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Arm Neoverse S3 是 Arm 專門面向基礎(chǔ)設(shè)施的第三代系統(tǒng) IP,應(yīng)用范圍涵蓋高性能計(jì)算 (HPC)、機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)、邊緣和顯示處理單元,是新一代基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)級(jí)芯片 (SoC) 的理想技術(shù)根基。Neoverse S3 設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了芯粒 (Chiplet) 與機(jī)密計(jì)算 (Confidential Compute) 等關(guān)鍵創(chuàng)新,為合作伙伴提供了支持 UCIe、DDR5、CXL 3.1 和 PCIe Gen5/Gen6 等行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的現(xiàn)成功能。Neoverse S3 提供了一整套系統(tǒng) IP,能夠?qū)崿F(xiàn)高度可組合性、更高的 IO 吞吐量和增強(qiáng)的安全特性。其主要特性包括:
“人工智能+”時(shí)代將至 超過90%的受訪企業(yè)將招聘人工智能人才列為首要任務(wù),但62%的受訪企業(yè)在招聘所需人才時(shí)面臨困難
【2024年3月25日,德國(guó)慕尼黑和瑞典瓦爾貝格訊】不同汽車的獨(dú)特性給汽車零部件供應(yīng)商和OEM廠商等帶來了挑戰(zhàn),因?yàn)槊枯v車的駕駛方式、駕駛地點(diǎn)、駕駛者、設(shè)計(jì)、用途以及道路和交通狀況都是獨(dú)一無二的。為保證每輛汽車都能正常運(yùn)行并達(dá)到出色運(yùn)行狀態(tài),需要掌握并管理汽車及其狀況。英飛凌科技股份公司(FSE代碼:IFX / OTCQX代碼:IFNNY) AURIX? 微控制器(MCU)系列所提供的先進(jìn)實(shí)時(shí)計(jì)算硬件適用于安全關(guān)鍵型汽車應(yīng)用中的嵌入式AI等用例。為了充分利用這些強(qiáng)大的功能,英飛凌生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴Ekkono Solutions推出了一款簡(jiǎn)單易用且快速有效的軟件開發(fā)套件(SDK)為基于AURIX? TC3x和TC4x的嵌入式系統(tǒng)創(chuàng)建AI算法。
北京——2024年3月25日 在今年1月份落幕的達(dá)沃斯世界經(jīng)濟(jì)論壇2024年年會(huì)上,一場(chǎng)名為“生成式人工智能:第四次工業(yè)革命的蒸汽機(jī)”的科技論壇引起了業(yè)界廣泛關(guān)注。與會(huì)者紛紛表示,人工智能技術(shù)賦能了產(chǎn)業(yè)的革新,而生成式AI的發(fā)展則使AI技術(shù)成為第四次工業(yè)革命中最具影響力的創(chuàng)新之一。
在這一步中,需要從不同的數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù),包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(例如數(shù)據(jù)庫(kù)中的表格數(shù)據(jù))和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(例如文本、圖像和音頻)。
羅克韋爾自動(dòng)化FactoryTalk? Analytics? LogixAI? 軟件可幫助 OT(運(yùn)營(yíng)技術(shù))專業(yè)人員通過 Soft Sensor? 應(yīng)用程序的開箱即用、無代碼邊緣機(jī)器學(xué)習(xí)功能,提升產(chǎn)品質(zhì)量和產(chǎn)量。隨著今年 1 月 V3.00版本的發(fā)布,用戶現(xiàn)在可通過容器化應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)靈活部署。
機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,它涵蓋了概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域。其主要研究目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)能夠模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,從而獲取新的知識(shí)或技能,并重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)以不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心,它使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域。
在機(jī)器學(xué)習(xí)的眾多任務(wù)中,分類問題占據(jù)核心地位,其目標(biāo)是根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特點(diǎn)將其歸入預(yù)定義的一系列類別。機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一大類模型,主要用于根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征將其劃分為不同的類別。這些模型在多種場(chǎng)景下都有廣泛應(yīng)用,如圖像識(shí)別、自然語言處理、金融風(fēng)控等。本文將深入探討并詳細(xì)介紹幾種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型,以及它們的基本原理、特點(diǎn)和實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。
在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中,二分類問題是最基礎(chǔ)且廣泛存在的任務(wù)之一,它涉及到對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行兩種狀態(tài)的區(qū)分。本文將深入探討并詳細(xì)介紹幾種在解決二分類問題時(shí)常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,以及它們背后的原理和實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。
機(jī)器學(xué)習(xí),作為人工智能領(lǐng)域的重要分支,旨在通過研究算法和統(tǒng)計(jì)模型使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”并改進(jìn)其表現(xiàn),而無需進(jìn)行顯式編程。隨著科技的飛速發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)方法已經(jīng)取得了顯著進(jìn)步,并在諸多領(lǐng)域如圖像識(shí)別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)以及預(yù)測(cè)分析等方面展現(xiàn)出了強(qiáng)大的能力。本文將深入探討幾種主要的機(jī)器學(xué)習(xí)方法及其應(yīng)用。
在信息爆炸的時(shí)代背景下,數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)作為現(xiàn)代信息技術(shù)的核心領(lǐng)域,在大數(shù)據(jù)分析、智能決策支持及商業(yè)智能等諸多方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。它們之間不僅存在著緊密的內(nèi)在聯(lián)系,而且在實(shí)際應(yīng)用中相互滲透、相互促進(jìn),共同推動(dòng)了數(shù)據(jù)分析科學(xué)的發(fā)展進(jìn)程。
隨著科技的迅猛發(fā)展,人工智能(Artificial Intelligence, AI)已經(jīng)從概念階段躍升為現(xiàn)實(shí)世界中的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。在過去的幾十年間,AI技術(shù)取得了前所未有的突破,并且其發(fā)展前景展現(xiàn)出一幅潛力無窮、影響深遠(yuǎn)的畫卷。
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