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電子發(fā)燒友網(wǎng)技術(shù)文庫(kù)為您提供最新技術(shù)文章，最實(shí)用的電子技術(shù)文章，是您了解電子技術(shù)動(dòng)態(tài)的最佳平臺(tái)。

• AI算力底座，800G光模塊顯著受益

  目前光芯片與光器件國(guó)產(chǎn)化程度較低，國(guó)內(nèi)產(chǎn)品多為無(wú)源器件、低 速率光芯片，根據(jù) ICC 預(yù)測(cè)，2021 年我國(guó) 25G 光芯片國(guó)產(chǎn)化率約 20%，25G 以 上光芯片國(guó)產(chǎn)化率僅 5%。...

  2227次閱讀 · 0評(píng)論 光纖通信AI光模塊
  

• 通過(guò)使用AI改善開(kāi)發(fā)人員體驗(yàn)的13種令人印象深刻的方法

  在當(dāng)今快速發(fā)展的技術(shù)環(huán)境中，人工智能 （AI） 正在全面改變行業(yè)，軟件開(kāi)發(fā)也不例外。AI 可以通過(guò)簡(jiǎn)化流程、自動(dòng)執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)以及使開(kāi)發(fā)人員能夠構(gòu)建創(chuàng)新應(yīng)用程序來(lái)顯著增強(qiáng)開(kāi)發(fā)人員體驗(yàn)。...

  1109次閱讀 · 0評(píng)論 APIAISDK

• 徹底改變算法交易：強(qiáng)化學(xué)習(xí)的力量

  強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域，專(zhuān)注于決策過(guò)程。與其他形式的機(jī)器學(xué)習(xí)相比，強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型通過(guò)與環(huán)境交互并以獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰的形式接收反饋來(lái)學(xué)習(xí)。...

  841次閱讀 · 0評(píng)論 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)駕駛

• 在Rust中用一周時(shí)間編寫(xiě)一個(gè)矢量數(shù)據(jù)庫(kù)

  矢量數(shù)據(jù)庫(kù)目前在科技界風(fēng)靡一時(shí)，而不僅僅是炒作。由于利用矢量嵌入的人工智能進(jìn)步，矢量搜索變得越來(lái)越重要。這些向量嵌入是單詞嵌入、句子或文檔的向量表示，只需查看向量之間的距離度量，即可為語(yǔ)義接近的輸入提供語(yǔ)義相似性。...

  734次閱讀 · 0評(píng)論 AI數(shù)據(jù)庫(kù)人工智能

• 將客戶(hù)360度系統(tǒng)與GPT API集成：技術(shù)架構(gòu)視角

  Customer 360 是跨多個(gè)接觸點(diǎn)了解和管理客戶(hù)數(shù)據(jù)的綜合方法。組織必須全面了解客戶(hù)的交互、偏好和需求，以便提供個(gè)性化的體驗(yàn)和服務(wù)。集成 GPT API 等 AI 驅(qū)動(dòng)的語(yǔ)言模型可以顯著增強(qiáng) Customer 360 系統(tǒng)的功能，通過(guò)自然語(yǔ)言處理、文本生成和數(shù)據(jù)分析增加價(jià)值。本文深入探討了將 ...

  715次閱讀 · 0評(píng)論 接口APIAI
  

• 軟件開(kāi)發(fā)的未來(lái)：生成式AI增強(qiáng)角色并解鎖共同創(chuàng)新

  生成式 AI 正在通過(guò)自動(dòng)化任務(wù)、增強(qiáng)協(xié)作和加速創(chuàng)新來(lái)改變軟件開(kāi)發(fā)。這項(xiàng)尖端技術(shù)有望增強(qiáng)各種軟件角色，為共同創(chuàng)新創(chuàng)造不同的視角和機(jī)會(huì)。在本文中，我將深入研究生成式AI在軟件開(kāi)發(fā)中的未來(lái)，討論道德考慮，并總結(jié)對(duì)行業(yè)的潛在影響。...

  877次閱讀 · 0評(píng)論 AI人工智能代碼生成式AI

• 訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？

  本系列文章的第一部分討論的CIFAR網(wǎng)絡(luò)由不同層的神經(jīng)元組成。如圖1所示，32 × 32像素的圖像數(shù)據(jù)被呈現(xiàn)給網(wǎng)絡(luò)并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)層傳遞。CNN處理過(guò)程的第一步就是提取待區(qū)分對(duì)象的特性和結(jié)構(gòu)，這需要借助濾波器矩陣實(shí)現(xiàn)。設(shè)計(jì)人員對(duì)CIFAR網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模后，由于最初無(wú)法確定這些濾波器矩陣，因此這個(gè)階段的網(wǎng)絡(luò)無(wú)...

  492次閱讀 · 0評(píng)論 濾波器人工智能cnn
  

• 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？

  隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展，AI可以越來(lái)越多地支持以前無(wú)法實(shí)現(xiàn)或者難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用。本系列文章基于此解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)及其對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的意義。CNN是一種能夠從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取特征的強(qiáng)大工具，例如識(shí)別音頻信號(hào)或圖像信號(hào)中的復(fù)雜模式就是其應(yīng)用之一。...

  465次閱讀 · 0評(píng)論 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)
  

• 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件轉(zhuǎn)換：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？

  AI應(yīng)用通常需要消耗大量能源，并以服務(wù)器農(nóng)場(chǎng)或昂貴的現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列(FPGA)為載體。AI應(yīng)用的挑戰(zhàn)在于提高計(jì)算能力的同時(shí)保持較低的功耗和成本。當(dāng)前，強(qiáng)大的智能邊緣計(jì)算正在使AI應(yīng)用發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變。與傳統(tǒng)的基于固件的AI計(jì)算相比，以基于硬件的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器為載體的智能邊緣AI計(jì)算具備驚人的速度和...

  490次閱讀 · 0評(píng)論 fpga服務(wù)器AI
  

• 廣義引用分割問(wèn)題GRES的應(yīng)用案例解析

  RES在圖形編輯、視頻制作、人機(jī)交互和機(jī)器人等眾多應(yīng)用領(lǐng)域具有巨大潛力。目前，大多數(shù)現(xiàn)有方法都遵循在知名數(shù)據(jù)集ReferIt和RefCOCO中定義的RES規(guī)則，并在近年來(lái)取得了巨大進(jìn)展。...

  1375次閱讀 · 0評(píng)論 人機(jī)交互
  

• 不同技術(shù)架構(gòu)AI芯片比較

  2022年12月，OpenAI發(fā)布基于GPT-3.5的聊天機(jī)器人模型ChatGPT，參數(shù)量達(dá)到1750億個(gè)。ChatGPT引領(lǐng)全球人工智能浪潮，人工智能發(fā)展需要AI芯片作為算力支撐。...

  1638次閱讀 · 0評(píng)論 cpu神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpuAI英偉達(dá)
  

• 人工智能計(jì)算范式和理論總結(jié)趨勢(shì)

  傳統(tǒng)的語(yǔ)音到文本的翻譯是通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別和文本機(jī)器翻譯的串聯(lián)實(shí)現(xiàn)。這個(gè)方法的缺點(diǎn)是推理過(guò)程中的錯(cuò)誤會(huì)累加。ConST 可以直接將英語(yǔ)的語(yǔ)音翻譯成中文的文本，而且在語(yǔ)音到文本的翻譯中，達(dá)到了 SOTA（state of the art）的效果[2]。...

  1070次閱讀 · 0評(píng)論 編碼器人工智能
  

• 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)之KNN近鄰算法編程實(shí)例

  一般情況下，我們需要先指定一個(gè)k，當(dāng)一個(gè)新的數(shù)據(jù)集來(lái)臨時(shí)，我們首先計(jì)算這個(gè)新的數(shù)據(jù)跟訓(xùn)練集中的每一個(gè)數(shù)據(jù)的距離，一般使用歐氏距離。...

  385次閱讀 · 0評(píng)論 機(jī)器學(xué)習(xí)
  

• 人工智能|學(xué)習(xí)圖像盲超分的退化分布算法

  拍攝噪聲 (shot noise) 一般是泊松分布，它與接受的光信號(hào)的強(qiáng)度有關(guān)，發(fā)生在光子信號(hào)讀取之后激發(fā)電信號(hào)的過(guò)程中。...

  1388次閱讀 · 0評(píng)論 CMOS圖像傳感器模擬信號(hào)數(shù)字信號(hào)
  

• 寧德時(shí)代全新AI動(dòng)力電池缺陷檢測(cè)方案應(yīng)用

  與寧德時(shí)代傳統(tǒng)的電池缺陷檢測(cè)方法相比，基于 AI 技術(shù)的新方案有更好的速度與更高的精度，達(dá)到了預(yù)先設(shè)定的目標(biāo)——零漏檢及單工序 400FPS 以上的圖像處理速度。...

  1680次閱讀 · 0評(píng)論 動(dòng)力電池圖像處理AI寧德時(shí)代
  

• 深度學(xué)習(xí)研究之PEFT技術(shù)解析

  PEFT 技術(shù)旨在通過(guò)最小化微調(diào)參數(shù)的數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度，來(lái)提高預(yù)訓(xùn)練模型在新任務(wù)上的性能，從而緩解大型預(yù)訓(xùn)練模型的訓(xùn)練成本。這樣一來(lái)，即使計(jì)算資源受限，也可以利用預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)來(lái)迅速適應(yīng)新任務(wù)，實(shí)現(xiàn)高效的遷移學(xué)習(xí)。因此，PEFT 技術(shù)可以在提高模型效果的同時(shí)，大大縮短模型訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算成本，讓更多...

  1001次閱讀 · 0評(píng)論 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理
  

• 一款超高集成度光學(xué)卷積處理器

  該團(tuán)隊(duì)提出的光學(xué)卷積處理單元實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了手寫(xiě)數(shù)字圖像特征提取和分類(lèi)能力。結(jié)果表明，圖像特征提取精度達(dá)到5 bit；對(duì)來(lái)自MNIST手寫(xiě)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)的手寫(xiě)數(shù)字進(jìn)行十分類(lèi)，準(zhǔn)確率達(dá)92.17%。...

  997次閱讀 · 0評(píng)論 處理器耦合器移相器卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  

• 深度學(xué)習(xí)在3D計(jì)算機(jī)視覺(jué)當(dāng)中的應(yīng)用

  一些研究人員便立馬想到可以使用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fully convolutional Network)來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)過(guò)程，全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fully convolutional Network)是我們之前在2D計(jì)算機(jī)視覺(jué)當(dāng)中所采用的用于圖像分割的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。...

  1460次閱讀 · 0評(píng)論 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí)
  

• 人工智能領(lǐng)域的梯度學(xué)習(xí)研究

  前向梯度學(xué)習(xí)通常用于計(jì)算含有噪聲的方向梯度，是一種符合生物學(xué)機(jī)制、可替代反向傳播的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法。然而，當(dāng)要學(xué)習(xí)的參數(shù)量很大時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)的前向梯度算法會(huì)出現(xiàn)較大的方差。...

  771次閱讀 · 0評(píng)論 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí)hinton
  

• 淺談人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)智能革命的意義

  深度學(xué)習(xí)的意思其實(shí)不是不變的，它的本意是動(dòng)態(tài)發(fā)展的。最初的深度學(xué)習(xí)基本意思是聚焦于區(qū)別于誤差反向傳遞算法（Backpropogation）那種打包式的黑箱（black-box）學(xué)習(xí)方法。...

  838次閱讀 · 0評(píng)論 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)物聯(lián)網(wǎng)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)
  
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