頭條 中国科学院高精度光计算研究取得进展 1月11日消息，据《先进光子学》（Advanced Photonics）报道，在人工智能神经网络高速发展的背景下，大规模的矩阵运算与频繁的数据迭代给传统电子处理器带来了巨大压力。光电混合计算通过光学处理与电学处理的协同集成，展现出显著的计算性能，然而实际应用受限于训练与推理环节分离、离线权重更新等问题，造成信息熵劣化、计算精度下降，导致推理准确度低。 中国科学院半导体研究所提出了一种基于相位像素阵列的可编程光学处理单元（OPU），并结合李雅普诺夫稳定性理论实现了对OPU的灵活编程。在此基础上，团队构建了一种端到端闭环光电混合计算架构（ECA），通过硬件—算法协同设计，实现了训练与推理的全流程闭环优化，有效补偿了信息熵损失，打破了光计算中计算精度与准确度之间的强耦合关系。 最新資訊 中资海外并购不易 Lattice出售案生波澜 美国政府正在衡量半导体芯片公司Lattice的出售是否会对美国的国家安全产生影响。尤其是在这笔收购的买方，虽然是一家硅谷的私募股权公司，但是这笔交易的背后却是来自于北京的资本。 發(fā)表于：2017/6/12 Lattice出售案遭重审，中国又无功而返？ 美国政府正在衡量半导体芯片公司Lattice的出售是否会对美国的国家安全产生影响。尤其是在这笔收购的买方，虽然是一家硅谷的私募股权公司，但是这笔交易的背后却是来自于北京的资本。 發(fā)表于：2017/6/12 格芯成都再加码 欲建世界级FD-SOI生态圈 伴随着“中国制造”的持续发展，全球半导体厂商纷纷开始扩大中国布局，晶圆厂的建设更是至关重要的方面。4个月之前，格罗方德（GlobalFoundries，GF）宣布与成都市政府合作建设12寸晶圆厂，并更名格芯，“革新”的决心可见一斑。 近日，格芯宣布与成都市政府合作建立一个世界级的FD-SOI生态系统，该项目将累计投资超过1亿美元，双方将在成都建立多个专注于IP开发、集成电路设计的中心，并孵化成都本地的无晶圆厂企业，提供500个工程师岗位，还将开展高校合作。 發(fā)表于：2017/6/12 一种HEVC标准中IDCT变换的FPGA实现 为降低新一代高效视频编码(HEVC)标准中解码端多尺寸逆离散余弦变换(Inverse Discrete Cosine Transform，IDCT)中的资源消耗，设计了一种IDCT硬件电路结构。通过使用现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)内部嵌入式RAM单元进行矩阵转置运算，从而减少了对内部寄存器的使用。对IDCT系数矩阵进行分解得到不同尺寸下的统一运算电路结构，利用流水线技术实现对运算单元的加速，同时采用并行数据调度减少数据处理等待时间。设计结果表明，设计吞吐量为3.6点/时钟周期，满足了4k×2k@30 f/s视频信号的实时处理需求。 發(fā)表于：2017/6/7 苹果Siri和亚马逊Alexa的不同打法！你喜欢谁？ 据路透社报道，苹果公司将于6月6号凌晨1点宣布一项计划，让Siri语音助手支持更多应用程序，意在对抗亚马逊公司获得巨大成功的语音助手Alexa。 發(fā)表于：2017/6/5 被成为“围棋上帝”的AlphaGo，真的在机器学习领域无敌？ 这几日，只要提起AlphaGo，相信大家想起的一定是在前几日的围棋大赛中，无论是单人战，双人战，还是群殴战，AlphaGo都无一例外的身居“常胜将军”位，而AlphaGo的创作团队公司Deep mind在官网宣布这次的围棋峰会将是AlphaGo的最后一次比赛。那么，不进行围棋赛的AlphaGo还可以做什么呢？OpenAI研究科学家，斯坦福大学的CS博士生Andrej Karpathy就AlphaGo在机器人领域的应用发表了一些他的看法，机器人圈整理编译如下： 發(fā)表于：2017/6/5 谷歌发布“AutoML”新技术 人工智能可自我创造 谷歌揭示了人工智能发展的一种主要新方法，它被称为“自动机器学习（AutoML）”，它允许人工智能成为另一个人的架构师，并在无需人工工程师输入的情况下进行自我创造。 發(fā)表于：2017/5/31 浅谈工业机器人自适应运动控制技术 未来，每一个反馈控制器是自适应的，当测量值和设定存在差别的时候，它可以改变控制来适应变化。一个真正的自适应控制器应该可以调整自己参数或者以其它方式改变算法，以适应控制过程中的行为变化。下面就随工业控制小编一起来了解一下相关内容吧。 發(fā)表于：2017/5/31 AlphaGo 3:0横扫柯洁，这个人工智能团队还给人类留了份大礼 5月27日，升级后的AlphaGo所向披靡，最终以3：0赢下了这次人机大战。这也将是人机大战的最后3局比赛了。 發(fā)表于：2017/5/28 SMT-PAAG下的Harris角点检测与匹配算法 结合多核处理器SMT_PAAG的平台特性，实现基于数据并行和任务并行的Harris角点检测与匹配算法。在SMT-PAAG仿真器上对其算法进行验证，根据加速比和效率两个性能指标对实验结果进行分析，结果表明SMT-PAGG上Harris角点检测与匹配算法的并行化实现效果显著。 發(fā)表于：2017/5/25 <…150151152153154155156157158159…>
