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• 到底什么是算力？算力的价值在哪里？2024-03-13 08:26

  

  算力的字面意思，大家都懂，就是计算能力（ComputingPower）。所谓“计算”，我们可以有多种定义。狭义的定义，是对数学问题进行运算的过程，例如完成“1+1=？”的过程，或者对“哥德巴赫猜想”进行推理的过程。广义的定义，则更为宏观，凡是对信息进行处理并得到结果的过程，都可以称为“计算”。很显然，狭义和广义定义的区别，主要是计算的内容不同。而完成计算过程

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• 为什么深度学习的效果更好？2024-03-09 08:26

  

  导读深度学习是机器学习的一个子集，已成为人工智能领域的一项变革性技术，在从计算机视觉、自然语言处理到自动驾驶汽车等广泛的应用中取得了显著的成功。深度学习的有效性并非偶然，而是植根于几个基本原则和进步，这些原则和进步协同作用使这些模型异常强大。本文探讨了深度学习成功背后的核心原因，包括其学习层次表示的能力、大型数据集的影响、计算能力的进步、算法创新、迁移学习的

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• 值得关注的SoC趋势2024-03-08 08:26

  

  来源：内容由半导体行业观察（ID：icbank）编译自AZOM，谢谢。技术进步的步伐不断加快，不断重塑数字创新的轮廓。这种叙述的核心是电子元件的演变，特别是它们的集成和互连方式。这些创新中最具突破性的一项是片上系统(SoC)。为了充分理解它的重要性，有必要探索它的起源、演变及其对当今科技领域不可否认的影响。片上系统的兴起在电子发展的初期阶段，电路由分立元件组

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• Imagination：RISC-V CPU的重要力量2024-03-07 08:26

  

  根据SHD集团最近发布的报告显示，RISC-V正全速发展中。通过分析从2021年到2030年这十年间RISC-V核在不同应用和功能领域的潜在市场，作者RichWawrzyniak得出结论称，到2030年，22.3%的SoC将包含RISC-VCPU，RISC-V的收入预计将达到927亿美元。要弄清RISC-V迅猛发展背后的原因，我们首先要清楚当前SoC日益增加

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• 10位顶尖CEO，谈2024年科技行业的最大机遇2024-03-05 08:28

  

  本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自CRN人工智能被认为是2024年最大的机遇之一。根据CRN的《2024年首席执行官展望》，一些最大技术供应商的首席执行官表示，人工智能（AI）即使不是最大的机会，也是今年最大的机会之一。这么说的首席执行官包括AMD、英特尔、思科系统、戴尔科技、谷歌云、惠普公司、惠普企业、HitachiVantara、IBM、

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• AI芯片技术的演进2024-03-05 08:28

  

  人工智能芯片为人工智能和数据科学行业带来了引人注目的好处。人工智能(AI)正在改变我们的世界，而这场革命的一个重要组成部分是对大量计算能力的需求。什么是人工智能技术？机器学习算法每天都变得越来越复杂，需要越来越多的计算能力来进行训练和推理。最初，人工智能工作负载在传统中央处理单元(CPU)上运行，利用多核CPU和并行计算的强大功能。几年前，人

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• “芯”破局者RISC-V，风好正是扬帆时2024-03-05 08:28

  

  导读RISC-V能否和x86、Arm一起成为三大主流架构？不仅限于我国，各国都陆续将RISC-V架构列为国家级发展规划。作为一种开源开放、模块化的架构，RISC-V提供了自主创新和打造差异化的空间，在激烈的市场竞争中脱颖而出，被视作芯片架构领域的“破局者”。那么，RISC-V对中国半导体来说有哪些意义？呼啸而至的AI时代，RISC-V又有哪些潜力？我们有理由

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• 2024 年值得关注的 8 大云计算趋势2024-02-27 08:26

  

  在本文中，了解人工智能的影响、关键技术预测以及云基础设施不断发展的格局。您是否知道全球在云计算基础设施上的支出预计将2024年首次突破1万亿美元？这是一个惊人的数字！不仅仅是大公司正在朝这个方向迈进；小型组织也在积极接受这种变革。那么，推动云基础设施大量投资的关键技术和新兴趋势是什么？这种转变如何塑造全球企业的未来？这些互动为我提供了一些有关明年云技术预测的

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• 深度学习在时间序列预测的总结和未来方向分析2024-02-24 08:26

  

  2023年是大语言模型和稳定扩散的一年，时间序列领域虽然没有那么大的成就，但是却有缓慢而稳定的进展。Neurips、ICML和AAAI等会议都有transformer结构(BasisFormer、Crossformer、Invertedtransformer和Patchtransformer)的改进，还出现了将数值时间序列数据与文本和图像合成的新体系结构(C

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• 机器视觉的图像目标识别方法综述2024-02-23 08:26

  

  文章来源：MEMS引言从20世纪80年代开始，机器视觉技术的发展速度不断加快，已经走进了人们的日常生活与工作之中。机器视觉的图像目标识别系统的自动化程度较高，应用范围广，尤其在危险场所的运用，采用机器视觉代替传统的人工视觉，能够更好的满足危险作业基本需求。机器视觉的图像目标识别的重要性图像目标识别是机器视觉中的核心研究领域，在农业、工业和医疗等领域均有涉及。

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