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人工智能
砸钱研发人工智能芯片能否解决”缺芯“困局
如今资本和巨头一窝蜂的搞人工智能芯片,对于避免中兴事件的再度发生毫无意义,而且还会带来很多负面影响。
铁流
2018-10-15
人工智能
产业前沿
EDA/IP/IC设计
人工智能
存储器也要玩AI?美光1亿美元押注人工智能!
美光科技宣布将透过美光创投(Micron Ventures),针对人工智慧(AI)投入1亿美元的创投基金,该公司在消息发布后股价即开始上涨。
Rick Merritt
2018-10-15
缓存/存储技术
产业前沿
人工智能
缓存/存储技术
华为发布两款自研AI芯片,受伤的却是寒武纪?
对于寒武纪这家中国大名鼎鼎的独角兽来说,华为是其目前已知的最重要的终端客户,如果遭到华为的弃用,结果将如何?
2018-10-12
人工智能
处理器/DSP
产业前沿
人工智能
波士顿动力机器人秀跑酷,新技能背后有哪些技术支持?
从行业内的角度来看波士顿动力新发布的这个视频,多半认为波士顿动力的技术迭代的速度确实在加快,这对于整体机器人产业的发展更可能带来新的机会点,当硬件逐渐进入成熟阶段,下一个关键决胜点就是人工智能算法与技术融合的速度与商业化程度。
网络整理
2018-10-12
无人机/机器人
人工智能
产业前沿
无人机/机器人
华为连发两款AI芯片,计算力远超谷歌及英伟达
从这一场发布会之后,华为开启了一场从芯片到框架、从云到端的全面正向对标国际AI巨头(谷歌、英伟达、英特尔、亚马逊等)的新征程。
网络整理
2018-10-10
人工智能
产业前沿
处理器/DSP
人工智能
拆解亚马逊Echo Dot,为什么在中国市场无法诞生?
2016-09-01
消费电子
产业前沿
人工智能
消费电子
ReRAM可增强边缘AI
随着AI功能逐渐向边缘端发展,它们将推动更多的AI应用,而且这些应用将越来越需要更强大的分析能力和智能,以便让系统在本地即可做出操作决策,无论是部分还是完全自主的,就像在自动驾驶汽车中一样。
Sylvain Dubois
2018-10-10
缓存/存储技术
人工智能
处理器/DSP
缓存/存储技术
AI算法的进步超越了摩尔定律
摩尔定律将继续改变世界,但算法的进步对推动电子技术的发展越来越重要。
Alexei Andreev和Jeff Peters,Autotech Ventures公司
2018-10-03
人工智能
处理器/DSP
创新/创客/DIY
人工智能
AI硬件加速需要详细的需求计划
从云端的大数据处理到边缘端的关键字识别和图像分析,人工智能(AI)应用的爆发式增长,正在推动专家们争先恐后地开发最佳架构来加速机器学习(ML)算法的处理。由于新兴的解决方案多种多样,因此在选择硬件平台之前,设计人员必须对应用及其需求进行明确定义。
Patrick Mannion
2018-10-05
人工智能
处理器/DSP
传感器/MEMS
人工智能
讯飞AI同传造假?竟是用语音识别冒充的!
近日,知乎网友Bell Wang揭发了科大讯飞在9月20日国际会议中心用语音识别当作同传AI的行为。并称:“这个会是直播的,然后呢,科大讯飞就用语音识别把我们翻译的中文做成文本,再用机器人的声音读出去。呵呵,是不是非常无耻啊……”
网络整理
2018-09-21
人工智能
传感器/MEMS
消费电子
人工智能
工信部曝光大华 AI 芯片,与华为、国芯有何不同?
近日,工信部下发了2018年人工智能与实体经济深度融合创新项目名单。从这份名单中可以看到,包括浙江大华技术股份有限公司申报的视频监控人工智能SoC芯片研发及应用等项目位列其中。
2018-09-20
人工智能
产业前沿
工业电子
人工智能
阿里成立平头哥半导体,要做这两类芯片
阿里巴巴成立“平头哥”半导体有限公司,将在明年4月份发布第一个神经网络芯片。
网络整理
2018-09-19
人工智能
产业前沿
处理器/DSP
人工智能
开源指令集RISC-V比Arm更适合物联网和AI?
随着RISC-V商业落地的向前推进,业界也充满了期待,但是从指令集设计到最终的应用,我们对RISC-V或许有些误解。
2018-09-18
模拟/混合信号/RF
模拟/混合信号/RF
高峰视角:人工智能+的产业机会
“芯片的集成度已高达40亿个晶体管,另一方面科学家发现人的智慧主要在大脑皮层,大脑皮层里面有160亿个神经元,也就是说摩尔定律使机器智能和人工智能向自然智能去接近,这是令人兴奋的。” 李文飚指出,现在很多应用是通用芯片,也不少公司做自己的专用芯片,那他们各有什么好处?
赵娟
2018-09-17
人工智能
产业前沿
EDA/IP/IC设计
人工智能
AI在汽车中的应用:实用深度学习
深度学习的“深度”层面源于输入层和输出层之间实现的隐含层数目,隐含层利用数学方法处理(筛选/卷积)各层之间的数据,从而得出最终结果。在视觉系统中,深度(vs.宽度)网络倾向于利用已识别的特征,通过构建更深的网络最终来实现更通用的识别。这些多层的优点是各种抽象层次的学习特征。
德州仪器Joe Folkens
2018-09-14
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