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• 发布了文章 2024-06-08 08:27

  一篇文章看懂：什么是PBR？

  

  学习建模的同学肯定会听说过PBR，它就像“一键美颜”一样，让模型师的工作变得效率高且质量更好。PBR全称是PhysicallyBasedRendering，是一种以物理上精确的方式模拟光与材质相互作用的渲染技术。它通过考虑材质的物理特性（例如反射率、粗糙度和透明度）来创建更真实、更可信的图形。由于其高度的易用性以及方便的工作流，可以在不同的软件中渲染出相同的

  3D模型 PBR 渲染

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• 发布了文章 2024-06-07 08:27

  RISC-V现在发展得怎么样了？

  

  Omdia的报告预计，到2030年，RISC-V架构芯片的出货量将达到170亿，市场份额将占到25%，尤其在工业和汽车行业增长加快。这一预测也表明RISC-V架构正迅速获得市场认可，也意味着它或将打破长期以来由少数传统架构主导的市场格局。RISC-V的巨大市场潜力得益于以下几方面：开源优势：RISC-V是一个开源的指令集架构，这意味着

  RISC-V 处理器 芯片

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• 发布了文章 2024-06-06 08:28

  如何从处理器和加速器内核中榨取最大性能？

  

  利用缓存增强低成本、上一代或中端的SoC。一些设计团队在创建片上系统（SoC）设备时，有幸能够使用最新和最先进的技术节点，并且拥有相对不受限制的预算来从可信的第三方供应商那里获取知识产权（IP）模块。然而，许多工程师并没有这么幸运。对于每一个“不惜一切代价”的项目，都有一千个“在有限预算下尽你所能”的对应项目。一种从成

  内核 加速器 处理器

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• 发布了文章 2024-06-05 08:27

  通过强化学习策略进行特征选择

  

  来源：DeepHubIMBA特征选择是构建机器学习模型过程中的决定性步骤。为模型和我们想要完成的任务选择好的特征，可以提高性能。如果我们处理的是高维数据集，那么选择特征就显得尤为重要。它使模型能够更快更好地学习。我们的想法是找到最优数量的特征和最有意义的特征。在本文中，我们将介绍并实现一种新的通过强化学习策略的特征选择。我们先讨论强化学习，尤其是马尔可夫决策

  人工智能 强化学习 机器学习

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• 发布了文章 2024-06-04 08:27

  大语言模型(LLM)快速理解

  

  自2022年，ChatGPT发布之后，大语言模型（LargeLanguageModel），简称LLM掀起了一波狂潮。作为学习理解LLM的开始，先来整体理解一下大语言模型。一、发展历史大语言模型的发展历史可以追溯到早期的语言模型和机器翻译系统，但其真正的起点可以说是随着深度学习技术的兴起而开始。1.1统计语言模型在深度学习技术出现之前，语言模型主要基于传统的统

  ChatGPT LLM 语言模型

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• 发布了文章 2024-05-31 08:28

  浅谈车机交互的现状和未来

  

  车载信息娱乐系统的发展历史并不长，走向智能化、网联化只是过去十几年间的事情。纵观其发展历程，大致可以分为三个阶段：初级阶段（1910年至1990年代）：1910年，爱立信创始人拉什·马格拉斯·爱立信（LarsMagnusEricsson）在他的车内安装了一部电话，与其说为了满足富豪车主需求，更像是推广自家产品。1924年，雪佛兰打造出世界上首款车载收音机，标

  操作系统 智能网联 车载信息

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• 发布了文章 2024-05-30 08:27

  2024年全球半导体产业发展态势解析

  

  本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自semiconductorintelligence2024年开局缓慢，但已为增长做好准备。根据WSTS的数据，2024年第一季度全球半导体市场规模为1377亿美元。2024年第一季度比2023年第四季度下降5.7%，比去年同期增长15.2%。今年第一季度通常比上一年第四季度季节性下降。然而，2024年第一季度

  半导体 存储芯片 智能手机

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• 发布了文章 2024-05-28 08:27

  AIGC+实时云渲染：开启3D内容生态的黄金时代

  

  AIGC与GPT-4浪潮一起涌入大众视野，在创作领域，人工智能取得了巨大的进步，并逐渐帮助甚至取代了人类进行复杂的创作活动。人工智能已经从以前的理解演变为自动生成内容，这宣布了人工智能时代的到来。AIGC的全称是“人工智能生成内容”（AIGeneratedContent）”。“它是一个涉及自然语言处理的宏大概念（NaturalLanguageProcessi

  3D AIGC 人工智能

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• 发布了文章 2024-05-25 08:27

  高性能计算集群的能耗优化

  

  高性能计算（HighPerformanceComputing，HPC）是指利用大规模并行计算机集群来解决复杂的科学和工程问题的技术。高性能计算集群的应用领域非常广泛，包括天气预报、生物信息学、人工智能、大数据分析等。随着高性能计算集群的规模和性能的不断提升，其能耗问题也日益突出。高性能计算集群的能耗不仅增加了运行成本，还对环境造成了不利影响，例如温室气体排放

  人工智能 高性能计算

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• 发布了文章 2024-05-24 08:27

  人工智能需要强大的计算能力，光芯片有帮助吗？

  

  光学神经网络使用光子而不是电子，比传统系统具有优势。摩尔定律已经相当快了。它认为，计算机芯片每两年左右就会安装两倍数量的晶体管，从而在速度和效率上产生重大飞跃。但深度学习时代的计算需求增长速度甚至更快——这种速度可能不可持续。国际能源署预测，2026年人工智能消耗的电力将是2023年的10倍。计算硬件公司Lightmat

  人工智能 光芯片 计算机芯片

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