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深度神经网络（DNN）本质上是通过具有多个连接的感知器而形成的，其中感知器是单个神经元。可以将人工神经网络（ANN）视为一个系统，其中包含沿加权路径馈入的一组输入。然后处理这些输入，并产生输出以执行某些任务。随着时间的流逝，ANN“学习”了，并且开发了不同的路径。各种路径可能具有不同的权重，并且在模型中，比那些产生较少的理想结果的路径，以及被发现更重要（或产生更理想的结果）的路径分配了更高的权重。在DNN中，如果所有输入都密集连接到所有输出，则这些层称为密集层。此外，DNN可以包含多个隐藏层。隐藏层基本上
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深度学习
GPT-3是指第三代生成式预训练Transformer，它由旧金山AI公司OpenAI开发。该程序历经数年的发展，最近在AI文本生成领域内掀起了一波的创新浪潮。从许多方面来看，这些进步与自2012年以来AI图像处理的飞跃相似。计算机视觉技术促进了、无人驾驶汽车到、面部识别、无人机的发展。因此，有理由认为GPT-3及其同类产品的新功能可能会产生类似的深远影响。与所有深度学习系统一样，GPT-3也是数据模式。它在庞大的文本集上进行了训练，并根据统计规律进行了挖掘。重要的是，此过程中无需人工干预，程序在没有任何
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GPT-3 AI 深度学习
撰文：盖瑞·马库斯 （Gary Marcus） 纽约大学心理学与认知科学教授、畅销书作家；欧内斯特·戴维斯（Ernest Davis）纽约大学柯朗数学科学研究所计算机科学教授。人工智能领域科学家 自从人工智能诞生之始，业界专家就一直愿景有余、落地不足。60年前，明斯基、麦卡锡等先驱人物曾笃信，AI 问题将在20世纪末之前被彻底解决。明斯基有句广为流传的名言：“一代人之内，人工智能的问题将在总体上得到解决。” 这些预言却未能实现，而新画的“大饼”却层
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人工智能 深度学习 机器人
AI芯片作为一个极具潜力的人工智能处理平台，其关键就是应用的落地。创建自主开发的AI架构，既能满足人工智能语音应用需要，又兼顾智能图像应用的需求，使得北京探境科技掌握先机。其基于新型AI新品的语音识别芯片和模组已在众多的智能家电中初露锋芒，并将全面改变消费类产品的智能化走向。
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人工智能（AI） 神经网络处理器（NPU） 深度学习 语音识别 202008 中国芯
OpenVINO?视觉库(CVSDK)可快速部署模拟人类视觉的应用程序和解决方案。主要包括基于卷积神经网络（CNN）推断模块IE，可以部署深度学习模型部署工具包(DLDT)。
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OpenVINO CVSDK 深度学习
百度大脑是百度 AI 核心技术引擎，包括视觉、语音、自然语言处理、知识图谱、深度学习等AI核心技术和AI开放平台。
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加速平台 深度学习
全球领先的技术解决方案提供商?安富利亚洲?和AI软件领域的创新企业 Mipsology 近日宣布，安富利将向其亚太区客户推广和销售 Mipsology 的 Zebra 软件平台。Zebra 消除了 FPGA 的技术复杂性，使得它们可以即插即用，并发挥超快的速度和出色的性能。该协议扩展了安富利的物联网生态系统，为安富利的亚洲客户带来了 Mipsology 突破性的深度学习推理加速解决方案。希望部署人工智能的企业，现在无需修改代码，便可以无缝迁移到全新的基于 FPGA 的加速技术。而且，与
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深度学习 推理加速
内存和存储解决方案领先供应商 Micron Technology, Inc.（美光科技股份有限公司）与科技企业大陆集团 (Continental)近日宣布合作计划，大陆集团将采用美光的深度学习加速器，开发下一代基于机器学习的汽车应用。通过该协议，汽车工业领域和内存市场的两大行业巨头将联合推进机器学习的开发，以满足现代化汽车对于内存的极端要求。车载信息娱乐、通信、高级驾驶辅助系统（ADAS）和动力总成控制系统正在变得越来越精密复杂。美光科技将携手大陆集团，共同开发针对具体应用的美光深度学习加速器（DLA）技
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汽车 边缘 深度学习
谢仁杰 （英特尔战略合作和创新业务部?技术经理，人工智能开放创新平台联合学者，上海?200241）摘? 要：近年来在许多信号处理应用领域中，深度卷积神经网络引起了学术界和工业界很大的关注，其中 基于数据流图的深度学习网络Tensorflow框架得到了很多人的青睐。但在一些商业落地的研究和调查中发 现，部分机构涉及一些自开发的计算单元，而它不被大型网络框架所支持，又出于技术的保密性往往需要 自行修改工业界的深度学习框架，这就造成了以下情况， ①工业级大型代码框架极其复杂，各大库之间的 调用很深且一般没有注释
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202003 深度学习 数据流 计算图 多核运算 车辆分类
过去几年中，谷歌开发了一个AI硬件家族——Tensor Processing Unit（TPU芯片），用于在服务器计算机中处理AI。使用AI来设计芯片是一个良性循环：AI让芯片变得更好，经过改良的芯片又能增强AI算法，依此类推。
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谷歌 深度学习 TPU芯片
德国亥姆霍兹慕尼黑研究中心和慕尼黑大学的研究人员首次发现，在对急性髓细胞性白血病患者的血样进行分类方面，深度学习算法表现出色。这一概念验证研究为将来广泛使用对样品的自动化、标准化分析铺平了道路。该论文发表在《自然·机器智能》杂志上。
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血细胞 人工智能 深度学习
2019年11月，“2019中德中小企业合作交流大会·AI分论坛”在济南举行。在圆桌论坛环节，安创加速器（（Arm Accelerator））董事长杨宇欣主持了讨论，与中德专家们探讨了“AI中小企业创新发展的瓶颈与突破”这一主题，涉及AI在哪些产业落地，深度学习技术的瓶颈和限制，各家在芯片领域的布局和进展等。圆桌论坛，从左至右：安创加速器董事长杨宇欣，地平线副总裁纪鹏、旷视科技产品市场总经理沈瑄、德累斯顿工业大学教授Christian Mayr，安创生态CTO程斌、OPEN AI LAB业务发展总监付仲韬
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AI 深度学习 类脑
Micron Insight——美光科技股份有限公司近日宣布推出一组用于深度学习应用的、功能强大的新型高性能硬件和软件工具，该举措基于对硬件和软件初创公司 FWDNXT的收购。与美光的先进内存结合后，FWDNXT的人工智能硬件和软件技术助力美光探索数据分析所需的深度学习解决方案，尤其是在物联网和边缘计算领域中。基于此次收购，美光正在将计算、内存、工具和软件集成到该综合性人工智能开发平台中，该平台也可为探索针对人工智能工作负载优化的创新内存提供重要基石。美光执行副总裁兼首席商务官 Sumit Sadana
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深度学习 内存
近日，Micron Insight — 美光科技股份有限公司（纳斯达克股票代码：MU）今日宣布，将为 Water.org 提供 12.5 万美元捐款和先进的计算技术，这是美光致力于支持其所在社区基本需求的慈善举措之一。美光基金会的捐款将为约10000人提供安全用水和卫生设施，并扩大 Water.org 解决方案的触及范围，通过经济适用的资金筹措来赋能人们。美光科技高级计算解决方案团队(ACS)将利用其深度学习加速器技术，帮助 Water.org 的洞察创新团队找到关键的财务模式和其他贷款流程指标，以便更好
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深度学习 加速
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