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人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。

人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。收起

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    AIGC(即ArtificialIntelligence Generated Content),中文译为人工智能生成内容。简单来说,就是经过大量特征训练过的神经网络模型来对新的内容或者需求来生成人们需要的创作内容,类似使用人类用思考和创造力才能完成的工作过程,而现在可以利用人工智能技术来替代我们完成。在狭义上AIGC是指利用AI自动生成内容的生产方式,比如自动写作、自动设计等。在广义上,AIGC是指像人类一样具备生成创造能力的AI技术,它可以基于训练数据和生成算法来完成各类的内容生成创作。
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    2023/10/23
  • 超渲力,"芯"生态---- 逐点半导体视觉处理方案正式发布
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    特斯拉FSD V12系统的开发细节曝光了。虽然马斯克预告过FSD V12改变了技术路线,但让人意外的是,特斯拉其实在今年年初才开始训练这个基于神经网络的智能驾驶算法。而就在四个月后,新系统就已经准备好取代旧系统;八个月后,全新的FSD V12在马斯克直播中亮相。这背后则是一条改变的技术路线,从规则驱动,到数据驱动;从分模块设计,到端到端。
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    许多技术公司都在大肆宣扬自己拥有比其他公司更好的处理transformer算法的解决方案。但其实业界transformer的基准测试尚未推出。Generative AI(GAI)的蓬勃发展已经颠覆了整个AI世界,似乎是这样。大语言模型(LLM),如ChatGPT所示,大多局限于语言建模和文本生成。但transformer(一种支撑LLM和其他GAI应用的总体深度学习架构)提供了一种可用于文本、语音、图像、3D和视频等数据流或任何传感数据的模型。
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    意法半导体的首款车规机器学习解决方案SL-AIAID012401V1由AEKD-AICAR1 评估套件、AI 人工智能插件和AutoDevKit 车规开发板组成,能够识别驻车、正常路况、崎岖道路、车轮侧滑或突然转向四种汽车状态。这是一个难得的机会,可以通过测试和开发汽车人工智能应用,以确定该技术是否适合这个市场。事实上,许多车企还在探索在行业现阶段,机器学习对他们是否有意义。从头开始创建算法需要投入大量的人力和资金。把评估解决方案导入我们的 AutoDevKit 平台,可以让开发人员更轻松地探索车规人工智能的可行性。
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    摘要 本文是系列文章的第二部分,重点介绍卷积神经网络(CNN)的特性和应用。CNN主要用于模式识别和对象分类。在第一部分文章《卷积神经网络简介:什么是机器学习?——第一部分》中,我们比较了在微控制器中运行经典线性规划程序与运行CNN的区别,并展示了CNN的优势。我们还探讨了CIFAR网络,该网络可以对图像中的猫、房子或自行车等对象进行分类,还可以执行简单的语音识别。本文重点解释如何训练这些神经网络
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  • 多深度神经网络的调度机制研究
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  • 复享光学首次提出薄膜神经网络 3D NAND多层薄膜量测获突破
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