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智己：自動(dòng)駕駛前的最后一戰(zhàn)

當(dāng)談及智能駕駛，大家首先想到的主要是華為和小鵬等。智己汽車(chē)由于是后起之秀，無(wú)疑被大多數(shù)人認(rèn)為并沒(méi)有處在第一梯隊(duì)。

發(fā)表于：9/4/2023

覆蓋十余個(gè)行業(yè)場(chǎng)景 MiniMax大模型全面開(kāi)放

8月31日,MiniMax開(kāi)放平臺(tái)已全面正式開(kāi)放服務(wù)。眾多企業(yè)用戶已登陸“MiniMax開(kāi)放平臺(tái)”搶先體驗(yàn)。

發(fā)表于：9/1/2023

貿(mào)澤推出人工智能資源中心幫助工程師更深入地了解AI應(yīng)用

　　2023年8月31日 – 專(zhuān)注于推動(dòng)行業(yè)創(chuàng)新的知名新品引入（NPI）代理商？貿(mào)澤電子（Mouser Electronics）推出聚焦人工智能（AI）的資源中心，幫助工程師完善和提升知識(shí)與技能。這個(gè)內(nèi)容豐富的資源中心包含各種寶貴資源，可幫助工程師和設(shè)計(jì)人員更深入地了解AI及其各種應(yīng)用，并提供信息豐富的文章，涵蓋多個(gè)主題，如Deploying Edge-Based AI Using Kria SoMs（使用Kria SOM部署基于邊緣的人工智能）、An Edge Impulse Use-Case for Healthcare and Cancer Detection（用于醫(yī)療保健和癌癥檢測(cè)的邊緣脈沖應(yīng)用案例），以及Artificial Intelligence: Improving Harvests and the Human Experience（人工智能如何改善農(nóng)作物收成和人類(lèi)生活體驗(yàn)）。

發(fā)表于：9/1/2023

英偉達(dá)宣布，H100/A100在這些國(guó)家限售

這些限制被認(rèn)為是美國(guó)挫敗北京人工智能野心的努力的擴(kuò)大，旨在阻止芯片繼續(xù)向該國(guó)出售，并限制中東組織與中國(guó)人工智能公司的聯(lián)系。

發(fā)表于：8/31/2023

FPGA加速器支撐ChatGPT類(lèi)大語(yǔ)言模型創(chuàng)新

　　近年來(lái)，大型語(yǔ)言模型（Large Language Models，LLM）徹底改變了自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，使機(jī)器能夠生成類(lèi)似人類(lèi)的文本并進(jìn)行有意義的對(duì)話。這些模型，例如OpenAI的GPT，擁有驚人的語(yǔ)言理解和生成能力。它們可以被用于廣泛的自然語(yǔ)言處理任務(wù)，包括文本生成、翻譯、自動(dòng)摘要、情緒分析等。

發(fā)表于：8/31/2023

基于模型設(shè)計(jì)提高車(chē)規(guī)級(jí)芯片功能安全設(shè)計(jì)效率

　　在汽車(chē)電氣化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化快速發(fā)展的今天，汽車(chē)所用的芯片數(shù)量與種類(lèi)也日益增多。電氣化引領(lǐng)了汽車(chē)電子電氣架構(gòu)的革新，催生出域控制器等集中式大算力芯片和 IGBT 等功率芯片。智能化則引入了多種類(lèi)的傳感器和 AI 應(yīng)用，帶動(dòng)了雷達(dá)、激光雷達(dá)、攝像頭、智能座艙、5G 車(chē)聯(lián)網(wǎng)等模組、處理器、存儲(chǔ)芯片、以及 AI 計(jì)算芯片的發(fā)展。

發(fā)表于：8/30/2023

英飛凌攜手Edge Impulse擴(kuò)展邊緣AI能力

　　【2023年8月28日德國(guó)慕尼黑訊】英飛凌科技股份公司（FSE代碼：IFX / OTCQX代碼：IFNNY）于近日宣布與Edge Impulse合作，為PSoC? 63低功耗藍(lán)牙®微控制器（MCU）擴(kuò)展基于微型機(jī)器學(xué)習(xí)的AI開(kāi)發(fā)工具。人工智能物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)者現(xiàn)在可以使用Edge Impulse Studio環(huán)境，在高性能、低功耗的PSoC 63低功耗藍(lán)牙微控制器上構(gòu)建邊緣機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）應(yīng)用。

發(fā)表于：8/30/2023

小鵬接盤(pán)滴滴“造車(chē)”圖什么?

近期，小鵬汽車(chē)牽手大眾汽車(chē)、自動(dòng)駕駛副總裁離職將加入英偉達(dá)等一系列熱點(diǎn)，屢屢將小鵬汽車(chē)推向熱議的中心。8月28日，小鵬汽車(chē)官宣收購(gòu)滴滴造車(chē)業(yè)務(wù)的消息再次讓業(yè)界沸騰。

發(fā)表于：8/29/2023

愛(ài)芯元智獲評(píng)人工智能大會(huì)“最具創(chuàng)新價(jià)值產(chǎn)品獎(jiǎng)”并正式發(fā)布愛(ài)芯派Pro

　　中國(guó) 上海 2023年8月25日——愛(ài)芯元智宣布，旗下芯片產(chǎn)品愛(ài)芯元智AX650N獲第四屆人工智能卓越創(chuàng)新獎(jiǎng)——“最具創(chuàng)新價(jià)值產(chǎn)品獎(jiǎng)”。同時(shí)，企業(yè)正式發(fā)布開(kāi)發(fā)者套件——愛(ài)芯派Pro，以便于社區(qū)開(kāi)發(fā)者低成本地體驗(yàn)視覺(jué)大模型在邊緣側(cè)、端側(cè)的便捷部署，同時(shí)打造面向開(kāi)發(fā)者的生態(tài)平臺(tái)。

發(fā)表于：8/27/2023

遠(yuǎn)離危險(xiǎn)：打造安全的自動(dòng)駕駛汽車(chē)

　　當(dāng)下的汽車(chē)行業(yè)正在經(jīng)歷一場(chǎng)變革――電動(dòng)汽車(chē)逐漸興起，自動(dòng)駕駛汽車(chē)（AV）的自動(dòng)化程度越來(lái)越高。在中國(guó)，眾多企業(yè)紛紛投身于全自動(dòng)駕駛汽車(chē)的研發(fā)，而且已有一系列試點(diǎn)項(xiàng)目落地，為盡早實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)而努力。香港某科技園正在開(kāi)展一項(xiàng) AV 試驗(yàn)，研究如何將通勤者接駁到智慧城市環(huán)境下的公共交通系統(tǒng)中。中國(guó)消費(fèi)者比西方消費(fèi)者更樂(lè)意接受自動(dòng)駕駛，對(duì)各種自動(dòng)駕駛功能也抱有更大的熱情。

發(fā)表于：8/25/2023

基于改進(jìn)Stacking集成分類(lèi)算法的用戶用電信息異常識(shí)別

隨著電力用戶信息采集系統(tǒng)的發(fā)展，更豐富的用戶用電信息被用于用戶用電信息異常的識(shí)別。基于FDI攻擊進(jìn)行虛假數(shù)據(jù)注入，構(gòu)造用戶用電信息異常數(shù)據(jù)集，并提出了一種基于召回率的改進(jìn)Stacking集成分類(lèi)算法。該算法采用K-近鄰算法（k-Nearest Neighbors，KNN）、隨機(jī)森林模型（Random Forests，RF）、支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）以及梯度決策樹(shù)（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）作為Stacking結(jié)構(gòu)的基分類(lèi)模型；采用邏輯回歸（Logistic Regression，LR）作為Stacking結(jié)構(gòu)的元分類(lèi)模型。并基于召回率為基分類(lèi)模型的輸出結(jié)果進(jìn)行權(quán)值賦值，從而作為元分類(lèi)模型的輸入數(shù)據(jù)集。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，所提的基于召回率的改進(jìn)Stacking集成分類(lèi)算法相比于傳統(tǒng)Stacking集成分類(lèi)算法擁有更高效的分類(lèi)性能。

發(fā)表于：8/25/2023

一種多教師模型知識(shí)蒸餾深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型壓縮算法

為了能將龐大的深度學(xué)習(xí)模型壓縮后部署到算力和存儲(chǔ)能力有限的設(shè)備中時(shí)盡可能減小精度損失，對(duì)知識(shí)蒸餾模型壓縮方法進(jìn)行研究，提出了一種改進(jìn)后帶篩選的多教師模型知識(shí)蒸餾壓縮算法。利用多教師模型的集成優(yōu)勢(shì)，以各教師模型的預(yù)測(cè)交叉熵為篩選的量化標(biāo)準(zhǔn)篩選出表現(xiàn)更好的教師模型對(duì)學(xué)生進(jìn)行指導(dǎo)，并讓學(xué)生模型從教師模型的特征層開(kāi)始提取信息，同時(shí)讓表現(xiàn)更好的教師模型在指導(dǎo)中更具有話語(yǔ)權(quán)。在CIFAR100數(shù)據(jù)集上的VGG13等分類(lèi)模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與其他壓縮算法相比在最終得到的學(xué)生模型大小相同的情況下，精度上有著更好的表現(xiàn)。

發(fā)表于：8/25/2023

基于點(diǎn)云補(bǔ)全的三維目標(biāo)檢測(cè)

LiDAR技術(shù)的發(fā)展為自動(dòng)駕駛提供了豐富的3D數(shù)據(jù)。然而，由于遮擋和某些反射材料的原因引起信號(hào)丟失，LiDAR點(diǎn)云實(shí)際上是不完整的2.5D數(shù)據(jù)，這對(duì) 3D 感知提出了根本性挑戰(zhàn)。針對(duì)這一問(wèn)題，提出對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行三維補(bǔ)全的方法。根據(jù)大多數(shù)物體形狀對(duì)稱(chēng)且重復(fù)率高的特點(diǎn)，通過(guò)學(xué)習(xí)先驗(yàn)對(duì)象形狀的方法估計(jì)點(diǎn)云中遮擋部分的完整形狀。該方法首先識(shí)別被遮擋和信號(hào)缺失影響的區(qū)域，在這些區(qū)域中預(yù)測(cè)區(qū)域所包含對(duì)象形狀的占用概率。針對(duì)物體間遮擋的情況，通過(guò)形狀的占用概率和共享同類(lèi)形狀形態(tài)進(jìn)行三維補(bǔ)全。對(duì)自身遮擋的物體，通過(guò)自身鏡像進(jìn)行恢復(fù)。最后通過(guò)點(diǎn)云目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。結(jié)果表明，通過(guò)該方法能有效地提高生成點(diǎn)云3D邊框的mAP（mean Average Precision）。

發(fā)表于：8/25/2023

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)元宇宙系統(tǒng)研究

物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及新一代信息技術(shù)的發(fā)展，對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)帶來(lái)前所未有的沖擊，基于數(shù)據(jù)關(guān)鍵生產(chǎn)要素的工業(yè)元宇宙建設(shè)得到越來(lái)越多的關(guān)注，為傳統(tǒng)制造業(yè)帶來(lái)了機(jī)遇，也帶來(lái)了挑戰(zhàn)。分析討論了工業(yè)元宇宙的背景、現(xiàn)狀、關(guān)鍵支撐技術(shù)，并以某企業(yè)智造元宇宙平臺(tái)的AR/VR虛擬仿真實(shí)訓(xùn)系統(tǒng)為例，初

發(fā)表于：8/24/2023

基于TextCNN-Bert融合模型的不良信息識(shí)別技術(shù)

敏感領(lǐng)域的不良信息具有極強(qiáng)的迷惑性和欺騙性，腐蝕人們的思想，影響人們的價(jià)值觀和判斷能力，危害社會(huì)安全，研究敏感領(lǐng)域不良信息的識(shí)別技術(shù)具有深遠(yuǎn)意義。通用的識(shí)別技術(shù)忽略了背景知識(shí)和隱喻問(wèn)題，直接應(yīng)用于敏感領(lǐng)域不良信息識(shí)別效果較差。提出一種基于TextCNNBert的融合模型，通過(guò)敏感領(lǐng)域主題識(shí)別和情感隱喻識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)敏感領(lǐng)域不良信息的文本識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在準(zhǔn)確率、F1評(píng)分等指標(biāo)方面取得了良好的結(jié)果，相較于現(xiàn)有模型有顯著提高。

發(fā)表于：8/24/2023