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6月9日,英國(guó)《自然》雜志9日發(fā)表一項(xiàng)人工智能突破性成就,美國(guó)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)報(bào)告機(jī)器學(xué)習(xí)工具已可以極大地加速計(jì)算機(jī)芯片設(shè)計(jì)。研究顯示,該方法能給出可行的芯片設(shè)計(jì),且芯片性能不亞于人類工程師的設(shè)計(jì),而整個(gè)設(shè)計(jì)過(guò)程只要幾個(gè)小時(shí),而不是幾個(gè)月,這為今后的每一代計(jì)算機(jī)芯片設(shè)計(jì)節(jié)省數(shù)千小時(shí)的人力。這種方法已經(jīng)被谷歌用來(lái)設(shè)計(jì)下一代人工智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。
從專利描述來(lái)看,微軟的多光譜相機(jī)在長(zhǎng)距離以及其他幾個(gè)方面都可以超過(guò)蘋果的TrueDepth相機(jī)。
ACM 圖靈獎(jiǎng)譽(yù)為是計(jì)算機(jī)界的諾貝爾獎(jiǎng)。
谷歌、密歇根大學(xué)和普林斯頓大學(xué)的一組研究人員最近開(kāi)發(fā)了一種新的視頻動(dòng)作識(shí)別方法。視頻動(dòng)作識(shí)別需要識(shí)別視頻片段中執(zhí)行的特定動(dòng)作,例如打開(kāi)車門、關(guān)閉車門等。
美國(guó)能源部SLAC國(guó)家加速器實(shí)驗(yàn)室和斯坦福大學(xué)(Stanford University)的最新研究首次表明,人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠可以準(zhǔn)確地分析引力透鏡(gravitational lenses)的復(fù)雜畸變,且速度比傳統(tǒng)方法快1,000萬(wàn)倍??茖W(xué)家表示,過(guò)去需要數(shù)周到數(shù)個(gè)月才能完成,且需要專家和高端計(jì)算設(shè)備的分析工作,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將能在幾分之一秒內(nèi)以完全自動(dòng)的方式完成。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)分析大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)并執(zhí)行計(jì)算任務(wù),是構(gòu)成當(dāng)前人工智能(AI)系統(tǒng)的關(guān)鍵,應(yīng)用領(lǐng)域覆蓋語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)到自動(dòng)翻譯系統(tǒng),以及自動(dòng)駕駛汽車。
隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越復(fù)雜,計(jì)算量越來(lái)越龐大,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)也不斷發(fā)生變化,因而產(chǎn)生了可用于嵌入式系統(tǒng)的高性能、通用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理方案需求。
中德宏泰人像識(shí)別系統(tǒng)“深眸”采用靈活的模塊化設(shè)計(jì),支持系統(tǒng)的靈活組建,以滿足不同項(xiàng)目的人像識(shí)別需求。其設(shè)置、操作頗為簡(jiǎn)潔、易用,學(xué)習(xí)、管理快速。重要的是該系統(tǒng)具有很強(qiáng)的抗干擾性能,對(duì)帶帽、發(fā)型、化妝、夸張表情、大角度斜側(cè)等條件下也可識(shí)別,并能對(duì)多人、全天候黑白 全彩模式進(jìn)行分析,實(shí)現(xiàn)了高效的人像識(shí)別效果,已經(jīng)具備實(shí)戰(zhàn)實(shí)力。
所有生物界的大腦都是演化而來(lái)的,不是上帝造出來(lái)的。
IBM說(shuō):“我們沒(méi)有任何理由止步于此?!?/p>
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