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 机器学习如何解决「看病难」？Jeff Dean等详述机器学习在医疗领域的应用 在这篇文章中，Jeff Dean 等人工智能大牛描绘了一幅机器学习在医疗领域的应用蓝图。 發(fā)表于：2019/4/21 CVPR 2019 | 百度无人车实现全球首个基于深度学习的激光点云自定位技术 数名来自百度智能驾驶事业群组（Baidu IDG）的研究员和工程师们实现了全球首个基于深度学习的激光点云自定位技术，不同于传统的人工设计的复杂算法，该系统首度基于深度学习网络实现了高精度厘米级的自定位效果，取得了重要的技术突破。 發(fā)表于：2019/4/21 维基百科你已经是个大百科了，该自己学会用ML识别原文出处了 维基百科可能是我们认为比较客观真实的材料了，但它包罗万象却又会引起一些小问题，例如很多句子或说法提供不了引用出处。 發(fā)表于：2019/4/21 CVPR 2019 | PointConv：在点云上高效实现卷积操作 3D 点云是一种不规则且无序的数据类型，传统的卷积神经网络难以处理点云数据。来自俄勒冈州立大学机器人技术与智能系统（CoRIS）研究所的研究者提出了 PointConv，可以高效的对非均匀采样的 3D 点云数据进行卷积操作，该方法在多个数据集上实现了优秀的性能。 發(fā)表于：2019/4/21 刷脸背后，卷积神经网络的数学原理原来是这样的 计算机视觉技术在日常生活中有着非常普遍的应用：发朋友圈之前自动修图、网上购物时刷脸支付……在这一系列成功的应用背后，卷积神经网络功不可没。本文将介绍卷积神经网络背后的数学原理。 發(fā)表于：2019/4/21 英特尔收购英国FPGA厂商Omnitek 英特尔宣布收购Omnitek，该公司主要提供用于可视化处理的可编程芯片设计。这次收购的财务条款尚未披露。 發(fā)表于：2019/4/18 西门子plc S7-1500 自动化产品在特钢冶炼项目的应用案例 铬铁合金主要用作炼钢工业的合金添加剂，其品种众多，以不锈钢生产需求为最。中国不仅是钢铁大国，而且是钢铁强国，然而，我国铬铁资源稀缺，目前已探明的储量很少开采和运输十分困难。为了提高生产效率减少成本，众多不锈钢生产企业引进国外生产线先进技术和关键设备。如何让这些先进的技术和设备得到充分发挥，我们为某不锈钢生产企业推荐西门子plc新型S7-1500产品作为集中管理设备控制大脑中枢。 發(fā)表于：2019/4/17 完成近亿美元B轮融资，黑芝麻如何成为自动驾驶芯片破局者 成立3年，获三轮融资，200名员工中15年产业经验技术团队占95%，打造“算法+芯片”这一软硬结合路线。 發(fā)表于：2019/4/16 CVPR 2019 | CSP行人检测：无锚点框的检测新思路 本文被收录于 CVPR 2019，通讯作者单位为阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）。受启发于传统的特征点检测任务和最近的全卷积式关键点检测和配对的工作，本文作者提出了一种无需密集滑窗或铺设锚点框、全卷积式预测目标中心点和尺度大小的行人检测方法，为目标检测提供了一个新的视角。 發(fā)表于：2019/4/16 微软亚研：对深度神经网络中空间注意力机制的经验性研究 空间注意力（Spatial Attention）机制最近在深度神经网络中取得了很大的成功和广泛的应用，但是对空间注意力机制本身的理解和分析匮乏。 發(fā)表于：2019/4/16 <…41424344454647484950…>
