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人工智能的現(xiàn)狀及今后發(fā)展趨勢(shì)展望
隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能(AI)已經(jīng)在許多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。作為引領(lǐng)未來(lái)的戰(zhàn)略性技術(shù)，人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展具有重要意義。本文將深入探討人工智能的當(dāng)前狀況及其未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。
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人工智能的未來(lái)趨勢(shì)
隨著科技的不斷發(fā)展，人工智能已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面，成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的重要力量。那么，人工智能的未來(lái)趨勢(shì)是什么呢?讓我們一起探討一下。
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人臉識(shí)別算法有哪些？
一直以來(lái)，人臉識(shí)別都是大家的關(guān)注焦點(diǎn)之一。因此針對(duì)大家的興趣點(diǎn)所在，小編將為大家?guī)?lái)人臉識(shí)別的相關(guān)介紹，詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)看下文。
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浙大一院、達(dá)摩院入選2023中國(guó)醫(yī)學(xué)人工智能代表性算法，“AI摳圖”讓癌癥病人受益
12月12日消息，2023年度中國(guó)醫(yī)學(xué)人工智能代表性算法評(píng)選結(jié)果近日出爐，由浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院、阿里巴巴達(dá)摩院（湖畔實(shí)驗(yàn)室）聯(lián)合提出的“人體正常器官的分層分割模型”入選其中。該算法可高效分割42個(gè)器官，讓放療規(guī)劃更精準(zhǔn)，病人更受益，有效降低放療對(duì)身體的損傷，并幫助醫(yī)生減輕了90%的靶區(qū)勾畫工作量。
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基于深度學(xué)習(xí)的道路表面裂縫檢測(cè)研究
針對(duì)目前道路表面裂縫缺陷檢測(cè)方法普遍存在識(shí)別率低、實(shí)時(shí)性差以及多尺度特征下檢測(cè)效果不好等問(wèn)題，提出 一種改進(jìn)的YOLOv5s算法模型。該算法引入simAM三維帶權(quán)注意力機(jī)制且不引入額外參數(shù)，在模型中融入加權(quán)雙向特征金字塔進(jìn) 行多尺度特征融合；同時(shí)改進(jìn)預(yù)測(cè)框損失函數(shù)，使得損失函數(shù)收斂更快。經(jīng)過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，改進(jìn)后模型的裂縫檢測(cè)均值平均精度提高了2.2%，準(zhǔn)確率為90. 5%，表明了模型的有效性。
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英特爾CEO三個(gè)月內(nèi)又來(lái)訪，四大看點(diǎn)
“生日快樂(lè)!成都 都成!” 7月10日，歡聲笑語(yǔ)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(lái)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(jià)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(huì)在京舉行。會(huì)上，英特爾正式于中國(guó)市場(chǎng)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(jià)比優(yōu)勢(shì)，加速AI訓(xùn)練及推理，為中國(guó)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(jī)械等復(fù)雜應(yīng)力的作用會(huì)產(chǎn)生局部放電現(xiàn)象,嚴(yán)重時(shí)還會(huì)威脅到輸電線路的可靠性和電網(wǎng)的安全性。對(duì)電纜中局部放電信號(hào)的識(shí)別和診斷是電纜智能運(yùn)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(qiáng)方法對(duì)局部放電信號(hào)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(ài)芯元智AX650N成Transformer最佳落地平臺(tái)
近來(lái)，ChatGPT成為社會(huì)各界關(guān)注的焦點(diǎn)。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(tái)的核心考量。
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亞馬遜搜索“寶藏團(tuán)隊(duì)”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(duì)正在利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)幫助公司內(nèi)各個(gè)團(tuán)隊(duì)從數(shù)據(jù)中獲取智能。它就是M5搜索團(tuán)隊(duì)，正在構(gòu)建大模型以支持亞馬遜的機(jī)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(duì)能夠運(yùn)行數(shù)百億參數(shù)模型的深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)。M5搜索團(tuán)隊(duì)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(jī)器學(xué)習(xí)模型。如今，M5搜索團(tuán)隊(duì)整合了數(shù)據(jù)，簡(jiǎn)化了創(chuàng)建大模型的過(guò)程，亞馬遜各個(gè)團(tuán)隊(duì)都可以使用這些模型，為他們的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序帶來(lái)深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大能力。
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Amazon EC2 Inf2實(shí)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(yǔ)言模型(LLM)的快速發(fā)展，已經(jīng)席卷了整個(gè)行業(yè)。深度學(xué)習(xí)模型的參數(shù)已從數(shù)百萬(wàn)增加到數(shù)十億，為我們呈現(xiàn)了越來(lái)越多激動(dòng)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(jí)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(gè)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(duì)人類的影響
人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)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(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所發(fā)布的全球首個(gè)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(yùn)行當(dāng)中，計(jì)算系統(tǒng)的運(yùn)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(jì)算機(jī)通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模擬人腦的機(jī)制來(lái)學(xué)習(xí)、判斷、決策。
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人工智能帶來(lái)了哪些發(fā)展技術(shù)？
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)是一門涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、系統(tǒng)辨識(shí)、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，研究計(jì)算機(jī)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(shí)或技能。
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機(jī)場(chǎng)道面表觀缺陷快速檢測(cè)技術(shù)研究
摘要:機(jī)場(chǎng)道面表觀缺陷情況是道面評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)之一,直接影響著航空器起降安全,目前機(jī)場(chǎng)主要通過(guò)人工巡檢的方式定期檢查記錄機(jī)場(chǎng)道面表觀缺陷,效率低,工作量大,而現(xiàn)有的自動(dòng)化檢測(cè)算法存在準(zhǔn)確度低、推理速度慢、算力要求高等問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題,結(jié)合深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行研究,提出一種快速高效的機(jī)場(chǎng)道面表觀缺陷檢測(cè)方法,在保證準(zhǔn)確性的前提下,計(jì)算平均僅耗時(shí)22ms,對(duì)實(shí)現(xiàn)機(jī)場(chǎng)道面自動(dòng)化高效檢測(cè),提高機(jī)場(chǎng)運(yùn)行效率有重要意義。
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人工智能有哪些優(yōu)勢(shì)?人工智能5項(xiàng)技術(shù)介紹!
為增進(jìn)大家對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)，本文將對(duì)人工智能的優(yōu)勢(shì)、人工智能的技術(shù)予以介紹。
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人工智能點(diǎn)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(yǔ)音控制家電的智能音箱，人工智能使成千上萬(wàn)的行業(yè)和場(chǎng)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(guó)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(lái)的全新可能性，就此將上世紀(jì)80年代已經(jīng)產(chǎn)生的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，推動(dòng)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(cè)試任務(wù)上的優(yōu)異表現(xiàn)，也重新燃起了人們對(duì)AI的期待?？陀^來(lái)說(shuō)，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(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展最快的一個(gè)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(jiǎng)。深度學(xué)習(xí)模型的發(fā)展可以追溯到1958年的感知機(jī)(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(jī)，當(dāng)時(shí)掀起一股熱潮。后來(lái)Marvin Minsky(人工智能大師)和Seymour Papert發(fā)現(xiàn)感知機(jī)的缺陷：不能處理異或回路等非線性問(wèn)題，以及當(dāng)時(shí)存在計(jì)算能力不足以處理大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問(wèn)題。于是整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)入停滯期。
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用于可擴(kuò)展和節(jié)能 AI 的基于憶阻器交叉開(kāi)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(guó)家實(shí)驗(yàn)室的研究人員最近設(shè)計(jì)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(kāi)關(guān)硬件，可以同時(shí)執(zhí)行多項(xiàng)操作。
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