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?機器學(xué)習 文章 進(jìn)入?機器學(xué)習技術(shù)社區
肯睿Cloudera推出全新機器學(xué)習項目加速器套件
- 可信的數據、分析和AI混合平臺廠(chǎng)商肯睿Cloudera今日宣布推出六款全新機器學(xué)習項目加速器（AMPs），旨在縮短企業(yè)實(shí)現AI用例價(jià)值的時(shí)間。六款新產(chǎn)品可在Cloudera平臺中為企業(yè)提供先進(jìn)的AI技術(shù)和示例，以助力企業(yè)實(shí)現AI集成，并取得更有影響力的成果。AMPs是基于機器學(xué)習（ML）的端到端項目，可直接通過(guò)Cloudera平臺一鍵部署。這六款AMPs融入了行業(yè)領(lǐng)先的實(shí)踐，以應對復雜的ML挑戰，無(wú)論企業(yè)在何處運行示例或部署數據，都可通過(guò)工作流程實(shí)現無(wú)縫銜接。 肯睿Cloudera致力于通過(guò)AMPs系列產(chǎn)
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基于機器學(xué)習的高效嵌入式計算機視覺(jué)
- 作者：Arm 物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部主任軟件工程師兼技術(shù)推廣工程師Sandeep MistryTinyML 是機器學(xué)習 (ML) 的一個(gè)分支，專(zhuān)注于將 ML 模型部署到低功耗、資源受限的物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設備上。在物聯(lián)網(wǎng)設備上部署 ML 模型有諸多好處，包括減少延遲和保護隱私性，因為所有數據都是在端側處理。TinyML 在 2019 年引起了人們的關(guān)注，當時(shí)，Google 的 TensorFlow 團隊發(fā)布了適用于微控制器的 TensorFlow Lite (TFLM) 庫 [1]
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恩智浦與NVIDIA合作：將TAO工具套件與eIQ開(kāi)發(fā)環(huán)境無(wú)縫集成，加速人工智能部署！
- 恩智浦半導體宣布與NVIDIA合作，將NVIDIA經(jīng)過(guò)訓練的人工智能模型通過(guò)eIQ機器學(xué)習開(kāi)發(fā)環(huán)境部署到恩智浦廣泛的邊緣處理產(chǎn)品組合中。NVIDIA TAO工具套件功能與恩智浦eIQ機器學(xué)習開(kāi)發(fā)環(huán)境的集成令業(yè)內振奮，開(kāi)發(fā)人員能夠在競爭日益激烈的人工智能領(lǐng)域中實(shí)現加速開(kāi)發(fā)。恩智浦是首家將NVIDIA TAO API直接集成到其人工智能產(chǎn)品中的半導體供應商，以幫助開(kāi)發(fā)人員更輕松地在邊緣部署經(jīng)過(guò)訓練的人工智能模型。簡(jiǎn)化人工智能模型的訓練和部署是當今人工智能領(lǐng)域開(kāi)發(fā)人員面臨的重大挑戰之一。為了應對這一挑戰，恩智浦
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機器學(xué)習常用術(shù)語(yǔ)匯總 (中英對照）
- 剛接觸機器學(xué)習框架 TensorFlow 的新手們，這篇由 Google 官方出品的常用術(shù)語(yǔ)詞匯表，一定是你必不可少的入門(mén)資料！本術(shù)語(yǔ)表列出了基本的機器學(xué)習術(shù)語(yǔ)和 TensorFlow 專(zhuān)用術(shù)語(yǔ)的定義，希望能幫助您快速熟悉 TensorFlow 入門(mén)內容，輕松打開(kāi)機器學(xué)習世界的大門(mén)。機器學(xué)習術(shù)語(yǔ)表地址： https://developers.google.cn/machine-learning/glossary/?hl=zh-CNAA/B 測試 (A/B testing)一種統計方法，用于將兩種或多種技
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機器學(xué)習常用術(shù)語(yǔ)匯總
- 剛接觸機器學(xué)習框架 TensorFlow 的新手們，這篇由 Google 官方出品的常用術(shù)語(yǔ)詞匯表，一定是你必不可少的入門(mén)資料！本術(shù)語(yǔ)表列出了基本的機器學(xué)習術(shù)語(yǔ)和 TensorFlow 專(zhuān)用術(shù)語(yǔ)的定義，希望能幫助您快速熟悉 TensorFlow 入門(mén)內容，輕松打開(kāi)機器學(xué)習世界的大門(mén)。機器學(xué)習術(shù)語(yǔ)表地址： https://developers.google.cn/machine-learning/glossary/?hl=zh-CNAA/B 測試 (A/B testing)一種統計方法，用于將兩種或多種技
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JFrog助力開(kāi)發(fā)者實(shí)現安全AI之旅，與DataBricks的MLflow集成實(shí)現無(wú)縫機器學(xué)習生命周期
- 流式軟件公司、JFrog軟件供應鏈平臺的締造者JFrog?近期宣布實(shí)現JFrog?Artifactory和Databricks開(kāi)發(fā)的開(kāi)源軟件平臺MLflow的全新機器學(xué)習（ML）生命周期集成。繼今年早些時(shí)候發(fā)布與Qwak和Amazon?SageMaker的原生集成后，JFrog?擴展了其通用AI解決方案，為企業(yè)提供以Artifactory作為模型注冊中心的單一記錄系統。這項全新集成讓?JFrog?用戶(hù)在簡(jiǎn)化的端到端DevSecOps工作流中，結合
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美光內存與存儲是實(shí)現數字孿生的理想之選
- 據 IDC 預測，從 2021 年到 2027 年，作為數字孿生的新型物理資產(chǎn)和流程建模的數量將從 5% 增加到 60%。盡管將資產(chǎn)行為中的關(guān)鍵要素數字化并非一種全新概念，但數字孿生技術(shù)從精確傳感到實(shí)時(shí)計算，再到將海量數據轉為深度洞察，從多方面進(jìn)一步推動(dòng)了設備和運營(yíng)系統優(yōu)化，從而實(shí)現擴大規模并縮短產(chǎn)品上市時(shí)間。此外，啟用人工智能/機器學(xué)習 (AI/ML) 模型將有助于提高流程效率、減少產(chǎn)品缺陷，實(shí)現出色的整體設備效率 (OEE)。當我們了解了上述需求的復雜性和面臨的挑戰，就能意識到內存與存儲對于實(shí)現數字孿
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英飛凌推出業(yè)界首款 USB 10Gbps 外設控制器EZ-USB? FX10
- 十多年來(lái)，EZ-USB? FX3 在機器學(xué)習應用中發(fā)揮著(zhù)至關(guān)重要的作用，它為機器視覺(jué)相機、頻譜分析儀和許多高帶寬數據采集系統提供 USB 5Gbps 連接的黃金標準構件。在人工智能推動(dòng)下，現實(shí)世界的數字化程度不斷提高，各行各業(yè)對數據庫和更高速接口的需求也急劇增加。自 2021 年以來(lái)，英飛凌作為 USB 市場(chǎng)的領(lǐng)導者，已投入數千萬(wàn)美元開(kāi)發(fā)新一代通用 USB 控制芯片。經(jīng)過(guò)兩年的開(kāi)發(fā)，EZ-USB? FX10 終于面世，其性能比上一代產(chǎn)品提高 300%，可為人工智能、影像和其他新興應用提供 USB 10Gb
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蘋(píng)果發(fā)布DeepPCR機器學(xué)習算法：加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的推理和訓練
- 蘋(píng)果近日發(fā)布了DeepPCR機器學(xué)習算法，通過(guò)并行處理常規順序操作，可以加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的推理和訓練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理過(guò)程中，目前廣泛采取并行化技術(shù)，不過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中的一些操作仍然是按順序完成的，擴散模型通過(guò)一系列的去噪階段生成輸出，并且逐層進(jìn)行向前和向后傳遞。隨著(zhù)步驟數的增加，這些進(jìn)程的順序執行在計算上變得昂貴，可能會(huì )導致計算瓶頸。蘋(píng)果科研團隊為了解決這個(gè)問(wèn)題，推出了DeepPCR算法，進(jìn)一步加速了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的訓練和推理。該團隊采用了平行循環(huán)還原（PCR）算法來(lái)檢索該解決方案，將順序過(guò)程的計算成本從 O（L）降低到
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美光高性能內存與存儲，推動(dòng) AI 豐富殘障人士生活體驗
- 美光云計算高級業(yè)務(wù)發(fā)展經(jīng)理 Eric Booth 90 歲的祖母患有嚴重的聽(tīng)力障礙，即使佩戴助聽(tīng)器也很難聽(tīng)清別人在說(shuō)什么。Eric 注意到，她需要湊近講話(huà)者，識別他們的唇語(yǔ)，努力理解他們的話(huà)語(yǔ)。而當多人進(jìn)行交談時(shí)，她常常會(huì )感到迷茫。Eric 萌生了一個(gè)想法：為何不用祖母的智能手機幫她來(lái)“傾聽(tīng)”呢？他打開(kāi)手機的記事簿功能，按下麥克風(fēng)按鈕，向她展示了手機如何將他的話(huà)轉錄成屏幕上的文字。他表示：“我的祖母非常興奮，笑得合不攏嘴，她現在可以參與到從前無(wú)法進(jìn)行的對話(huà)中?！边@也讓我們看到了該技術(shù)如何切實(shí)改善了言語(yǔ)、語(yǔ)
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英飛凌推出全新PSoC Edge產(chǎn)品系列,擴展微控制器產(chǎn)品組合
- 英飛凌科技股份公司于近日宣布推出全新的PSoC?微控制器（MCU）產(chǎn)品系列，即PSoC? Edge。PSoC?產(chǎn)品組合是英飛凌基于A(yíng)rm? Cortex?內核打造的高性能且低功耗的安全器件。PSoC Edge?專(zhuān)為新一代實(shí)時(shí)響應計算和控制應用而設計，并提供由硬件輔助的機器學(xué)習（ML）加速功能。該全新MCU產(chǎn)品系列通過(guò)降低人機交互的設計門(mén)檻，并為終端應用增加情景感知功能，讓終端產(chǎn)品變得更加智能和直觀(guān)易用，從而提供更高水平的終端用戶(hù)體驗。同時(shí)，它們還能通過(guò)內置的英飛凌Edge Protect嵌入式技
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Microchip在人工智能/機器學(xué)習方面的對策
- Microchip 在嵌入式AI 市場(chǎng)的重點(diǎn)領(lǐng)域包括工業(yè)自動(dòng)化和維護、智能家居、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）及醫療。在A(yíng)I 市場(chǎng)中，預測性維護是一個(gè)快速發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域。通過(guò)減少停機時(shí)間，可以幫助企業(yè)在設備維護方面節省成本。工程師面臨的主要挑戰之一是從大量數據中創(chuàng )建一個(gè)經(jīng)過(guò)篩選的數據集。這對于模型的開(kāi)發(fā)和訓練以及推理的準確性非常關(guān)鍵。Microchip 開(kāi)發(fā)了多種解決方案，旨在幫助設計人員和工程師克服與嵌入式AI 有關(guān)的挑戰，其中包括可以處理復雜算法的單片機（MCU）、微處理器（MPU）和FPGA。借助MPLAB? 機
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Microchip 推出 MPLAB? 機器學(xué)習開(kāi)發(fā)工具包，助力開(kāi)發(fā)人員輕松將機器學(xué)習集成到 MCU 和 MPU中
- —— 這款獨特的解決方案首次全面支持 8 位、16 位和 32 位 MCU 以及 32位MPU，可在邊緣實(shí)現機器學(xué)習機器學(xué)習 (ML) 正成為嵌入式設計人員開(kāi)發(fā)或改進(jìn)各種產(chǎn)品的標準要求。為滿(mǎn)足這一需求，Microchip Technology Inc.（美國微芯科技公司）近日推出了全新的 MPLAB? 機器學(xué)習開(kāi)發(fā)工具包，提供一套完整的集成工作流程來(lái)簡(jiǎn)化機器學(xué)習模型開(kāi)發(fā)。這款軟件工具包可用于Microchip的各類(lèi)單片機 (MCU) 和微處理器 (MPU) 產(chǎn)品組合，助力開(kāi)發(fā)人員快速高效地添加機器學(xué)習推理
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Nordic收購美國人工智能/機器學(xué)習技術(shù)
- Nordic Semiconductor宣布與美國人工智能和機器學(xué)習公司 Atlazo達成收購知識產(chǎn)權組合的協(xié)議，其中包括Atlazo八人核心團隊的雇用協(xié)議，并未披露具體金額?？偛课挥诿绹又菔サ甑腁tlazo公司是用于微型邊緣設備的人工智能和機器學(xué)習(AI/ML)處理器、能源管理和傳感器接口設計的技術(shù)領(lǐng)導者。Nordic公司與Atlazo 公司達成收購知識產(chǎn)權組合的協(xié)議，這將進(jìn)一步鞏固Nordic在物聯(lián)網(wǎng)低功耗產(chǎn)品和解決方案開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，并加速重要的戰略發(fā)展計劃。通過(guò)收購Atlazo的知識產(chǎn)權和
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5G 技術(shù)、云原生開(kāi)發(fā)和機器學(xué)習是推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)解決方案的重要助力
- 每次談及物聯(lián)網(wǎng) (IoT)，行業(yè)就會(huì )明顯出現兩大陣營(yíng)：樂(lè )觀(guān)派和悲觀(guān)派。后者將物聯(lián)網(wǎng)認定為“尚屬未來(lái)”的技術(shù)。而我個(gè)人是堅定的樂(lè )觀(guān)派：對于物聯(lián)網(wǎng)解決方案有望帶來(lái)的變革性創(chuàng )新，我既感到無(wú)比振奮，同時(shí)又保持審慎的樂(lè )觀(guān)態(tài)度，畢竟任何新興技術(shù)的崛起都要面臨諸多挑戰。 對于 Arm? 而言，伴隨我們持續推出一眾具有針對性的解決方案、IP 和其它各類(lèi)技術(shù)的同時(shí)，既向創(chuàng )新者提供了有力的支持，也始終確保自己站在市場(chǎng)最前沿引領(lǐng)趨勢、應對挑戰。正因于此，我們在全球生態(tài)系統中，對物聯(lián)網(wǎng)從業(yè)人員進(jìn)行了一項調查，采訪(fǎng)對象包括開(kāi)發(fā)者、
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