頭條 消息稱英特爾Altera潛在買家已進(jìn)入下一輪競(jìng)標(biāo) 12 月 20 日消息，北京時(shí)間今天凌晨，據(jù)彭博社援引知情人士消息稱，英特爾公司已將若干收購(gòu)公司列入其 Altera 業(yè)務(wù)單元的下輪競(jìng)標(biāo)名單。該計(jì)劃最初由“被罷免”的帕特?基辛格發(fā)起，陷入困境中的英特爾正在推進(jìn)這一收購(gòu)進(jìn)程。 Altera 是一家專注于設(shè)計(jì)低功耗可編程芯片的公司。 最新資訊 助力AI產(chǎn)業(yè)落地，云知聲展示全棧AI硬核技術(shù) 繼北京站之后，4 月 18 日，云知聲開放日（Open Day）第 2 場(chǎng)來到深圳。本次云知聲開放日聚焦 AI 技術(shù)、應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)，云知聲董事長(zhǎng)/CTO 梁家恩博士與多位云知聲技術(shù)專家向深圳的合作伙伴、行業(yè)人士全面的秀出了全棧 AI 硬核技術(shù)，并與騰訊杰出科學(xué)家/騰訊 AI Lab 副主任俞棟、攜住科技聯(lián)合創(chuàng)始人葉明、同行者科技聯(lián)合創(chuàng)始人葉維、金鷹卡通衛(wèi)視產(chǎn)品總監(jiān)戴文博、三諾聲智聯(lián)副總經(jīng)理喬嶠等多位嘉賓，剖析了 AI 技術(shù)在酒店、車載、教育等領(lǐng)域的應(yīng)用及落地。 發(fā)表于：2019/4/21 高通AI開放日：5G時(shí)代，高通在多個(gè)領(lǐng)域秀了秀"AI肌肉" 4月19日上午消息，今日高通在深圳舉辦AI人工智能開發(fā)日，高通中國(guó)區(qū)董事長(zhǎng)孟樸分享了高通在5G及AI領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。 發(fā)表于：2019/4/21 華為首次全面闡述汽車戰(zhàn)略：我們不造車，但要?jiǎng)?chuàng)造70%新價(jià)值 華為要做自動(dòng)駕駛汽車的傳聞近年來經(jīng)常出現(xiàn)在媒體和業(yè)內(nèi)人士口中。的確，在 5G 和 AI 快速發(fā)展的今天，很難想象這家公司不會(huì)投身于顛覆出行方式的浪潮。 發(fā)表于：2019/4/21 網(wǎng)絡(luò)規(guī)模更小、速度更快，這是谷歌提出的MorphNet 一直以來，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類、文本識(shí)別等實(shí)際問題中發(fā)揮重要的作用。但是，考慮到計(jì)算資源和時(shí)間，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)往往成本很高。 發(fā)表于：2019/4/21 速度提高100萬(wàn)倍，哈佛醫(yī)學(xué)院大神提出可預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的新型深度模型 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)是生命科學(xué)領(lǐng)域的一大難題。近日，來自哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院的研究人員提出了一種基于氨基酸序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的新方法，準(zhǔn)確率可媲美當(dāng)前最佳方案，但預(yù)測(cè)速度提升了100萬(wàn)倍。 發(fā)表于：2019/4/21 NAACL 2019 | 怎樣生成語(yǔ)言才能更自然，斯坦福提出超越Perplexity的評(píng)估新方法 語(yǔ)言生成不夠「生動(dòng)」？Percy Liang 等來自斯坦福大學(xué)的研究者提出了自然語(yǔ)言評(píng)估新標(biāo)準(zhǔn)。 發(fā)表于：2019/4/21 機(jī)器學(xué)習(xí)如何解決「看病難」？Jeff Dean等詳述機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用 在這篇文章中，Jeff Dean 等人工智能大牛描繪了一幅機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用藍(lán)圖。 發(fā)表于：2019/4/21 CVPR 2019 | 百度無(wú)人車實(shí)現(xiàn)全球首個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的激光點(diǎn)云自定位技術(shù) 數(shù)名來自百度智能駕駛事業(yè)群組（Baidu IDG）的研究員和工程師們實(shí)現(xiàn)了全球首個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的激光點(diǎn)云自定位技術(shù)，不同于傳統(tǒng)的人工設(shè)計(jì)的復(fù)雜算法，該系統(tǒng)首度基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了高精度厘米級(jí)的自定位效果，取得了重要的技術(shù)突破。 發(fā)表于：2019/4/21 維基百科你已經(jīng)是個(gè)大百科了，該自己學(xué)會(huì)用ML識(shí)別原文出處了 維基百科可能是我們認(rèn)為比較客觀真實(shí)的材料了，但它包羅萬(wàn)象卻又會(huì)引起一些小問題，例如很多句子或說法提供不了引用出處。 發(fā)表于：2019/4/21 CVPR 2019 | PointConv：在點(diǎn)云上高效實(shí)現(xiàn)卷積操作 3D 點(diǎn)云是一種不規(guī)則且無(wú)序的數(shù)據(jù)類型，傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以處理點(diǎn)云數(shù)據(jù)。來自俄勒岡州立大學(xué)機(jī)器人技術(shù)與智能系統(tǒng)（CoRIS）研究所的研究者提出了 PointConv，可以高效的對(duì)非均勻采樣的 3D 點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作，該方法在多個(gè)數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了優(yōu)秀的性能。 發(fā)表于：2019/4/21 ?…37383940414243444546…?
