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AI人才添力企業(yè)創(chuàng)新，尖端技術(shù)改善地球生態(tài)

  • 　　2021年4月22日，在電子產(chǎn)品世界直播間里英特爾攜手商業(yè)合作伙伴，與各路開發(fā)者精英共同探討，AI開發(fā)者如何實(shí)現(xiàn)自我成長，實(shí)現(xiàn)AI賦能的產(chǎn)品創(chuàng)新，激發(fā)企業(yè)新活力；同時(shí)為開發(fā)者帶來眾多AI職場(chǎng)洞察與機(jī)會(huì)，助力實(shí)現(xiàn)個(gè)人職業(yè)輝煌。　　AI人才的成長需要科學(xué)的校企培養(yǎng)機(jī)制，英特爾與明星企業(yè)及頂尖院校一起聯(lián)袂帶來人工智能背景下的AI人才需求分析及人才培養(yǎng)專題討論?！　∮⑻貭栭L期致力于與生態(tài)伙伴一道提供良好的學(xué)習(xí)平臺(tái)及項(xiàng)目實(shí)踐機(jī)會(huì)以賦能開發(fā)者技術(shù)水平的提升。此次英特爾與微軟聯(lián)合官宣基于2021世界地球日發(fā)起的“A
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NVIDIA兩款全新GPU首秀：刷新AI推理紀(jì)錄、性能314倍于CPU

  • 　　時(shí)隔半年，MLPerf組織發(fā)布最新的MLPerf Inference v1.0結(jié)果，V1.0引入了新的功率測(cè)量技術(shù)、工具和度量標(biāo)準(zhǔn)，以補(bǔ)充性能基準(zhǔn)，新指標(biāo)更容易比較系統(tǒng)的能耗，性能和功耗。　　V1.0版本的基準(zhǔn)測(cè)試內(nèi)容云端推理依舊包括推薦系統(tǒng)、自然語言處理、語音識(shí)別和醫(yī)療影像等一系列工作負(fù)載，邊緣AI推理測(cè)試則不包括推薦系統(tǒng)。MLPerf Inference v1.0　　所有主要的OEM都提交了MLPerf測(cè)試結(jié)果，其中，在AI領(lǐng)域占有優(yōu)勢(shì)地位的NVIDIA此次是唯一一家提交了從數(shù)據(jù)中心到邊緣所有ML
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新思科技DSO.ai助力瑞薩電子實(shí)現(xiàn)汽車芯片設(shè)計(jì)效率新突破

  • 要點(diǎn)： 新思科技與瑞薩電子（Renesas）合作，將DSO.ai設(shè)計(jì)系統(tǒng)引入先進(jìn)汽車芯片設(shè)計(jì)創(chuàng)新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)可大幅擴(kuò)展對(duì)芯片設(shè)計(jì)工作流程中的選項(xiàng)探索 DSO.ai已被證明可自動(dòng)收斂到性能、功耗、面積（PPA）目標(biāo)，從而可提高設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的整體效率新思科技（Synopsys, Inc.）近日宣布，其屢獲殊榮的自主人工智能（AI）設(shè)計(jì)系統(tǒng)DSO.ai?已被瑞薩電子引入到先進(jìn)的汽車芯片設(shè)計(jì)環(huán)境。借助DSO.ai的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，瑞薩電子可提升其搜索巨大設(shè)計(jì)空間的能力，以實(shí)現(xiàn)更好PPA解決方案，從
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異構(gòu)將成超算主流，Habana的AI專用芯片顯威力

  • 近日，Habana Labs宣布美國圣地亞哥超算中心為Voyager研究計(jì)劃選擇了Habana Lab AI 加速器。后者是典型的ASIC（專用芯片），但是可與英偉達(dá)的GPU在AI訓(xùn)練市場(chǎng)一比高低。為何Habana Lab AI 加速器有如此強(qiáng)大的威力？未來的超算架構(gòu)會(huì)青睞哪種AI芯片？
  • 關(guān)鍵字： AI  ASIC  GPU  202105  

意法半導(dǎo)體擴(kuò)展STM32MP1生態(tài)系統(tǒng)，提升設(shè)備安全性，促進(jìn)AI和IoT應(yīng)用開發(fā)

  • 意法半導(dǎo)體宣布進(jìn)一步擴(kuò)大資源豐富的STM32MP1*雙核微處理器開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)，增加新軟件包，系統(tǒng)可支持最先進(jìn)的開源安全計(jì)劃。通過提供實(shí)現(xiàn)OP-TEE(開放式便攜式受信任執(zhí)行環(huán)境)和TF-A(可信固件-A)項(xiàng)目等安全機(jī)制的軟件代碼，意法半導(dǎo)體幫助STM32MP1開發(fā)人員分析解決在實(shí)際應(yīng)用開發(fā)中遇到的重要的信息安全概念：機(jī)密性、完整性、可用性和真?zhèn)悟?yàn)證。此外，意法半導(dǎo)體還與Sequitur Labs公司合作擴(kuò)大嵌入式安全授權(quán)合作伙伴名單。Sequitur Labs 的EmSPARK? Security Sui
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AI蓬勃發(fā)展，哪些公司值得關(guān)注？華爾街：這3只美股至少將漲30％

  • 騰訊證券3月10日訊，高科技是投資領(lǐng)域中備受青睞的寵兒，能為投資者提供無與倫比的尖端時(shí)尚和長期的股票回報(bào)。這是可以理解的：在數(shù)字化的世界里，科技與人們?nèi)粘Ｉ畹娜诤铣潭纫呀?jīng)到了相當(dāng)緊密的程度，而科技公司無論大小，顯然都有能力從這一趨勢(shì)中獲益，它們提供的產(chǎn)品和創(chuàng)新將促進(jìn)和擴(kuò)大我們高科技足跡的增長。人工智能技術(shù)（AI）走在了科技浪潮的前沿，這種技術(shù)使得機(jī)器能夠從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，適應(yīng)變化，并比以往任何時(shí)候都更快地處理更多的信息，因此正在推動(dòng)技術(shù)的發(fā)展。新的人工智能系統(tǒng)正在令自動(dòng)駕駛汽車成為可能，使銷售和營銷變得個(gè)性
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始于積微成著，志在鑄芯筑魂

  • 國微集團(tuán)作為老牌的國產(chǎn)芯片設(shè)計(jì)公司，對(duì)中國集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展做出過貢獻(xiàn)，并以國產(chǎn)化集成電路芯片在國際和國內(nèi)專用市場(chǎng)獲得成功。通過其所積累的豐富的半導(dǎo)體設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合國產(chǎn)芯片產(chǎn)業(yè)鏈中關(guān)鍵環(huán)節(jié)的需求，持續(xù)專注于芯片設(shè)計(jì)的全流程EDA系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用，具備產(chǎn)業(yè)化推廣和應(yīng)用能力。國微集團(tuán)通過產(chǎn)學(xué)研合作促進(jìn)技術(shù)發(fā)展和人才支撐，與多所知名大學(xué)通過建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室和項(xiàng)目合作，推進(jìn)EDA教育體系完善。
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寒武紀(jì)業(yè)績預(yù)告：2020年度凈利潤虧損3.5億-5.2億元

  • 寒武紀(jì)公告，公司預(yù)計(jì)2020年年度實(shí)現(xiàn)歸屬于母公司所有者的凈利潤將出現(xiàn)虧損，實(shí)現(xiàn)歸屬于母公司所有者的凈利潤預(yù)計(jì)虧損3.5億元到5.2億元。與上年同期（法定披露數(shù)據(jù)）相比，虧損收窄金額為6.59億元到8.29億元，較上年同期收窄55.89%到70.31%。
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迎接后疫情時(shí)代，復(fù)旦微電子聚焦AI的技術(shù)機(jī)會(huì)

  • 1? ?2020—2021市場(chǎng)評(píng)估2020 年對(duì)集成電路產(chǎn)業(yè)來說是不平靜的一年。新冠肺炎疫情的爆發(fā)對(duì)行業(yè)造成了一定的沖擊，但也因而催生出了新的業(yè)態(tài)和機(jī)遇?？v觀對(duì)產(chǎn)業(yè)帶來的影響，我們發(fā)現(xiàn)2020 年這一年，來自疫情以及中美關(guān)系等多重因素對(duì)我們這個(gè)產(chǎn)業(yè)造成的深層次影響也是前所未有的。疫情初期，由于疫情流控造成的正常產(chǎn)品市場(chǎng)流動(dòng)停滯，暫歇性產(chǎn)業(yè)停工等給年初的市場(chǎng)和供貨產(chǎn)生了一定影響。但我們也看到在傳統(tǒng)產(chǎn)品市場(chǎng)受阻的同時(shí)，一些新型細(xì)分型應(yīng)用需求帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)繼續(xù)前行，例如帶動(dòng)了以測(cè)溫芯片為代表的醫(yī)療
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世界AI強(qiáng)國排名：中國以85.8分排名第三！科技一周速覽

  • 大事記人工智能① 世界AI強(qiáng)國排名：中國以85.8分排名第三，第一、二名分別是美國和歐洲韓國知名研究機(jī)構(gòu)IITP近日對(duì)外發(fā)布了一組調(diào)研數(shù)據(jù)，通過對(duì)于科研專家進(jìn)行的問卷調(diào)查，將全世界范圍內(nèi)的AI強(qiáng)國來了一次評(píng)分排座次，最終結(jié)果顯示中國位列全球第三，日韓位列四五名。這份調(diào)查問卷將美國作為了#人工智能#的標(biāo)準(zhǔn)參照，以美國為100分，據(jù)此標(biāo)準(zhǔn)，歐洲得分為89.5，中國則為85.8分。韓國的部分專家學(xué)者認(rèn)為，韓國在感官智能方面有一定的領(lǐng)先，但在更多的AI領(lǐng)域里，韓國都要落后于日本和中國。② "下一代超級(jí)計(jì)
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達(dá)摩院2021十大科技趨勢(shì)：第三代半導(dǎo)體材料將大規(guī)模應(yīng)用

  • 　　12月28日上午消息，阿里巴巴達(dá)摩院發(fā)布2021十大科技趨勢(shì)，這是達(dá)摩院成立三年以來第三次發(fā)布年度科技趨勢(shì)?！　〔牧鲜且磺锌萍及l(fā)展的基礎(chǔ)，新材料技術(shù)已推動(dòng)多輪科技革命。然而，受限于成本高昂、生產(chǎn)工藝不成熟等問題，諸多新型材料未能實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用。達(dá)摩院認(rèn)為，未來幾年，以氮化鎵和碳化硅為代表的第三代半導(dǎo)體材料將在材料生長、器件制備等技術(shù)上實(shí)現(xiàn)突破，并應(yīng)用于5G基站、新能源汽車、特高壓、數(shù)據(jù)中心等新基建場(chǎng)景，大幅降低整體能耗?！　⌒虏牧系膬r(jià)值遠(yuǎn)不止提供更優(yōu)的性能，它還能突破傳統(tǒng)材料物理極限，達(dá)摩院預(yù)測(cè)，碳基
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處理器定了三大方向 AI躋身成為重要考量之一

  • 用電腦這么多年，大家現(xiàn)在能分清CPU和處理器的關(guān)系嗎？很多年中，大家默認(rèn)處理器就等于CPU，后者全稱是中央處理器，一個(gè)人就能演完整場(chǎng)戲，不過現(xiàn)在的處理器可要復(fù)雜得多了，不只是有CPU的份兒了。以Intel為例，他們對(duì)自家酷睿的叫法是“智能處理器”，多年來不斷地豐富處理器的內(nèi)涵，從單純的CPU開始，之后增加了核顯GPU，最近幾代則是增加了AI核心，成為名副其實(shí)的智能處理器，特別是在Tiger Lake十一代酷睿處理器上。目前在x86處理器中，只有Intel的酷睿處理器是做到了CPU、GPU、AI三位一體的，
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算法與活法：當(dāng)你不再被需要

  • 　　人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）將把人類帶往何方？　　最壞的結(jié)果，可能就是《黑客帝國》中的境況——現(xiàn)實(shí)世界由一個(gè)被稱作“母體”的人工智能系統(tǒng)控制，人們的身體由AI飼養(yǎng)，而他們的意志則被麻醉在虛擬世界，沒有自由和思想，但也沒有痛苦。　　一個(gè)永恒的命題出現(xiàn)了，這時(shí)你會(huì)選擇吞下紅色藥丸還是藍(lán)色藥丸。紅色帶你通往殘敗的現(xiàn)實(shí)世界，它要求你反抗；而藍(lán)色意味著留在舒適的虛擬空間，它只需你服從?！　　”M管我們暫且不用像電影中的基努·里維斯（Keanu Reeves）一樣煩惱這個(gè)終極
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個(gè)體化、標(biāo)準(zhǔn)化、精細(xì)化：人工智能推動(dòng)肝膽外科發(fā)展

  • 　　人工智能（AI）作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，代表著現(xiàn)今最先進(jìn)的生產(chǎn)力，并已經(jīng)廣泛運(yùn)用到人類社會(huì)各行各業(yè)，在醫(yī)療領(lǐng)域也不例外。　　肝膽外科作為外科領(lǐng)域傳統(tǒng)而又經(jīng)典的學(xué)科，主要通過手術(shù)干預(yù)的方式治療肝臟和膽道疾病，雖然肝膽外科疾病譜隨著人類社會(huì)發(fā)展正在悄悄改變，因生活水平的提高，慢性肝炎的發(fā)病率降低，而人口老齡化進(jìn)程的加速則帶來了肝膽腫瘤的高發(fā)，但肝膽外科的使命始終不變，即病變組織的切除及結(jié)構(gòu)功能的重建。　　新的科學(xué)技術(shù)連同新的科學(xué)理念，為人工智能時(shí)代肝膽外科的發(fā)展注入了新的活力。產(chǎn)品逐漸“落地”　　人工智
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Facebook AI新研究：可解釋神經(jīng)元或許會(huì)阻礙DNN的學(xué)習(xí)

  • Facebook AI 近期更新博客介紹了一篇新論文，即研究人員通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)「易于解釋的神經(jīng)元可能會(huì)阻礙深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)」。為了解決這些問題，他們提出了一種策略，通過可偽造的可解釋性研究框架的形式來探討出現(xiàn)的問題?！　∪斯ぶ悄苣Ｐ偷降住咐斫狻沽耸裁磧?nèi)容，又是如何「理解」的呢？　　回答這個(gè)問題對(duì)于改進(jìn)人工智能系統(tǒng)來說至關(guān)重要。而不幸的是，計(jì)算機(jī)科學(xué)家解釋深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于我們用它們實(shí)現(xiàn)有用結(jié)果的能力。　　一種常見的理解DNN的方法集中在單個(gè)神經(jīng)元的屬性上，例如，尋找出一個(gè)單獨(dú)的神經(jīng)元，
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