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 英特尔加速医院数字化转型，以后看病会很方便 信息化技术的快速发展正推动着各行各业积极加码数字化转型，以实现更加高效、智能的运维与管理，医疗行业自然也不例外。 發(fā)表于：2018/8/4 功率分析仪市场的新玩家，吹田电器要如何拿下中国市场 功率分析仪，是一种多功能仪器，除了能够对电压、电流和功率进行精确测量以外，还能集成波形显示、谐波分析、闪变分析、积分等多种功能...... 發(fā)表于：2018/8/4 超声波指纹 VS 3D结构光，哪种更好？ 目前手机市场生物识别方式大概有两种形态，一种是指纹识别，另一种则是..... 發(fā)表于：2018/8/4 英特尔推出全新AI工具包：CPU/GPU/FPGA/VPU能力全面提升 7月27日，英特尔在北京召开了主题为“智能端到端，英特尔变革物联网”的视觉解决方案及策略发布会。 發(fā)表于：2018/8/4 观点 | 我们该如何学习机器学习中的数学 数学在机器学习中非常重要，不论是在算法上理解模型代码，还是在工程上构建系统，数学都必不可少。 發(fā)表于：2018/8/4 学界 | 把酱油瓶放进菜篮子：UC Berkeley提出高度逼真的物体组合网络Compositional GAN 生成对抗网络（GAN）可以产生复杂且逼真到令人惊讶的图像，但它会忽略可能存在于场景中的多个实体间的显式空间交互。 發(fā)表于：2018/8/4 谷歌进军芯片业面临的挑战 在日前于美国旧金山举行的Google Cloud Next大会上，Google针对基于其TPU设计的边缘运算推出全新人工智能(AI)芯片——Edge TPU，并利用这款机器学习加速器芯片加强ASIC的开发。 發(fā)表于：2018/8/4 SiC应用市场起飞 英飞凌积极布局 因应节能减碳风潮，碳化硅(SiC)因具备更高的开关速度、更低的切换损失等特性，可实现小体积、高功率目标，因而跃居电源设计新星；其应用市场也跟着加速起飞，未来几年将扩展进入更多应用领域，而电源芯片商也加快布局脚步，像是英飞凌(Infineon)便持续扩增旗下CoolSiC MOSFET产品线，瞄准太阳能发电、电动车充电系统和电源供应三大领域。 發(fā)表于：2018/8/4 新思科技全球研发中心武汉光谷封顶 8月2日，新思科技全球研发中心办公大楼在中国光谷未来科技城顺利封顶，即将进入内部装修阶段，预计明年可投入使用。 發(fā)表于：2018/8/4 TCL集团：引入国资战投广东省产业发展基金 加码半导体显示 TCL集团8月2日晚间公告，根据广东省政府大力支持重大项目建设和重点产业战略布局的决策部署，广东省产业发展基金将作为战略投资人通过持股平台广东华星间接投资到公司第11代超高清新型显示器件生产线项目中，将为广东布局打造全球规模领先的半导体显示产业和4K产业应用推广奠定重要基础。 發(fā)表于：2018/8/4 <…949596979899100101102103…>
