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英特爾CEO三個月內(nèi)又來訪，四大看點
“生日快樂!成都 都成!” 7月10日，歡聲笑語回蕩在英特爾成都基地。當(dāng)天，英特爾CEO帕特·基辛格等一行高管也來到這里，共同慶祝英特爾扎根蓉城二十周年。
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兼具性能與性價比，英特爾Gaudi2橫空出世
2023年7月11日，北京 —— 今日，英特爾AI產(chǎn)品戰(zhàn)略暨Gaudi2新品發(fā)布會在京舉行。會上，英特爾正式于中國市場推出第二代Gaudi深度學(xué)習(xí)加速器——Habana? Gaudi?2。作為英特爾從云到端產(chǎn)品組合的重要組成，Gaudi2致力于以領(lǐng)先的性價比優(yōu)勢，加速AI訓(xùn)練及推理，為中國用戶提供更高的深度學(xué)習(xí)性能和效率，從而成為大規(guī)模部署AI的更優(yōu)解。
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基于深度學(xué)習(xí)的局部放電數(shù)據(jù)診斷系統(tǒng)的樣本處理方法研究
摘要:電力電纜在工作中由于受到電、熱、機械等復(fù)雜應(yīng)力的作用會產(chǎn)生局部放電現(xiàn)象,嚴(yán)重時還會威脅到輸電線路的可靠性和電網(wǎng)的安全性。對電纜中局部放電信號的識別和診斷是電纜智能運維的重要手段,鑒于此,介紹了如何使用樣本清洗、樣本查重等篩選手段和噪聲疊加、稀疏處理等數(shù)據(jù)增強方法對局部放電信號的樣本進(jìn)行處理,從而為基于深度學(xué)習(xí)的局部放電智能診斷系統(tǒng)提供可靠的基礎(chǔ)樣本數(shù)據(jù),提高局放診斷的準(zhǔn)確率。
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高能低耗易部署，愛芯元智AX650N成Transformer最佳落地平臺
近來，ChatGPT成為社會各界關(guān)注的焦點。從技術(shù)領(lǐng)域看，ChatGPT的爆發(fā)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域演進(jìn)、發(fā)展和突破的結(jié)果，其背后代表著Transformer結(jié)構(gòu)下的大模型技術(shù)的飛速進(jìn)展。因此，如何在端側(cè)、邊緣側(cè)高效部署Transformer也成為用戶選擇平臺的核心考量。
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亞馬遜搜索“寶藏團(tuán)隊”利用深度學(xué)習(xí)賦能業(yè)務(wù)發(fā)展
在亞馬遜，有這樣一支負(fù)責(zé)搜索的團(tuán)隊正在利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)幫助公司內(nèi)各個團(tuán)隊從數(shù)據(jù)中獲取智能。它就是M5搜索團(tuán)隊，正在構(gòu)建大模型以支持亞馬遜的機器學(xué)習(xí)(ML)應(yīng)用程序。借助亞馬遜云科技的服務(wù)，M5搜索團(tuán)隊能夠運行數(shù)百億參數(shù)模型的深度學(xué)習(xí)實驗。M5搜索團(tuán)隊使用多種亞馬遜云科技服務(wù)構(gòu)建、訓(xùn)練和部署多模態(tài)的大型機器學(xué)習(xí)模型。如今，M5搜索團(tuán)隊整合了數(shù)據(jù)，簡化了創(chuàng)建大模型的過程，亞馬遜各個團(tuán)隊都可以使用這些模型，為他們的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序帶來深度學(xué)習(xí)的強大能力。
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Amazon EC2 Inf2實例正式可用 助力更低成本、更高性能的生成式AI推理
深度學(xué)習(xí)(DL)的創(chuàng)新，特別是大語言模型(LLM)的快速發(fā)展，已經(jīng)席卷了整個行業(yè)。深度學(xué)習(xí)模型的參數(shù)已從數(shù)百萬增加到數(shù)十億，為我們呈現(xiàn)了越來越多激動人心的新能力。它們正在催生新的應(yīng)用，如生成式AI或醫(yī)療保健和生命科學(xué)的高級研究。亞馬遜云科技一直在芯片、服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心互連和軟件服務(wù)等多個方面創(chuàng)新，加速深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載的大規(guī)模應(yīng)用。
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人工智能對人類的影響
人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。
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為什么芯片要叫寒武紀(jì)？
“寒武紀(jì)”是中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所發(fā)布的全球首個能夠“深度學(xué)習(xí)”的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”處理器芯片。寒武紀(jì)，即深度學(xué)習(xí)處理器，它是給電腦創(chuàng)造出模仿人類大腦多層大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的芯片。在深度學(xué)習(xí)處理器的運行當(dāng)中，計算系統(tǒng)的運算能力提升是決定深度學(xué)習(xí)處理效率的關(guān)鍵。深度學(xué)習(xí)是指多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練它的方法。通俗講就是指計算機通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模擬人腦的機制來學(xué)習(xí)、判斷、決策。
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人工智能帶來了哪些發(fā)展技術(shù)？
機器學(xué)習(xí)(Machine Learning)是一門涉及統(tǒng)計學(xué)、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計算機科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能。
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機場道面表觀缺陷快速檢測技術(shù)研究
摘要:機場道面表觀缺陷情況是道面評價的重要指標(biāo)之一,直接影響著航空器起降安全,目前機場主要通過人工巡檢的方式定期檢查記錄機場道面表觀缺陷,效率低,工作量大,而現(xiàn)有的自動化檢測算法存在準(zhǔn)確度低、推理速度慢、算力要求高等問題。針對這些問題,結(jié)合深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測技術(shù)進(jìn)行研究,提出一種快速高效的機場道面表觀缺陷檢測方法,在保證準(zhǔn)確性的前提下,計算平均僅耗時22ms,對實現(xiàn)機場道面自動化高效檢測,提高機場運行效率有重要意義。
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人工智能有哪些優(yōu)勢?人工智能5項技術(shù)介紹!
為增進(jìn)大家對人工智能的認(rèn)識，本文將對人工智能的優(yōu)勢、人工智能的技術(shù)予以介紹。
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人工智能點火，物聯(lián)網(wǎng)、深度學(xué)習(xí)等起飛！
人工智能如今早已經(jīng)浸入生活的方方面面。從能夠戰(zhàn)勝人類頂尖圍棋選手的AlphaGo，到能夠語音控制家電的智能音箱，人工智能使成千上萬的行業(yè)和場景發(fā)生了前所未有的變化。
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關(guān)于深度學(xué)習(xí)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)你了解有多少？
想要了解“深度學(xué)習(xí)+”，我們必須回到深度學(xué)習(xí)技術(shù)在中國落地生根的歷史當(dāng)中。2006年，辛頓等人意外發(fā)現(xiàn)了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶來的全新可能性，就此將上世紀(jì)80年代已經(jīng)產(chǎn)生的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，推動到了深度學(xué)習(xí)的新階段，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)在一系列AI測試任務(wù)上的優(yōu)異表現(xiàn)，也重新燃起了人們對AI的期待?？陀^來說，經(jīng)歷了兩次寒冬的AI技術(shù)，能夠再次復(fù)興的核心要素就是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)。
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什么是深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)是近10年機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展最快的一個分支，由于其重要性，三位教授(Geoffrey Hinton、Yann Lecun、Yoshua Bengio)因此同獲圖靈獎。深度學(xué)習(xí)模型的發(fā)展可以追溯到1958年的感知機(Perceptron)。1943年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就已經(jīng)出現(xiàn)雛形(源自NeuroScience)，1958年研究認(rèn)知的心理學(xué)家Frank發(fā)明了感知機，當(dāng)時掀起一股熱潮。后來Marvin Minsky(人工智能大師)和Seymour Papert發(fā)現(xiàn)感知機的缺陷：不能處理異或回路等非線性問題，以及當(dāng)時存在計算能力不足以處理大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問題。于是整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)入停滯期。
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用于可擴展和節(jié)能 AI 的基于憶阻器交叉開關(guān)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)
得克薩斯 A&M 大學(xué)、Rain Neuromorphics 和桑迪亞國家實驗室的研究人員最近設(shè)計了一種新系統(tǒng)，可以更有效地更大規(guī)模地訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。該系統(tǒng)在Nature Electronics上發(fā)表的一篇論文中介紹，它依賴于使用新的訓(xùn)練算法和憶阻器交叉開關(guān)硬件，可以同時執(zhí)行多項操作。
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機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)3大本質(zhì)區(qū)別了解嗎?機器學(xué)習(xí)有哪些數(shù)據(jù)偏差
在這篇文章中，小編將對機器學(xué)習(xí)的相關(guān)內(nèi)容和情況加以介紹以幫助大家增進(jìn)對它的了解程度，和小編一起來閱讀以下內(nèi)容吧。
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機器學(xué)習(xí)、AI、DL有何區(qū)別?構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型應(yīng)避免哪些錯誤?
一直以來，機器學(xué)習(xí)都是大家的關(guān)注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家?guī)頇C器學(xué)習(xí)的相關(guān)介紹，詳細(xì)內(nèi)容請看下文。
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如何用機器學(xué)習(xí)治理網(wǎng)絡(luò)安全?機器學(xué)習(xí)在工業(yè)領(lǐng)域存在哪些瓶頸?
在下述的內(nèi)容中，小編將會對機器學(xué)習(xí)的相關(guān)消息予以報道，如果機器學(xué)習(xí)是您想要了解的焦點之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。
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基于實時語義分割模型的機場道面裂縫檢測方法研究
摘要:機場道面裂縫影響著飛機的安全起降,當(dāng)前機場主要依靠傳統(tǒng)的人工巡查方式檢測道面裂縫。隨著深度學(xué)習(xí)算法的快速發(fā)展,語義分割模型在保證精度的前提下推理速度不斷提高,為自動實時檢測道面裂縫提供了技術(shù)支撐。在此背景下,結(jié)合語義分割模型的研究成果,提出了一種在機器人巡檢過程中實時檢測機場道面裂縫的方法。
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如何構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型?數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)有何區(qū)別
一直以來，機器學(xué)習(xí)都是大家的關(guān)注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家?guī)頇C器學(xué)習(xí)的相關(guān)介紹，詳細(xì)內(nèi)容請看下文。
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