人工智能相關(guān)文章 智己：自动驾驶前的最后一战 当谈及智能驾驶，大家首先想到的主要是华为和小鹏等。智己汽车由于是后起之秀，无疑被大多数人认为并没有处在第一梯队。 發(fā)表于：2023/9/4 覆盖十余个行业场景 MiniMax大模型全面开放 8月31日,MiniMax开放平台已全面正式开放服务。众多企业用户已登陆“MiniMax开放平台”抢先体验。 發(fā)表于：2023/9/1 贸泽推出人工智能资源中心帮助工程师更深入地了解AI应用 2023年8月31日 – 专注于推动行业创新的知名新品引入 （NPI） 代理商？贸泽电子 （Mouser Electronics） 推出聚焦人工智能 （AI） 的资源中心，帮助工程师完善和提升知识与技能。这个内容丰富的资源中心包含各种宝贵资源，可帮助工程师和设计人员更深入地了解AI及其各种应用，并提供信息丰富的文章，涵盖多个主题，如Deploying Edge-Based AI Using Kria SoMs（使用Kria SOM部署基于边缘的人工智能）、An Edge Impulse Use-Case for Healthcare and Cancer Detection（用于医疗保健和癌症检测的边缘脉冲应用案例），以及Artificial Intelligence: Improving Harvests and the Human Experience（人工智能如何改善农作物收成和人类生活体验）。 發(fā)表于：2023/9/1 英伟达宣布，H100/A100在这些国家限售 这些限制被认为是美国挫败北京人工智能野心的努力的扩大，旨在阻止芯片继续向该国出售，并限制中东组织与中国人工智能公司的联系。 發(fā)表于：2023/8/31 FPGA加速器支撑ChatGPT类大语言模型创新 近年来，大型语言模型（Large Language Models，LLM）彻底改变了自然语言处理领域，使机器能够生成类似人类的文本并进行有意义的对话。这些模型，例如OpenAI的GPT，拥有惊人的语言理解和生成能力。它们可以被用于广泛的自然语言处理任务，包括文本生成、翻译、自动摘要、情绪分析等。 發(fā)表于：2023/8/31 基于模型设计提高车规级芯片功能安全设计效率 在汽车电气化、智能化、网联化快速发展的今天，汽车所用的芯片数量与种类也日益增多。电气化引领了汽车电子电气架构的革新，催生出域控制器等集中式大算力芯片和 IGBT 等功率芯片。智能化则引入了多种类的传感器和 AI 应用，带动了雷达、激光雷达、摄像头、智能座舱、5G 车联网等模组、处理器、存储芯片、以及 AI 计算芯片的发展。 發(fā)表于：2023/8/30 英飞凌携手Edge Impulse扩展边缘AI能力 【2023年8月28日 德国慕尼黑讯】英飞凌科技股份公司（FSE代码：IFX / OTCQX代码：IFNNY）于近日宣布与Edge Impulse合作，为PSoC™ 63低功耗蓝牙®微控制器（MCU）扩展基于微型机器学习的AI开发工具。人工智能物联网应用开发者现在可以使用Edge Impulse Studio环境，在高性能、低功耗的PSoC 63低功耗蓝牙微控制器上构建边缘机器学习（ML）应用。 發(fā)表于：2023/8/30 小鹏接盘滴滴“造车”图什么? 近期，小鹏汽车牵手大众汽车、自动驾驶副总裁离职将加入英伟达等一系列热点，屡屡将小鹏汽车推向热议的中心。8月28日，小鹏汽车官宣收购滴滴造车业务的消息再次让业界沸腾。 發(fā)表于：2023/8/29 爱芯元智获评人工智能大会“最具创新价值产品奖”并正式发布爱芯派Pro 中国 上海 2023年8月25日——爱芯元智宣布，旗下芯片产品爱芯元智AX650N获第四届人工智能卓越创新奖——“最具创新价值产品奖”。同时，企业正式发布开发者套件——爱芯派Pro，以便于社区开发者低成本地体验视觉大模型在边缘侧、端侧的便捷部署，同时打造面向开发者的生态平台。 發(fā)表于：2023/8/27 远离危险：打造安全的自动驾驶汽车 当下的汽车行业正在经历一场变革――电动汽车逐渐兴起，自动驾驶汽车（AV）的自动化程度越来越高。在中国，众多企业纷纷投身于全自动驾驶汽车的研发，而且已有一系列试点项目落地，为尽早实现这一目标而努力。香港某科技园正在开展一项 AV 试验，研究如何将通勤者接驳到智慧城市环境下的公共交通系统中。中国消费者比西方消费者更乐意接受自动驾驶，对各种自动驾驶功能也抱有更大的热情。 發(fā)表于：2023/8/25 基于改进Stacking集成分类算法的用户用电信息异常识别 随着电力用户信息采集系统的发展，更丰富的用户用电信息被用于用户用电信息异常的识别。基于FDI攻击进行虚假数据注入，构造用户用电信息异常数据集，并提出了一种基于召回率的改进Stacking集成分类算法。该算法采用K-近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）、随机森林模型（Random Forests，RF）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）以及梯度决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）作为Stacking结构的基分类模型；采用逻辑回归（Logistic Regression，LR）作为Stacking结构的元分类模型。并基于召回率为基分类模型的输出结果进行权值赋值，从而作为元分类模型的输入数据集。通过实验验证，所提的基于召回率的改进Stacking集成分类算法相比于传统Stacking集成分类算法拥有更高效的分类性能。 發(fā)表于：2023/8/25 一种多教师模型知识蒸馏深度神经网络模型压缩算法 为了能将庞大的深度学习模型压缩后部署到算力和存储能力有限的设备中时尽可能减小精度损失，对知识蒸馏模型压缩方法进行研究，提出了一种改进后带筛选的多教师模型知识蒸馏压缩算法。利用多教师模型的集成优势，以各教师模型的预测交叉熵为筛选的量化标准筛选出表现更好的教师模型对学生进行指导，并让学生模型从教师模型的特征层开始提取信息，同时让表现更好的教师模型在指导中更具有话语权。在CIFAR100数据集上的VGG13等分类模型实验结果表明，与其他压缩算法相比在最终得到的学生模型大小相同的情况下，精度上有着更好的表现。 發(fā)表于：2023/8/25 基于点云补全的三维目标检测 LiDAR技术的发展为自动驾驶提供了丰富的3D数据。然而，由于遮挡和某些反射材料的原因引起信号丢失，LiDAR点云实际上是不完整的2.5D数据，这对 3D 感知提出了根本性挑战。针对这一问题，提出对原始数据进行三维补全的方法。根据大多数物体形状对称且重复率高的特点，通过学习先验对象形状的方法估计点云中遮挡部分的完整形状。该方法首先识别被遮挡和信号缺失影响的区域，在这些区域中预测区域所包含对象形状的占用概率。针对物体间遮挡的情况，通过形状的占用概率和共享同类形状形态进行三维补全。对自身遮挡的物体，通过自身镜像进行恢复。最后通过点云目标检测网络进行学习。结果表明，通过该方法能有效地提高生成点云3D边框的mAP（mean Average Precision）。 發(fā)表于：2023/8/25 数据驱动的工业元宇宙系统研究 物联网、大数据及新一代信息技术的发展，对传统制造业带来前所未有的冲击，基于数据关键生产要素的工业元宇宙建设得到越来越多的关注，为传统制造业带来了机遇，也带来了挑战。分析讨论了工业元宇宙的背景、现状、关键支撑技术，并以某企业智造元宇宙平台的AR/VR虚拟仿真实训系统为例，初 發(fā)表于：2023/8/24 基于TextCNN-Bert融合模型的不良信息识别技术 敏感领域的不良信息具有极强的迷惑性和欺骗性，腐蚀人们的思想，影响人们的价值观和判断能力，危害社会安全，研究敏感领域不良信息的识别技术具有深远意义。通用的识别技术忽略了背景知识和隐喻问题，直接应用于敏感领域不良信息识别效果较差。提出一种基于TextCNNBert的融合模型，通过敏感领域主题识别和情感隐喻识别，实现对敏感领域不良信息的文本识别。实验结果表明，该模型在准确率、F1评分等指标方面取得了良好的结果，相较于现有模型有显著提高。 發(fā)表于：2023/8/24 <…167168169170171172173174175176…>
