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heeds ai simulation predictor
heeds ai simulation predictor 文章 進(jìn)入heeds ai simulation predictor技術(shù)社區
谷歌開(kāi)發(fā)乒乓球機器人 可連續對打340次！
- 10月20日消息，谷歌公布其正在研究的“乒乓球機器人”項目i-Sim2Real，其機器人在與人類(lèi)對打時(shí)一回合可接球340次?！ 私?，谷歌之所以選擇乒乓球運動(dòng)，是因為機器人可以與快節奏以及相對不可預測的人類(lèi)行為進(jìn)行交互?！ ⊥瑫r(shí)，機器人完成乒乓球動(dòng)作時(shí)，既要求速度又要求精度，這對學(xué)習算法提出了很高的要求?！ ∑古仪蜻@類(lèi)運動(dòng)具有固定的、可預測的環(huán)境，使其成為研究人機交互和強化學(xué)習問(wèn)題的理想測試平臺?！ 〈送?，谷歌的乒乓球機器人可以在模擬環(huán)境中不斷學(xué)習，并將學(xué)習成果應用于現實(shí)世界?！ -Sim2Rea
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TrendForce：存儲器廠(chǎng)聚焦CXL存儲器擴充器產(chǎn)品
- 據TrendForce集邦咨詢(xún)最新服務(wù)器相關(guān)報告指出，CXL（Compute Express Link）原是希望能夠整合各種xPU之間的性能，進(jìn)而優(yōu)化AI與HPC所需要的硬件成本，并突破原先的硬件限制。CXL的支援仍是以CPU為源頭去考慮，但由于可支援CXL功能的服務(wù)器CPU Intel Sapphire Rapids與AMD Genoa現階段僅支援至CXL 1.1規格，而該規格可先實(shí)現的產(chǎn)品則是CXL存儲器擴充（CXL Memory Expander）。因此，TrendForce認為
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AOI+AI+3D 檢測鐵三角成形
- 疫情突顯產(chǎn)業(yè)供應鏈中斷和制造業(yè)缺工問(wèn)題，加上少量多樣需求成趨勢，迫使制造業(yè)快速轉型，走向更自動(dòng)化、數字化的智能化方向。因此，各產(chǎn)業(yè)對自動(dòng)光學(xué)檢測(AOI)技術(shù)的需求更為殷切。疫情突顯產(chǎn)業(yè)供應鏈中斷和制造業(yè)缺工問(wèn)題，加上少量多樣需求成趨勢，迫使制造業(yè)快速轉型，走向更自動(dòng)化、數字化的智能化方向。導入自動(dòng)化及AI的過(guò)程中，傳統人力逐漸被取代，也改變產(chǎn)線(xiàn)人員配置的傳統生態(tài)，其中，可以確保產(chǎn)線(xiàn)及產(chǎn)品質(zhì)量的自動(dòng)檢測儀器不僅發(fā)揮精準有效的優(yōu)勢，還能針對缺陷或瑕疵及時(shí)修復、舍棄，降低不必要的時(shí)間成本與人力成本，快速穩定且
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Intel ON實(shí)錄：從工藝到GPU，從6GHz到Geti
- 9月28日凌晨，英特爾ON技術(shù)創(chuàng )新峰會(huì )主題演講環(huán)節正式開(kāi)講，英特爾CEO帕特·基辛格帶來(lái)了英特爾過(guò)去一年中的主要產(chǎn)品和技術(shù)發(fā)展介紹，以及更多的AI創(chuàng )新動(dòng)態(tài)。
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Meta AI大佬：目前大多數AI方法永遠不會(huì )帶來(lái)真正智能
- 9月26日消息，Facebook母公司Meta的首席AI科學(xué)家雅恩·勒昆(Yann LeCun)認為，目前大多數AI方法永遠不會(huì )帶來(lái)真正的智能，他對當今深度學(xué)習領(lǐng)域許多最成功的研究方法持懷疑態(tài)度?！ ∵@位圖靈獎得主表示，同行們的追求是必要的，但還遠遠不夠。其中包括大型語(yǔ)言模型的研究，如基于Transformer的GPT-3。正如勒昆所描述的那樣，Transformer的支持者們相信：“我們將所有東西標記化，并訓練巨型模型進(jìn)行離散預測，AI由此脫穎而出?！薄 ±绽ソ忉尫Q(chēng)：“他們沒(méi)有錯。從這個(gè)意義上說(shuō)，這
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突破智能3D光學(xué)檢測應用關(guān)鍵
- 面對現今消費電子產(chǎn)品極力朝向輕、薄趨勢發(fā)展，上中游印刷電路板（PCB）、面板、芯片等核心組件也須隨之整合，并采取一體化設計；在制程階段，則將要求質(zhì)量應通過(guò)全檢、24/7不間斷連續生產(chǎn)。如今不僅導入自動(dòng)化光學(xué)檢測（AOI）解決方案已是標配，還須加入人工智能（AI）以2D/3D圖像分析為核心的機器學(xué)習技術(shù)，強化影像辨識功能?；仡欉^(guò)去AI因為受到高速運算技術(shù)限制，CPU無(wú)力執行機器學(xué)習（Machine learning）算法，直到約7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度學(xué)習（Deep learning）算
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STM32Cube.AI v7.2現可支持深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
- 意法半導體近期發(fā)布的 STM32Cube.AI v7.2 帶來(lái)了對深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的支持功能，從而可以在現有微控制器上運行更準確的機器學(xué)習應用軟件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出，用于把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )轉換為適合STM32 MCU 的代碼。該解決方案依附于 STM32CubeMX，這是一個(gè)幫助開(kāi)發(fā)人員初始化STM32芯片的圖形界面軟件。同時(shí)，STM32Cube.AI 還用到 X-CUBE-AI軟件包，其中包含用于轉換訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的程序庫。開(kāi)發(fā)人員可以參照我們的入門(mén)指南，從STM32CubeMX
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Cadence發(fā)布Verisium AI-Driven Verification Platform引領(lǐng)驗證效率革命
- 楷登電子（美國 Cadence 公司）近日宣布，推出 Cadence? Verisium? Artificial Intelligence (AI)-Driven Verification Platform，整套應用通過(guò)大數據和 JedAI Platform 來(lái)優(yōu)化驗證負荷、提高覆蓋率并加速 bug 溯源。Verisium 平臺基于新的 Cadence Joint Enterprise Data AI (JedAI) Platform，并與 Cadence 驗證引擎原生集成。隨著(zhù) SoC 復雜性不斷提高，
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英特爾ARM英偉達力推規范草案，想統一AI數據交換格式
- 9月15日消息，當地時(shí)間周三芯片公司9月15日消息，當地時(shí)間周三芯片公司英特爾、ARM和英偉達共同發(fā)布了一項所謂人工智能通用交換格式的規范草案，目的是使機器處理人工智能的過(guò)程速度更快、更高效。英特爾、ARM和英偉達在草案中推薦人工智能系統使用8位的FP8浮點(diǎn)處理格式。他們表示，FP8浮點(diǎn)處理格式有可能優(yōu)化硬件內存使用率，從而加速人工智能的發(fā)展。這種格式同時(shí)適用于人工智能訓練和推理，有助于開(kāi)發(fā)速度更快、更高效的人工智能系統。在開(kāi)發(fā)人工智能系統時(shí)，數據科學(xué)家面臨的關(guān)鍵問(wèn)題不僅是收集大量數據來(lái)訓練系統。此外還需
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更簡(jiǎn)單、更聰明的X-CUBE-AI v7.1.0 輕松布署AI模型
- X-CUBE-AI是意法半導體（簡(jiǎn)稱(chēng)ST）STM32生態(tài)系統中的AI擴充套件，可自動(dòng)轉換預先訓練好的AI模型，并在用戶(hù)的項目中產(chǎn)生STM32優(yōu)化函式庫。最新版本的X-CUBE-AI v7.1.0主要有三項更新：? 支持入門(mén)級STM32 MCU；? 支持最新AI架構；? 改善使用者體驗和效能調校。ST持續提升STM32 AI生態(tài)系統的效能，且提供更多簡(jiǎn)單、易用的接口，并強化更多類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中的運算，而且最重要的一點(diǎn)是：免費。在介紹X-CUBE-AI v7.1.0的三大更新之前，先了解一下X-CUBE-AI的主
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突破計算機視覺(jué)極限，芯原AI-ISP技術(shù)帶來(lái)創(chuàng )新的圖像增強體驗
- 2022年9月6日，中國上海 - 領(lǐng)先的芯片設計平臺即服務(wù)（Silicon Platform as a Service，SiPaaS?）企業(yè)芯原股份（芯原，股票代碼：688521.SH）今日宣布推出創(chuàng )新的人工智能圖像增強AI-ISP技術(shù)，可為智能手機、汽車(chē)電子、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等應用提供超越傳統計算機視覺(jué)技術(shù)的先進(jìn)的圖像增強效果。 芯原的AI-ISP技術(shù)創(chuàng )新地將公司業(yè)已獲得市場(chǎng)廣泛應用的可擴展、可編程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理（NPU）技術(shù)，以及已通過(guò)ISO 26262和IEC 61508功能安全標準雙認證的圖像
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FPGA如何在PC中實(shí)現AI和ML
- 每年P(guān)C廠(chǎng)商都會(huì )推出一系列新的筆記本電腦，它們通常都配備了最新的技術(shù)和功能，旨在提供出色的用戶(hù)體驗。從以往的經(jīng)驗來(lái)看，這些創(chuàng )新主要集中在外觀(guān)尺寸，屏幕增強和用戶(hù)界面等方面。而AI（人工智能）和ML（機器學(xué)習）的日益普及開(kāi)辟了一個(gè)充滿(mǎn)可能性的新世界，PC廠(chǎng)商和生態(tài)系統巨頭都在尋求將這些先進(jìn)的新功能添加到其產(chǎn)品功能集中。在本篇博文中，萊迪思將討論PC中AI/ML功能的增長(cháng)趨勢，為什么FPGA非常適合實(shí)現這些新的體驗，并舉例說(shuō)明采用萊迪思技術(shù)的PC解決方案。使用AI/ML功能優(yōu)化PC用戶(hù)體驗對于世界各地的許多人
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愛(ài)芯元智亮相2022世界人工智能大會(huì )，核心技術(shù)AI-ISP“愛(ài)芯智眸?”正式發(fā)布
- 中國 上海 2022年9月1日——人工智能視覺(jué)感知芯片研發(fā)及基礎算力平臺公司愛(ài)芯元智宣布，受邀出席為期3天的2022世界人工智能大會(huì )（WAIC）。大會(huì )以“智聯(lián)世界 元生無(wú)界”為主題，集中展示全球人工智能發(fā)展成果，把握人工智能與元宇宙相融互促的發(fā)展趨勢，描繪AI時(shí)代的美好圖景。作為受邀參展公司之一，愛(ài)芯元智攜全系列端側邊緣側AI芯片產(chǎn)品及智能消費、智慧城市、智慧交通等多領(lǐng)域應用解決方案亮相，展現“芯向未來(lái) 視界無(wú)界”的AI“芯”生態(tài)，并正式公布了自研核心技術(shù)AI-ISP“愛(ài)芯智眸?”。
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英特爾助力愛(ài)莫科技打造虛擬店長(cháng)解決方案，實(shí)現經(jīng)營(yíng)策略的 “千店千面”
- 近年來(lái)，隨著(zhù)人工智能（AI）、物聯(lián)網(wǎng)、大數據等數字化技術(shù)的快速發(fā)展，連鎖門(mén)店能夠越來(lái)越多地從數據中獲得重要洞察，進(jìn)而持續提升服務(wù)效率，降低業(yè)務(wù)支出，改善消費者服務(wù)體驗。在此背景下，基于英特爾?邊緣計算產(chǎn)品，深圳愛(ài)莫科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)：愛(ài)莫科技）推出了面向線(xiàn)下連鎖品牌的虛擬店長(cháng)OaaS（Operation as a Service）解決方案。這一方案不僅能夠對連鎖門(mén)店收集的全維度數據進(jìn)行實(shí)時(shí)AI分析，助力門(mén)店實(shí)時(shí)洞察消費者需求、自動(dòng)化管理門(mén)店氛圍和經(jīng)營(yíng)情況，還可以作為 “虛擬店長(cháng)”，自動(dòng)生成可即時(shí)執行的
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“油氣+AI”——人工智能在油氣領(lǐng)域的應用現狀分析
- “十四五”時(shí)期是加快構建現代能源體系的關(guān)鍵五年。在全球科技朝著(zhù)數字化和智能化方向發(fā)展的背景下，油氣行業(yè)作為傳統能源行業(yè)的重要組成部分，在新時(shí)期面臨新的壓力與機遇。目前，國內油氣勘探開(kāi)發(fā)的對象正在從“常規油氣田”向“非常規油氣田”、“淺層淺水油氣田”向“深層深水油氣田”進(jìn)行轉變，加之老油田普遍進(jìn)入特高含水后期，勘探開(kāi)發(fā)的技術(shù)難度越來(lái)越大、成本越來(lái)越高。為了保障國家的能源安全，降低油氣對外依存度，完成降本增效的目標，石油勘探力度仍需進(jìn)一步加大。在此情況下，人工智能技術(shù)的應用已成為油氣數字化轉型的關(guān)鍵一步，不僅
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歡迎您創(chuàng )建該詞條，闡述對heeds ai simulation predictor的理解，并與今后在此搜索heeds ai simulation predictor的朋友們分享。 創(chuàng )建詞條
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