,長江存儲的232層3D NAND閃存X3-9070已經(jīng)實現(xiàn)量產(chǎn),領(lǐng)先于三星、美光、SK海力士等廠商,這也是中國品牌在半導(dǎo)體領(lǐng)域首次領(lǐng)先于國際競爭者。 中國半導(dǎo)體在先進(jìn)制程制造上的持續(xù)重大突破,給國產(chǎn)量檢測設(shè)備的發(fā)展提出了同樣的要求,只有追求全產(chǎn)業(yè)鏈的整體提升,才能真正保持國際領(lǐng)先。復(fù)享光學(xué)作為國內(nèi)集成電路核心光譜零部件供應(yīng)商,配合設(shè)備廠商

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