纵观人类近现代史,每一次工业革命都是将战略性科技转化为生产力,从而创造巨大的新增财富和全面提升国家竞争力的过程;而且一个国家在工业革命面前的“沉与浮”,则取决于一个国家对这些战略性科技和产业化能力的把控。从被称为蒸汽机时代的第一次工业革命、被称为钢铁与机电时代的第二次工业革命、被称为芯片和网络时代的第三次工业革命,到今天正在发生的被称为算力和人工智能时代的第四次工业革命,无不遵从着这个规律。
Arm Neoverse 旨在为从云到边缘的全场景基础设施用例提供高性能和出色能效。针对需要更高性能的工作负载和用例,Arm 推出了 Neoverse V 系列。其中,Neoverse V2 核心已被行业先行者广泛部署于云、高性能计算 (HPC) 和人工智能 (AI) 领域。亚马逊云科技 (AWS) 在 re:Invent 2023 上宣布推出 AWS Graviton4 CPU。与前代 Graviton CPU 相比,Graviton4 可提供更多核心数、更大内存配置。NVIDIA 的 Grace CPU 超级芯片和 Grace Hopper 超级芯片则力求为 HPC 和 AI/ML 工作负载带来更出色的性能和能效。近期,Arm 宣布推出了新一代 Neoverse V 系列产品,即 Neoverse V3 CPU 和 Neoverse CSS V3。
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“人工智能+”时代将至 超过90%的受访企业将招聘人工智能人才列为首要任务,但62%的受访企业在招聘所需人才时面临困难
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通过与北美J-Squared Technologies、南美Macnica DHW以及日本NEXTY Electronics三家企业深化合作,Hailo实现了迅速成长,并逐步拓宽了其全球商业版图。
随着人工智能和深度学习技术的突飞猛进,人脸识别技术作为生物特征识别领域的重要分支,已经从实验室走向了现实生活的各个角落。它利用计算机图像处理技术和模式识别原理,通过对人脸信息的采集、分析和比对,实现个体身份的自动确认或查找,正在深刻地改变着我们的生活方式和社会管理形态。
人工智能机器人行业的前景看起来非常广阔且充满机遇。随着技术的不断进步,人工智能机器人已经在多个领域得到了广泛应用,并且其应用范围和深度还在不断扩大。
人工智能的应用现状和发展趋势呈现出一种多元化、深度化的特点。在应用现状方面,人工智能已经深入到我们生活的各个方面。在智能家居领域,人工智能技术提供了更加智能化、个性化的服务,通过语音识别、图像识别等技术,人们可以实现对家居设备的便捷控制。
3月22日,OPPO与京东举行战略合作协议签约仪式,双方确立未来三年OPPO在京东全渠道实现销售额同比增长100%的目标。此次签约双方将基于多年良好的合作基础,聚焦产品、营销、服务、渠道四大维度深化战略合作,通过发挥各自优势共建共融,开拓市场增长新空间。OPPO高级副总裁、首席产品官刘作虎,OPPO副总裁、中国区总裁刘波,一加中国区总裁李杰,京东集团副总裁、京东零售3C数码事业部总裁吴双喜,京东集团副总裁、京东零售3C数码事业部安卓业务部总经理潘海帆等参加签约仪式。
随着科技的快速发展,人工智能(Artificial Intelligence, AI)已经从理论构想逐步走向现实应用,并日益渗透到社会生活的各个角落。本文旨在探讨人工智能技术在未来的发展趋势、潜在的应用前景以及可能面临的挑战。
新竹,台湾,2024年3月20日 - 随着工业5.0、人工智能和物联网应用的不断扩展,市场对多样化MCU产品的需求日益增加。新唐科技致力于强化MCU多元应用战略布局,在各类垂直领域中进行了规格的优化。从入门级到高性能产品,我们的产品线均有广泛的覆盖,并持续深入细分市场,为客户提供更多可持续发展的产品组合。最新推出的高泛用性Arm® Cortex®-M4 M433 CAN/USB FS微控制器系列,特别针对工业控制、BMS、MiniLED 控制等领域进行了规格优化。这款产品系列是一款全方位适用于多场景应用的产品,为实现创新提供了充足的空间,同时凸显了新唐科技在服务高通用性市场的灵活性。
在今年的“两会”上,作为国民经济中坚力量之一的汽车产业持续成为重要议题。代表们聚焦于电动化、智能化等技术突破,各抒己见。会议上强调了规范辅助驾驶功能应用的迫切性,以提升驾驶安全水平。同时,呼吁对车载数据使用进行规范,以增强智能驾驶产品的安全性。
3月21日消息,近日,杭州镓仁半导体有限公司宣布,公司联合浙江大学杭州国际科创中心先进半导体研究院、硅及先进半导体材料全国重点实验室。
记者注意到,达摩院招聘官网放出的岗位信息,既有视频多模态理解、多语言大模型、医疗AI、运筹优化等热门的人工智能方向,更有芯片软件、芯片设计/验证/DFT、计算体系结构、编辑器与计算体系结构开发等集成电路方向。
2024年3月21日 – 专注于引入新品的全球电子元器件授权代理商贸泽电子 (Mouser Electronics) 继续扩充其来自世界级制造商和解决方案供应商的工业自动化产品阵容,以帮助客户加快设计速度。在全球制造业和自动化流程数字化加速(也称为工业4.0)的推动下,市场对新型工业产品的需求不断增长。
机器学习是一门多领域交叉学科,它涵盖了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多个学科领域。其主要研究目标是让计算机能够模拟或实现人类的学习行为,从而获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构以不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心,它使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。
在机器学习领域中,二分类问题是最基础且广泛存在的任务之一,它涉及到对样本数据进行两种状态的区分。本文将深入探讨并详细介绍几种在解决二分类问题时常用的机器学习算法,以及它们背后的原理和实际应用场景。
机器学习,作为人工智能领域的重要分支,旨在通过研究算法和统计模型使计算机系统能够从数据中“学习”并改进其表现,而无需进行显式编程。随着科技的飞速发展,机器学习方法已经取得了显著进步,并在诸多领域如图像识别、自然语言处理、推荐系统以及预测分析等方面展现出了强大的能力。本文将深入探讨几种主要的机器学习方法及其应用。