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• 全球领先半导体IP公司Imagination加入，助推openKylin生态繁荣发展2023-09-28 08:29

  

  近日，ImaginationTechnologieslimited（以下简称“Imagination”）签署openKylin社区CLA（ContributorLicenseAgreement贡献者许可协议），正式加入openKylin开源社区。Imagination是一家全球领先的半导体和软件知识产权（IP）公司，基于ImaginationIP的产品被全球

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• GPU的张量核心： 深度学习的秘密武器2023-09-26 08:29

  

  GPU最初是为图形渲染而设计的，但是由于其卓越的并行计算能力，它们很快被引入深度学习中。深度学习的迅速发展离不开计算机图形处理单元（GPU）的支持，而GPU中的张量核心则被誉为深度学习的秘密武器。深度学习中的大规模矩阵和张量运算是计算密集型的，正是GPU的张量核心赋予了GPU这一计算工具在深度学习中的强大性能。张量核心简介张量核心是GPU（图形处理单元）中的

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• 神经渲染：图形学与深度学习的完美结合2023-09-23 08:30

  

  神经渲染是一种利用深度学习和图形学技术，实现高质量、高效率、高灵活性的图像合成和渲染的方法。神经渲染不仅能够生成逼真的图像，还能够对图像进行操控、变换和编辑，从而实现多种创意和应用。神经渲染的原理神经渲染的原理是利用深度学习模型来模拟图形学渲染的过程，从而实现从输入到输出的端到端映射。神经渲染是一种基于数据驱动和统计推断的概率模型，它只需要对场景中的信息进行

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• 解密GPU图像渲染：为什么选择三角形作为基本元素？2023-09-22 08:29

  

  当我们观赏精美的电影画面的游戏场景，或者在虚拟现实世界中畅游时，有一个关键角色一直默默发挥着作用，那就是GPU（图形处理器）。你是否曾好奇过，为什么GPU在图像渲染过程中会选择以三角形作为基本元素呢？简单的数学属性三角形之所以成为计算机图形学中的“明星”，部分原因在于其简单的数学属性。在计算机图形学中，我们使用向量和矩阵来表示和变换图形对象。对于三角形，只需

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• 10分钟快速了解神经网络（Neural Networks）2023-09-21 08:30

  

  神经网络是深度学习算法的基本构建模块。神经网络是一种机器学习算法，旨在模拟人脑的行为。它由相互连接的节点组成，也称为人工神经元，这些节点组织成层次结构。Source:victorzhou.com神经网络与机器学习有何不同？神经网络是一种机器学习算法，但它们与传统机器学习在几个关键方面有所不同。最重要的是，神经网络可以自行学习和改进，无需人的干预。它可以直接从

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• 什么是量子计算？2023-09-19 10:04

  

  什么是量子计算？量子计算是计算机科学领域中使用量子理论原理的一个分支。量子理论在原子和亚原子水平上解释了能量和物质的反应行为。量子计算使用亚原子粒子，如电子或光子。量子比特（Quantumbits）让这些粒子同时以一种以上的状态（即1和0）存在。理论上，连接量子位可以“利用它们的波状量子态之间的反应来进行计算，否则可能需要数百万年来计算。”如今的计算机大都以

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• 还不知道芯片、半导体、集成电路的区别？看这一篇就够了！2023-09-15 08:29

  

  什么是芯片?芯片，又称微电路（microcircuit）、微芯片（microchip）、集成电路（integratedcircuit，IC）。是指内含集成电路的硅片，体积很小，常常是计算机或其他电子设备的一部分。芯片（chip）就是半导体元件产品的统称。是集成电路（IC，integratedcircuit）的载体，由晶圆分割而成。硅片是一块很小的硅，内含集成

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• 人工智能的数学基石：揭秘人工智能十大数学基础2023-09-14 08:29

  

  人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）正以惊人的速度改变着我们的生活。然而，要实现智能的机器，离不开数学的支持。本文将带你深入探索人工智能的数学基础，揭示AI背后的数学奥秘。一、线性代数（LinearAlgebra）线性代数是人工智能的数学基础之一，它涉及向量、矩阵、线性变换等概念。在机器学习和深度学习中，线性代数被广泛应用于数据

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• “数字孪生”十问十答2023-09-13 08:32

  

  文|北京航空航天大学，自动化科学与电气工程学院，数字孪生研究组来源|先进制造业本文对以下十个问题进行了深入分析与思考，以期抛砖引玉，为研究者更好理解数字孪生，为决策者理性和正确对待数字孪生，为实践者更好落地应用数字孪生提供参考。①何为数字孪生？②谁在关注数字孪生？③数字孪生：中、美、德，谁更热？④数字孪生与智能制造的关系是什么？⑤数字孪生能否与新一代信息技术

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• 反思深度学习与传统计算机视觉的关系2023-09-12 08:29

  

  某种程度上，深度学习最大的优势就是自动创建没有人会想到的特性能力。如今，深度学习在众多领域都有一席之地，尤其是在计算机视觉领域。尽管许多人都为之深深着迷，然而，深网就相当于一个黑盒子，我们大多数人，甚至是该领域接受过培训的科学家，都不知道它们究竟是如何运作的。大量有关深度学习的成功或失败事例给我们上了宝贵的一课，教会我们正确处理数据。在这篇文章中，我们将深入

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