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	ml-18v3
          

          
	
          
    	
          
    	  	
          
              	
          
                	
          ml-18v3 文章
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          AI講座：多維度的特征對應
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 1? ?從三維空間對應出發(fā)在前面的范例里，都只使用到簡單的一維和二維的特征（空間）對應。在本文中，將繼續(xù)擴大為三維的特征對應。一旦熟悉了三維的特征對應，就能輕易地繼續(xù)擴大到更多維的特征對應了。例如下圖，是從三維的X空間對應到二維的Z 空間。其中收集了5 個人的特征數(shù)據，每個人都有3 項特征：是否擦口紅、是否穿高跟鞋以及是否抽煙，如下圖所示。此時，已知這5 個人之中，有3 位是女士，另兩位是男士。也就是，人們心中已經將它們區(qū)分為兩個類（Class）了。于是，就設定兩個目標值：T=[0, 
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          • 關鍵字：
                        202107  三維  ML                          
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          AI講座：ML空間對映公式：X*W+B=Y
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 1? ?記住相關性：使用X*W+B=Y公式在上一期里，曾經說明了人和ML( 機器學習) 一樣都很擅長于將事物從原來的空間對映到另一個空間，例如繪畫、寫作等。在對映過程中，會不斷強化其對共性的記憶強度，因而能從經驗中累積、沉淀其所觀察過事物的共同規(guī)律( 即共相)。在ML 領域里，這個X*W+B=Y 的對映公式，扮演核心角色。現(xiàn)在就從最簡單的例子，來仔細觀察，看看如何來找出W和B 的值。請從這個簡單的范例出發(fā)：首先從空間對映的視角來看，如下圖所示：這X 空間里已知有2 個值，分別對映到Y 
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          • 關鍵字：
                        202104  ML  模型                          
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          HBM2E 和GDDR6： AI內存解決方案
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 前言人工智能/機器學習（AI/ML）改變了一切，影響著每個行業(yè)并觸動著每個人的生
活。人工智能正在推動從5G到物聯(lián)網等一系列技術市場的驚人發(fā)展。從2012年到
2019年，人工智能訓練集增長了30萬倍，每3.43個月翻一番，這就是最有力的證
明。支持這一發(fā)展速度需要的遠不止摩爾定律所能實現(xiàn)的改進，摩爾定律在任何情況下都在放緩，這就要求人工智能計算機硬件和軟件的各個方面都需要不斷的快速改進。從2012年至今，訓練能力增長了30萬倍內存帶寬將成為人工智能持續(xù)增長的關鍵焦點領域之一。以先進的駕駛員輔助系

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          • 關鍵字：
                        ADAS  ML  DRAM  內存                          
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          Teradata天睿公司擴展Teradata Vantage對數(shù)據科學的支持
          
                                                            
            
                    	
          • 混合云數(shù)據分析平臺公司?Teradata?日前宣布增強其Teradata Vantage平臺，使協(xié)作和無摩擦的數(shù)據科學成為現(xiàn)實。通過顯著增加數(shù)據科學家、業(yè)務分析師、數(shù)據工程師、業(yè)務領導和其他可能使用不同工具和語言的人員之間的協(xié)作，?Vantage?可以使企業(yè)通過更強的數(shù)據治理和安全性實現(xiàn)更快的數(shù)據價值實現(xiàn)，并降低成本。所有Teradata Vantage客戶免費獲得的主要增強功能包括：●? ?擴展了對R和Python的原生支持，具有調用更多Van
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          • 關鍵字：
                        AI  ML                          
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          Rambus將AI/ML訓練應用程序的HBM2E性能提高到4.0 Gbps
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • Rambus Inc. 是一家專注于使數(shù)據更快更安全并領先業(yè)界的silicon IP和芯片提供商。近日，宣布它的?HBM2E內存接口解決方案實現(xiàn)了創(chuàng)紀錄的4 Gbps性能。該解決方案由完全集成的PHY和控制器組成，搭配業(yè)界最快的，來自SK hynix的3.6Gbps運行速度的HBM2E DRAM，該解決方案可以從單個HBM2E設備提供460 GB/s的帶寬。此性能可以滿足TB級的帶寬需求，針對最苛刻的AI/ML訓練和高性能的加速器計算（HPC）應用而生。亮點：●? ?完全集成
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          • 關鍵字：
                        HPC  AI  ML                          
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          Microchip推出全新8通道Flashtec PCIe 第四代企業(yè)級NVMe?固態(tài)硬盤控制器
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 隨著數(shù)據中心支持的人工智能（AI）和機器學習（ML）工作負載越來越多，市場需要具備更寬存儲帶寬和更高單機架存儲密度的云級別基礎設施。因此，市場的趨勢是按照如M.2和全球網絡存儲工業(yè)協(xié)會（SINA）新推出的企業(yè)和數(shù)據中心固態(tài)硬盤外形尺寸（EDSFF） E1.S等行業(yè)標準，采用體積更小、且支持第四代PCIeò的非易失性存儲器高速（NVMe?）固態(tài)硬盤。這些固態(tài)硬盤要求控制器具備體積小和低功耗的特點，能驅動NAND閃存發(fā)揮最大潛力，同時保持這種企業(yè)級NVMe固態(tài)硬盤所需的豐富功能集和可靠性。Microchip 
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          • 關鍵字：
                        QLC  TLC  AI  ML  SINA  IOPS                          
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          高通最新SoC將AI與ML導入多重層級的智能相機
          
                                                            
            
                    	
          • 美國高通公司旗下子公司高通技術公司今日宣布，將高通QCS610和QCS410系統(tǒng)單芯片（SoC）導入高通視覺智能平臺（Qualcomm Vision Intelligence Platform）。透過QCS610和QCS410的設計，過去僅見于高階裝置的強大AI和機器學習功能等頂級相機技術，得以進入中階相機區(qū)隔；因為在現(xiàn)今智慧城市、商業(yè)活動和企業(yè)、家庭和車輛場域中，無線邊緣運算的智能功能和強大的連網能力已逐漸成為智能型相機應用上必須克服的障礙。高通技術公司業(yè)務發(fā)展副總裁Jeffery Torrance表示
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          • 關鍵字：
                        高通  SoC  AI  ML  智能相機                          
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          Gartner發(fā)布2020年數(shù)據與分析領域的十大技術趨勢
          
                                                            
            
                    	
          • 近日，Gartner發(fā)布了數(shù)據與分析領域的十大技術趨勢，為數(shù)據和分析領導者的 新冠疫情（COVID-19） 響應和恢復工作提供指導，并為疫情后的重啟做好準備。數(shù)據和分析領導者如果希望在疫情后能持續(xù)創(chuàng)新，就需要不斷提高數(shù)據處理和訪問的速度，擴大分析規(guī)模，在前所未有的市場動蕩中贏得成功 。 數(shù)據和分析領導者應檢驗以嘗試以下十大數(shù)據和分析趨勢，加快新冠疫情后的恢復：趨勢1：更智能、更高速、更負責的AI到2024年底，75%的企業(yè)機構將從 人工智能  （AI）試點
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          • 關鍵字：
                        NLP  AI  ML                          
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          Microchip Switchtec? PAX網絡互聯(lián)Gen 4 PCIe交換機現(xiàn)已投產
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • Microchip Technology Inc.（美國微芯科技公司）近日宣布其 Switchtec? PAX網絡互聯(lián)Gen 4 PCIe 交換機系列現(xiàn)已投產，可支持云、數(shù)據中心和超大規(guī)模計算，以促進人工智能（AI）和機器學習（ML）的發(fā)展。與傳統(tǒng)的外設組件互連標準（PCIe）交換機相比，該系列支持更強擴展性、更低延遲和更高性能的復雜結構拓撲。Microchip的Switchtec PAX PCIe系列交換機為需要多主機共享訪問單根I/O虛擬化（SR-IOV）、非易失性存儲器（NVMe
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          • 關鍵字：
                        AI  ML                          
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          在嵌入式視覺系統(tǒng)設計中使用萊思 CrossLink FPGA 支持 MIPI 
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 目錄第一部分|嵌入式視覺的發(fā)展趨勢第二部分|MIPI簡介第三部分|在嵌入式視覺中使用FPGA第四部分|CrossLink FPGA簡介第五部分|應用案例第六部分|使用CrossLink?FPGA進行設計第七部分|設計流程第八部分|小結第九部分|參考資料過去幾年里，嵌入式視覺應用大量涌現(xiàn)，包括從相對簡單的智能視覺門鈴到執(zhí)行隨機拾取和放置操作的
復雜的工業(yè)機器人，再到能夠在無序、地形不斷變化的環(huán)境中導航的自主移動機器人（AMR）?？焖俨?
用嵌入式視覺技術的行業(yè)包括汽車、消費電子、醫(yī)療、機器人、安
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          • 關鍵字：
                        PHY  AMR  AI  ML  OSL                          
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          e絡盟發(fā)布最新調研結果：人工智能在物聯(lián)網生態(tài)系統(tǒng)中已獲廣泛應用
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 近日，全球電子元器件與開發(fā)服務分銷商e絡盟（隸屬于Farnell）公布針對物聯(lián)網（IoT）的最新調研。調研結果表明人工智能（AI）在物聯(lián)網設備中已獲廣泛應用，同時該調研還發(fā)布了針對關鍵應用市場、推動因素以及物聯(lián)網設計工程師所關注問題的最新見解。此次調研突顯出的主要新趨勢是人工智能物聯(lián)網（AIoT），它表明真正的物聯(lián)網生態(tài)系統(tǒng)開端形成。研究顯示，將近一半（49%）的受訪者已經在他們的物聯(lián)網應用項目中使用了人工智能，其中機器學習（ML）是使用最多的技術（28%），其次是基于云的人工智能（19%）。隨著人工智能
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          • 關鍵字：
                        AIoT  ML                          
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          恩智浦宣布針對機器學習應用中的Arm Ethos-U55神經處理單元建立主要合作關系
          
                                                            
            
                    	
          • 恩智浦半導體（NXP Semiconductors N.V）近日宣布針對Arm??Ethos?-U55 microNPU（神經處理單元）建立主要合作關系。這是一種機器學習（ML）處理器，面向資源受限的工業(yè)和物聯(lián)網（IoT）邊緣設備。作為微控制器（MCU）行業(yè)領先的創(chuàng)新者，恩智浦計劃在其基于Arm Cortex??-M的微控制器（MCU）、跨界MCU和應用處理器的實時子系統(tǒng)中實施Ethos-U55。此次擴充建立在公司不斷增長的機器學習產品基礎上，包括最近發(fā)布的帶有專用NPU的i.MX 8
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                        MCU  NPU  ML                          
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          貿澤攜手NXP推出全新電子書 探索人工智能無限潛能
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 貿澤電子 (Mouser Electronics) 近日宣布與NXP Semiconductors合作推出一本全新電子書，書中將共同探討人工智能 (AI) 的無限發(fā)展?jié)撃芤约皫卓钺槍I和機器學習 (ML) 解決方案的特定產品。在Imagine the Possibilities（想象無限可能）這本電子書中，貿澤與NXP的專家針對熱門且敏感的AI應用提供了深入的分析，包括語音控制、臉部辨識、自動駕駛和物體識別等。近來AI和ML領域的發(fā)展，為技術、產品和行業(yè)帶來許多突破性的革新。隨著高性能處理從云
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                        AI  ML                          
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          Xilinx為專業(yè)音視頻和廣播平臺增添高級機器學習功能
          
                                                            
            
                    	
          • 自適應和智能計算的全球領先企業(yè)賽靈思公司（Xilinx, Inc.，近日于北京宣布，針對面向專業(yè)音頻/視頻（Pro AV）和廣播市場的賽靈思器件推出一系列全新的高級機器學習（ML）功能。此外，賽靈思還演示了業(yè)界首個基于7nm Versal? 器件的可編程 HDMI 2.1 實現(xiàn)方案。賽靈思將在本周于阿姆斯特丹舉辦的 2020 年歐洲集成系統(tǒng)展（ ISE ）上展出這些功能和更多其他功能。上述解決方案以及賽靈思面向 Pro AV 和廣播市場推出的其他高度自適應解決方案，旨在幫助客戶降低成本、適應未來，同時適應
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                        ML  ISE                          
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          邊緣計算從概念到現(xiàn)實
          
                                                            
            
                    	
          • 一年前，當我們提出有關邊緣計算的展望時，該領域才剛剛開始萌芽。去年，我們針對開源技術的迅速發(fā)展以及在邊緣部署機器學習（ML）所需的不同編程范例開展了演講。除了數(shù)據科學家，很少有公司在其產品中積極深入地整合機器學習技術，因此，邊緣計算的優(yōu)勢只得到了定性認可。我們在這里提到的邊緣計算，其優(yōu)勢包括節(jié)能和減少延遲。因為對數(shù)據進行云處理，云存儲的成本高昂，且許多情況下帶寬也受限，從而限制了將數(shù)據傳輸?shù)皆贫死萌斯ぶ悄荛_展決策。此外，在邊緣節(jié)點利用人工智能做出快速決策，邊緣計算還可以帶來更好的用戶體驗。用戶向云端發(fā)送
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                        邊緣計算  ML                          
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