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解決方案

檢查需要預(yù)防的大，中，小三類汽車潛在缺陷[模擬設(shè)計(jì)][汽車電子]

如今，現(xiàn)代汽車使用的數(shù)字代碼超過(guò) 10 萬(wàn)行1，預(yù)計(jì)到2025 年，這一數(shù)字將增長(zhǎng) 6 倍，并且在 10 到 12 年內(nèi)，車載電子設(shè)備預(yù)計(jì)將占據(jù)電動(dòng)汽車和自動(dòng)駕駛汽車一半的價(jià)值?？紤]到目前 30% 以上的現(xiàn)場(chǎng)故障都是由汽車的電子設(shè)備引起的，這些數(shù)字引人深思。

發(fā)表于：5/6/2019 5:24:00 AM

如何讓計(jì)算機(jī)工作環(huán)境更便捷？幾行簡(jiǎn)單的命令即可[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

作為長(zhǎng)期從事數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)工作的人，作者很喜歡便捷的工作環(huán)境，并為此探索出來(lái)一些小技巧。通過(guò)這些技巧，可以將日常一些重復(fù)性或者枯燥的簡(jiǎn)單工作變得「自動(dòng)化」，使計(jì)算機(jī)的工作環(huán)境更加友好。

發(fā)表于：4/24/2019 10:24:19 PM

OpenAI新研究補(bǔ)齊Transformer短板，將可預(yù)測(cè)序列長(zhǎng)度提高30倍[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

Transformer是一種強(qiáng)大的序列模型，但是它所需的時(shí)間和內(nèi)存會(huì)隨著序列長(zhǎng)度出現(xiàn)二階增長(zhǎng)。近日，OpenAI研究人員開發(fā)出了一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Sparse Transformer，該網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)長(zhǎng)序列方面創(chuàng)造了新紀(jì)錄——無(wú)論預(yù)測(cè)的是文本、圖像還是聲音。

發(fā)表于：4/24/2019 10:15:56 PM

贈(zèng)V100算力卡 | 百度首次公開PaddlePaddle全景圖，11項(xiàng)模塊新發(fā)布[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

4 月 23 日，首屆 WAVE SUMMIT 2019 深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會(huì)在北京舉辦，現(xiàn)場(chǎng)超千位開發(fā)者與來(lái)自百度、英特爾、清華大學(xué)等的科學(xué)家，就框架與深度學(xué)習(xí)展開了詳細(xì)的討論。

發(fā)表于：4/24/2019 10:06:58 PM

傳感器節(jié)點(diǎn)控制器 – 助力未來(lái)連網(wǎng)傳感器[MEMS|傳感技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

傳感器中樞（Sensor hub）的概念被越來(lái)越多地采用到當(dāng)今的SoC設(shè)計(jì)中，以滿足“始終運(yùn)行”的傳感器/外設(shè)訪問(wèn)和控制（甚至以高速率）的要求，而且不會(huì)增加功耗和設(shè)計(jì)成本。傳感器中樞可以是小型CPU內(nèi)核，與傳感器/外設(shè)連接，并通過(guò)執(zhí)行后臺(tái)操作并僅在需要時(shí)“喚醒”主處理器，充當(dāng)功耗較大的主處理器的卸載引擎的角色。

發(fā)表于：4/22/2019 5:22:35 PM

用于檢測(cè)汽車電子柴油顆粒濾清系統(tǒng)的差壓傳感器[MEMS|傳感技術(shù)][汽車電子]

汽車電子是車體汽車電子控制裝置和車載汽車電子控制裝置的總稱。同時(shí)汽車電子化被認(rèn)為是汽車技術(shù)發(fā)展進(jìn)程中的一次革命，汽車電子化的程度被看作是衡量現(xiàn)代汽車水平的重要標(biāo)志，是用來(lái)開發(fā)新車型，改進(jìn)汽車性能最重要的技術(shù)措施。未來(lái)汽車電子技術(shù)的應(yīng)用將使汽車更加智能化。智能汽車裝備有多種傳感器，能夠充分感知駕車者和乘客的狀況，交通設(shè)施和周邊環(huán)境的信息，判斷乘員是否處于最佳狀態(tài)，車輛和人是否會(huì)發(fā)生危險(xiǎn)，并及時(shí)采取對(duì)應(yīng)措施。本文主要圍繞柴油顆粒濾清系統(tǒng)這個(gè)方面應(yīng)用來(lái)對(duì)差壓傳感器做簡(jiǎn)單的介紹

發(fā)表于：4/21/2019 10:00:31 PM

網(wǎng)絡(luò)規(guī)模更小、速度更快，這是谷歌提出的MorphNet[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

一直以來(lái)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類、文本識(shí)別等實(shí)際問(wèn)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：4/21/2019 4:38:45 PM

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[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

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(lái)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：4/21/2019 4:17:07 PM

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[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

語(yǔ)言生成不夠「生動(dòng)」？Percy Liang 等來(lái)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：4/21/2019 4:08:12 PM

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[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

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：4/21/2019 4:02:56 PM