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人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
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按ChatGPT模式做AI,大厂如何应对ChatGPT的挑战?
决策端和业务端之间的严重脱节就容易导致大厂对ChatGPT的认知和判断被市场舆论风向左右,进而做出错误的商业决策。
一是基础的生成算法模型不断突破创新;二是预训练模型引发了AIGC技术能力的质变;三是多模态技术推动了AIGC的内容多边形,让AIGC具有了更通用的能力。
使用 AMD-Xilinx FPGA设计一个全连接DNN核心现在比较容易(Vitis AI),但是利用这个核心在 DNN 计算中使用它是另一回事。本项目...
近年来,随着GPU和DSA架构在不同领域的广泛应用,特别是AI系统相关技术的飞速发展,对于编译器的需求越来越强烈。编译器已经从一个相对小众的研究领域,变...
传统的人脸侦测做法,需要分析图片上每一个像素点(pixel)的RGB色彩值,这种作法会花费大量的运算资源与时间。根据相关的研究论文,研发出分析方法的团队...
ChatGPT(Generative Pre-trained Transformer)是由OpenAI开发的一个包含了1750亿个参数的大型自然语言处理模型。
在 AI 技术兴起后,深度学习框架 PyTorch 和 TensorFlow 两大阵营似乎也爆发了类似的「战争」。这两个阵营背后都有大量的支持者,并且他...
从自动驾驶车辆到智能手表,如今市场上各类电子系统越来越复杂,不但需要整合各种机电零件与软件,还要求更高的连接性以及导入可持续性概念,为制造业在产品设计研...
机器学习的“训练”部分就是找到f( ),即成本函数按照梯度下降的方法找到最优的f( )。大家理解了找f(),才能进入各种算法讨论。
这一模型可以与人类进行谈话般的交互,可以回答追问,连续性的问题,承认其回答中的错误,指出人类提问时的不正确前提,拒绝回答不适当的问题。
MNIST 算是机器学习领域的经典问题。即使这个手写数字数据集逐渐淡出了计算机视觉领域,但它的纪念意义仍然不可忽视,很多人入门深度学习的第一个数据集、验...
纵向深度强化:机器视觉在各行业的初始应用往往是在生产环节的检测这一步骤,随着技术的普及、成本的下降,机器视觉有望在行业应用深度上强化,进入到识别、测量、...
智能驾驶传感器中的毫米波雷达,擅长测量距离和速度,并且具有良好的距离和速度分辨率。与其他传感器相比,雷达在夜间运行,在恶劣天气条件下的影响最小。
在实时音视频通信场景,麦克风采集用户语音的同时会采集大量环境噪声,传统降噪算法仅对平稳噪声(如电扇风声、白噪声、电路底噪等)有一定效果,对非平稳的瞬态噪...
该系统将构成一个全网状环形结构。当系统正面的互连从左向右或水平传输时,则系统背面的互连则是从上向下传输,从而构成一个完整的网格。
最近,随着机器学习(ML, Machine Learning)的进步出现了分歧,分为两个规模:一个是传统的大型ML(云ML),模型越来越大,以实现准确性...
随着5G 终端规模持续增长,5G 发展逐步进入“快车道”,5G 网络需要分担4G-LTE 网络流量压力, 降低4G 网络扩容和新建资本投入。
NanoEdge AI 库是 Cartesiam 推出的人工智能静态库,它可以帮助客户直接生成可以运行在嵌入式 Arm Cortex 处理器上的.a 静...
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