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MWC 2024：英特爾驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、邊緣與企業(yè)智能化革新，加速實(shí)現(xiàn)AI無處不在

  • 2024年2月26日，巴塞羅那，西班牙——在2024年世界移動(dòng)通信大會(huì)上，英特爾發(fā)布了全新的平臺(tái)、解決方案和服務(wù)，涵蓋網(wǎng)絡(luò)和邊緣AI、英特爾?酷睿? Ultra處理器和AI PC等。在這個(gè)技術(shù)發(fā)展日新月異的時(shí)代，保持競(jìng)爭(zhēng)力至關(guān)重要，英特爾致力于為客戶、合作伙伴及龐大的生態(tài)系統(tǒng)提供產(chǎn)品和解決方案，幫助他們把握AI和內(nèi)置自動(dòng)化的新機(jī)遇，從而降低總體擁有成本、提高運(yùn)營(yíng)效率，并開拓全新的創(chuàng)新服務(wù)。在今天的發(fā)布中，英特爾致力于推動(dòng)行業(yè)實(shí)現(xiàn)5G、邊緣、企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施和投資的現(xiàn)代化及貨幣化，以把握住由AI無處不在所帶來的
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AI-RAN聯(lián)盟成立，推動(dòng)5G/6G網(wǎng)絡(luò)人工智能進(jìn)化

  • 據(jù)三星官網(wǎng)消息，2月26日，AI-RAN 聯(lián)盟在巴塞羅那 MWC2024 世界通信大會(huì)上正式成立，旨在通過與相關(guān)公司合作，將人工智能（AI）技術(shù)融入蜂窩移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，推動(dòng)5G及即將到來的6G通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)步，以改善移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)效率、降低功耗和改造現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施。據(jù)悉，該組織共有11個(gè)初始成員，其中包括：三星、ARM、愛立信、微軟、諾基亞、英偉達(dá)、軟銀等行業(yè)巨頭。聯(lián)盟將合作開發(fā)創(chuàng)新的新技術(shù)，以及將這些技術(shù)應(yīng)用到商業(yè)產(chǎn)品中，為即將到來的 6G 時(shí)代做好準(zhǔn)備。據(jù)了解，AI-RAN 聯(lián)盟將重點(diǎn)關(guān)注三大研究和創(chuàng)新領(lǐng)域：AI
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AI+行業(yè)的應(yīng)用創(chuàng)新，服務(wù)千行百業(yè)智能化升級(jí)

  • AI+行業(yè)的應(yīng)用創(chuàng)新，服務(wù)千行百業(yè)智能化升級(jí)Application innovation in the AI+industry, serving thousands of industries with intelligent upgradesAI照亮的數(shù)字世界正向我們走來，其實(shí)AI早就不是一個(gè)新概念，但2022年底ChatGPT聊天機(jī)器人的橫空出世讓全世界的目光再次聚焦這個(gè)話題。ChatGPT讓世界更加聚焦于AI市場(chǎng)，各國(guó)科技企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)在AI領(lǐng)域進(jìn)行不斷地創(chuàng)新和競(jìng)爭(zhēng)。2023年可以說是從“百模大戰(zhàn)”
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高通持續(xù)推動(dòng)終端側(cè)生成式AI變革，推出高通AI Hub賦能開發(fā)者

  • 要點(diǎn)：·       高通現(xiàn)賦能終端側(cè)AI在下一代PC、智能手機(jī)、軟件定義汽車、XR設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域規(guī)模化商用，讓智能計(jì)算無處不在。·       高通AI Hub為驍龍和高通平臺(tái)提供超過75個(gè)優(yōu)化AI模型，助力開發(fā)者縮短產(chǎn)品上市時(shí)間，并讓終端側(cè)AI的諸多優(yōu)勢(shì)在應(yīng)用程序上得以發(fā)揮。這些模型也將在Hugging Face和GitHub上提供。開發(fā)者只需通過幾行代碼即可在搭載高通平臺(tái)的云托
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Gartner：2024年全球AI PC和生成式AI智能手機(jī)出貨量預(yù)計(jì)將達(dá)到2.95億臺(tái)

  • ·       2024年AI PC出貨量將占到PC總出貨量的22%·       生成式AI智能手機(jī)出貨量將占到基礎(chǔ)和高級(jí)智能手機(jī)出貨量的22%·       2024年P(guān)C出貨量將增長(zhǎng)3.5%，智能手機(jī)出貨量將增長(zhǎng) 4.2% 根據(jù)Gartner公司的最新預(yù)測(cè)，到2024年底，人工智能（AI）個(gè)人電腦（PC）和生成式
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中國(guó)首部文生視頻AI系列動(dòng)畫片暨央視人工智能工作室揭牌

  • 據(jù)央視頻消息，中國(guó)首部文生視頻AI系列動(dòng)畫片《千秋詩頌》啟播暨中央廣播電視總臺(tái)人工智能工作室揭牌儀式在今日舉行。據(jù)官網(wǎng)介紹，《千秋詩頌》面向小學(xué)生，是小學(xué)語文課本詩詞動(dòng)畫故事系列片，由CCTV-1與人教社合作制作，欄目結(jié)合人教社提供的詩詞內(nèi)容及相關(guān)背景故事，制作成國(guó)風(fēng)動(dòng)畫詩詞故事，在尊重歷史的前提下重構(gòu)故事劇本，以求最大限度再現(xiàn)詩詞意境和感情。文生視頻是生成式AI的重要分支，傳媒影視被視作該技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域，科技巨頭、明星公司均密切關(guān)注并積極投入。技術(shù)的不斷完善是文生視頻加速向影視傳媒行業(yè)滲透的關(guān)鍵。
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 - 一文搞懂回歸和分類

  • 本文將從回歸和分類的本質(zhì)、回歸和分類的原理、回歸和分類的算法三個(gè)方面，帶您一文搞懂回歸和分類 Regression And Classification ?；貧w和分類一、回歸和分類的本質(zhì)回歸和分類是機(jī)器學(xué)習(xí)中兩種基本的預(yù)測(cè)問題。它們的本質(zhì)區(qū)別在于輸出的類型：回歸問題的輸出是連續(xù)的數(shù)值，分類問題的輸出是有限的、離散的類別標(biāo)簽。回歸（Regression）的本質(zhì)：回歸的本質(zhì)是尋找自變量和因變量之間的關(guān)系，以便能夠預(yù)測(cè)新的、未知的數(shù)據(jù)點(diǎn)的輸出值。例如，根據(jù)房屋的面積、位置等特征預(yù)測(cè)其價(jià)格?；?/li>
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事關(guān)AI！國(guó)資委公布最新部署

  • 2月19日，國(guó)務(wù)院國(guó)資委召開“AI賦能 產(chǎn)業(yè)煥新”中央企業(yè)人工智能專題推進(jìn)會(huì)。會(huì)議認(rèn)為，加快推動(dòng)人工智能發(fā)展，是國(guó)資央企發(fā)揮功能使命，搶抓戰(zhàn)略機(jī)遇，培育新質(zhì)生產(chǎn)力，推進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展的必然要求。中央企業(yè)要主動(dòng)擁抱人工智能帶來的深刻變革，把加快發(fā)展新一代人工智能擺在更加突出的位置，不斷強(qiáng)化創(chuàng)新策略、應(yīng)用示范和人才聚集，著力打造人工智能產(chǎn)業(yè)集群，發(fā)揮需求規(guī)模大、產(chǎn)業(yè)配套全、應(yīng)用場(chǎng)景多的優(yōu)勢(shì)，帶頭搶抓人工智能賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，加快構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、人機(jī)協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能經(jīng)濟(jì)形態(tài)。會(huì)議強(qiáng)調(diào)，中央企業(yè)要把發(fā)展人工智
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4分鐘讀懂超強(qiáng)算法模型——隨機(jī)森林！

  • 隨機(jī)森林簡(jiǎn)介隨機(jī)森林是一種?基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，以準(zhǔn)確性和魯棒性而著稱。隨機(jī)森林結(jié)合來自許多決策樹的見解，得出更準(zhǔn)確的結(jié)論。分解隨機(jī)森林決策樹的集成：隨機(jī)森林由許多決策樹組成，每棵樹都對(duì)問題提供不同的視角。投票系統(tǒng)：在隨機(jī)森林中，每個(gè)決策樹都會(huì)對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并產(chǎn)生一個(gè)結(jié)果。當(dāng)所有決策樹都完成預(yù)測(cè)后，隨機(jī)森林會(huì)通過投票系統(tǒng)來綜合各個(gè)決策樹的預(yù)測(cè)選出最優(yōu)結(jié)果。多樣化學(xué)習(xí)：為了避免過于相似，隨機(jī)森林里每棵樹看到的都是數(shù)據(jù)的一個(gè)略有不同的子集，所以每棵樹都提供了略微不同的視角或觀點(diǎn)。這種多
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對(duì)全連接層的通俗理解

  • 如果你是搞 AI 算法的同學(xué)，相信你在很多地方都見過全連接層。無論是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），還是自然語言處理（NLP）網(wǎng)絡(luò)，都能看到全連接層的身影。那么到底什么是全連接層，這一層在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有什么作用，以及它和矩陣乘法、卷積運(yùn)算有什么關(guān)系呢？1、什么是全連接層全連接層（Fully Connected Layer），有時(shí)也被叫作密集層（Dense Layer）。之所以這么叫，是因?yàn)檫@一層的每個(gè)神經(jīng)元都與前一層的每個(gè)神經(jīng)元連接在一起，形成了一個(gè)全連接的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。全連接結(jié)構(gòu)：圖源網(wǎng)絡(luò)這種全連接的方式與卷積和池化
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谷歌AI掌門人：發(fā)展AI不能只靠堆硬件，想把大模型和AlphaGo能力結(jié)合

  • 2月20日消息，在接受《連線》雜志采訪時(shí)，Google DeepMind首席執(zhí)行官戴米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）表示，盡管人工智能領(lǐng)域已取得了顯著的進(jìn)展，但真正的突破尚未到來。他強(qiáng)調(diào)，簡(jiǎn)單地?cái)U(kuò)大規(guī)模無法推進(jìn)行業(yè)的發(fā)展。在過去一年中，OpenAI通過ChatGPT等項(xiàng)目在業(yè)界獨(dú)占鰲頭。然而，在哈薩比斯的帶領(lǐng)下，Google DeepMind并未因此氣餒，而是在人工智能模型研發(fā)上展現(xiàn)了強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力和創(chuàng)新精神。自從Alphabet去年4月合并了其兩個(gè)人工智能部門為Google Dee
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孫正義擬籌資1000億美元成立AI芯片企業(yè)，與Arm業(yè)務(wù)互補(bǔ)

  • 軟銀集團(tuán)創(chuàng)辦人孫正義計(jì)劃籌資1000億美元成立AI芯片企業(yè)，希望與集團(tuán)Arm業(yè)務(wù)互補(bǔ)。孫正義將新人工智能芯片企業(yè)計(jì)劃命名為「伊邪那岐」，這是日本神話中的創(chuàng)造和生命之神的名稱，而且孫正義本人將直接領(lǐng)導(dǎo)該計(jì)劃。在資金方面，目前在考慮中的一個(gè)方案是軟銀將提供300億美元資金，另700億美元資金可能來自中東的機(jī)構(gòu)，但最終計(jì)劃尚未公布。報(bào)道指出，孫正義相當(dāng)看好 AI 發(fā)展，聲稱是 ChatGPT 重度用戶，幾乎每天都和 ChatGPT 交流。 軟銀旗下英國(guó)芯片企業(yè)Arm上市之際，孫正義便表示，自己是人工智
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“英國(guó)版英偉達(dá)” Graphcore 成 AI 浪潮下溺水者：拋售資產(chǎn)尋求融資 5 億美元

  • IT之家 2 月 19 日消息，AI 浪潮固然讓英偉達(dá)、Arm 等公司股價(jià)節(jié)節(jié)攀升，但繁榮的背后也出現(xiàn)了不少的“溺水者”，而有“英國(guó)版英偉達(dá)”之稱的 Graphcore 顯然就是后者。IT之家援引 The Telegraph 報(bào)道，Graphcore 公司 2023 年?duì)I收下降 46%，進(jìn)一步擴(kuò)大虧損。Graphcore 公司去年 10 月曾希望從投資者那里吸引資金，以補(bǔ)充營(yíng)運(yùn)資金和彌補(bǔ)虧損，但談判未果。而最新消息稱 Graphcore 正在尋找英國(guó)以外的投資者，并準(zhǔn)備讓出大量股份，以換取資金注
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Meta將在旗下社交平臺(tái)標(biāo)記AI生成圖像，方便用戶識(shí)別

  • 2月7日消息，美國(guó)時(shí)間周二，F(xiàn)acebook母公司Meta的全球事務(wù)總裁尼克·克萊格（Nick Clegg）宣布，未來幾個(gè)月將推出一項(xiàng)新技術(shù)，利用文件內(nèi)的隱形標(biāo)記來檢測(cè)和標(biāo)記其他公司人工智能（AI）服務(wù)生成的圖像?？巳R格在一篇博客文章中詳細(xì)介紹了這項(xiàng)計(jì)劃。他表示，Meta將在其旗下的Facebook、Instagram和Threads等服務(wù)平臺(tái)上，對(duì)所有帶有標(biāo)記的內(nèi)容應(yīng)用這些新標(biāo)簽。這將幫助用戶識(shí)別那些看似真實(shí)照片，實(shí)則是由人工智能創(chuàng)作的圖像。值得一提的是，Meta已率先對(duì)其自家人工智能工具生成的所有內(nèi)容
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AFCI 應(yīng)用筆記二之?dāng)?shù)據(jù)采集

  • 1. 簡(jiǎn)介基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法需要大量數(shù)據(jù)作為輸入，模型完全由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，其數(shù)據(jù)質(zhì) 量是算法有效的必要條件，所以如何高效的采集到數(shù)據(jù)，以及正確的標(biāo)注或分析是極其重要的，如果第一步有問題，后續(xù)的所有工作都是徒勞。本文將介紹 PECC 的數(shù)據(jù)采集板，以及來自 GPM China 的數(shù)據(jù)采集工具，簡(jiǎn)單分析數(shù)據(jù)質(zhì)量的一些方法，以及需要注意的一些事項(xiàng)。圖1. PECC 硬件 V1.02. 上位機(jī)介紹圖2. 上位機(jī)主界面2.1. 打開串口單擊①找到相應(yīng)的串口號(hào)，并通過②選擇合適的波特率，點(diǎn)擊③打開串口。注意：1.
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