基于神經網絡模塊SN9701開發(fā)多變量系統(tǒng)解耦控制器

量子人工智能即將到來？首個使用量子運算的神經網絡問世

之前有人嘗試過在量子計算機建立傳感器，以一個量子位元為網絡神經元，不過這方式相當麻煩，效能也不能達到可用程度。這次研究特別之處，就是使用另一個方式實現量子神經網絡，把2量子位元的傳感器版本放在IBM Q云端量子運算系統(tǒng)，并成功運行，做圖像分類工作。

CEVA為CDNN神經網絡編譯器增添ONNX支持

CEVA，全球領先的智能和互聯設備的信號處理平臺和人工智能處理器IP授權許可廠商 (納斯達克股票交易所代碼：CEVA) 宣布其獲獎的CEVA 深度神經網絡(CDNN) 編譯器的最新版本支持開放式神經網絡交換Open Neural Network Exchange(ONNX)格式。

人工智能大潮襲來，00后擔心AI翻譯搶了她的飯碗

近日，中國傳媒大學一位英語系00后新生，給學校寫了一封信。信中，這名新生十分擔心AI翻譯未來會搶了她的飯碗。這名新生寫道，“來校這兩天，一款叫做翻譯寶的智能翻譯工具讓我突然發(fā)現，或許將來人們需要的不是

英偉達宣布Tesla T4 GPU新品，轉為AI推理工作而設計

英偉達剛剛發(fā)布了一款專為 AI 推理工作而設計的顯卡，它就是可以加速語音、視頻、搜索引擎、圖像神經網絡的 Tesla T4 。在這之前，英偉達曾推出過類似的 Tesla P4 。但新品可在相同的功耗下

基于神經網絡的有源電力濾波器應用研究

電網的諧波濾波對于維護電網的供電質量意義重大，特別對于關鍵供電設備受諧波影響很大，更需要高質量的電源作保證。而要保證電網中濾波的效率和準確率，就必須準確的判斷諧

基于BP神經網絡的模擬電路診斷系統(tǒng)研究

0 引 言 隨著電子工業(yè)的發(fā)展，電子設備越來越復雜，其中的模擬器件和電路不可缺少。理論分析和實際應用表明，這些設備中的模擬電路比數字電路更容易發(fā)生故障。對這種設

模擬電路故障診斷中的特征提取方法

1、引言? 故障特征提取是模擬電路故障診斷的關鍵，而模擬電路由于故障模型復雜、元件參數的容差、非線性、噪聲以及大規(guī)模集成化等現象使電路故障信息表現為多特征、高噪

人工智能會不會有意識取決于我們是否愿意！

目前的人工智能已經有了復雜的訓練模型，但還要依賴人類提供的數據才能學習。若有了產生反事實信息的能力，人工智能便可自己生成數據，自己想象未來可能遇到的情況，從而更靈活地適應之前未遇見過的新情境。此外，這還能使人工智能擁有好奇心。如果人工智能不確定未來會發(fā)生什么，就會親自去試一試。

基于PSO-BP神經網絡的混凝土抗壓強度預測

無刷直流電機的RBF神經網絡自適應控制研究

沒人理解人工智能運行機制？AI何時失靈無法預測

雖然現代神經網絡的表現令人激動，但也面臨一個棘手的問題：沒人理解它們的運行機制，這也就意味著，沒人能預測它們何時可能失靈。

基于神經網絡優(yōu)化的油水界面軟測量

1 引言 原油脫水過程中油水界面的準確監(jiān)測對油品的含水率、污水回收及處理成本都是極為關鍵的,能開發(fā)出在線的測量技術具有十分重要的現實意義。 遺傳算法和神經網絡都是將生物學原理應用于科學研究的

谷歌 Smart Compose：神經網絡可以幫你寫 Gmail 郵件了

Google I/O 2018 上，谷歌介紹了 Gmail 中的一項新特性，智能預測拼寫功能：Smart Compose，該新特性利用機器學習，交互式地為正在寫郵件的用戶提供補全句子的預測建議，從而讓用戶更快地撰寫郵件。

英特爾深度神經網絡 加速藥物研發(fā)新突破

在近日舉行的英特爾人工智能開發(fā)者大會上，英特爾公司全球副總裁兼人工智能產品事業(yè)部總經理Naveen Rao提到，英特爾正在與諾華合作，利用深度神經網絡來加速高內涵篩選——這是早期藥品研發(fā)的關鍵因素。

PowerVR Series2NX神經網絡加速器內核為性能和成本效益樹立標準

Imagination Technologies宣布：推出兩款神經網絡內核AX2185和AX2145，其設計目的是在極小芯片面積上以極低功耗實現神經網絡高性能計算。這兩款內核是基于Imagination革命性的神經網絡加速器(NNA)架構PowerVR Series2NX設計的，該架構可以使“智能”從云端轉移至邊緣設備，從而實現更高的效率和實時響應。

俄羅斯人工智能預測2018年世界杯冠軍是德國隊

神經網絡還預測，俄羅斯隊將在32支隊伍中排名27。也就是說，人工智能甚至不認為俄羅斯隊能在小組賽中出線。

關于C++實現的BP神經網絡（代碼）

#pragma hdrstop #include <stdio.h> #include <iostream.h> const A=30.0; const B=10.0; const MAX=500; //最大訓練次數 const COEF=0.0035; //網絡的學習效率 const BCOEF=0.001;//網絡的閥值調整效率 const ERRO

CEVA推出深層神經網絡框架 加快低功耗嵌入式系統(tǒng)中機器學習技術的應用

全球領先的蜂窩通信、多媒體和連接性DSP IP平臺授權廠商CEVA公司宣布推出實時神經網絡軟件框架CEVA 深層神經網絡（CEVA Deep Neural Network， CDNN），以簡化低功耗嵌入式

Socionext推出神經網絡加速器，加速AI時代

先進視覺影像SoC應用技術領導廠商Socionext Inc.(以下“索喜科技”或“公司”)宣布推出神經網絡加速器 (Neural Network Accelerator engine，縮寫NNA)，用于優(yōu)化人工智能處理中的邊緣計算設備