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机器之心

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雷军家的「铁蛋」亮相：一只9999元会打滚、空翻的机器狗（未来将开源）

嵌入式开源机器人工程师系统

机器之心报道编辑：蛋酱小米进军仿生四足机器人了，中文名「铁蛋」，英文名「CyberDog」。这是谁家的狗？时尚、动感，还有些许威风凛凛。在昨晚 MIX4 发布会的结尾，雷军突然公布了小米家族的新成员——「铁蛋」。「铁蛋」是它在小米内部的昵称，据说如此取名一般都会「命硬」，预示着开发容易成功。中文名主要负责接地气，英文名还得兼顾国际范儿，「CyberDog」在气质这一块拿捏得死死的。仔细一看，从外型上还挺像《黑镜》里的机器狗：据雷军介绍，CyberDog 仿生四足机器人拥有仿生的运动

2023-03-29

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总结过去三年，MIT发布AI加速器综述论文

硬件开发嵌入式神经网络机器学习

过去这一年，无论是初创公司还是成熟大厂，预告、发布和部署人工智能（AI）和机器学习（ML）加速器的步伐很缓慢。但这并非不合理，对于许多发布加速器报告的公司来说，他们花三到四年的时间研究、分析、设计、验证和对加速器设计的权衡，并构建对加速器进行编程的技术堆栈。对于那些已发布升级版本加速器的公司来说，虽然他们报告的开发周期更短，但至少还是要两三年。这些加速器的重点仍然是加速深层神经网络（DNN）模型，应用场景从极低功耗嵌入式语音识别和图像分类到数据中心大模型训练，典型的市场和应用领域的竞争仍在继续，这是工业公司和技术公司从现代传统计算向机器学习解决方案转变的重要部分。

2022-12-16

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为AI而生，打破存储墙，佐治亚理工等提出新型嵌入式无电容DRAM

缓存嵌入式硬件开发神经网络

当今计算中最大的问题之一是「存储墙」，即处理时间与将数据从单独的 DRAM 存储器芯片传送到处理器所花费时间之间的差距。AI 应用的日益普及只会加剧该问题，因为涉及面部识别、语音理解、消费商品推荐的巨大网络很少能容纳在处理器的板载内存上。

2021-03-15

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阿里平头哥首颗芯片玄铁910问世，联合四张「王牌」迎接云计算拐点

硬件开发云计算大数据嵌入式

「2019 年将会是云计算市场的重要拐点」，阿里巴巴集团 CTO、阿里云智能总裁张建锋以「拐点」拉开阿里云峰会上海站的序幕。

2019-07-30

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Nature | 光学CNN层替换传统CNN层，超省电

nat 嵌入式自动驾驶机器学习

深度神经网络已在各个领域取得了广泛应用，从计算机视觉到自然语言处理以及游戏等。卷积神经网络（CNN）利用各种图像特征的空间不变性，在图像分类、图像分割甚至图像生成等计算机问题中非常受欢迎。随着各类任务的性能大幅提高，这些网络中的参数和节点数也急剧增加，训练和使用这些网络的能耗和内存也相应增加。

2018-09-20

1.3K0

深度 | 全局自动优化：C++机器学习库dlib引入自动调参算法

机器学习编程算法开源机器人嵌入式

选自dlib Blog 机器之心编译参与：路雪、李泽南、蒋思源 dlib 是一个开源的 C++ 机器学习算法工具包，被广泛用于工业界和学术界，覆盖机器人、嵌入式设备、手机和大型高性能计算设备等环境。在最近一次更新（v19.8）中，其开发者引入了自动调优超参数的 LIPO 算法。据开发者称，这种方法超越了此前调整参数使用的各类方法。 Dlib：全局优化算法所有机器学习开发者都会遇到同样一个问题：你有一些想要使用的机器学习算法，但其中填满了超参数——这些数字包括权重衰减率、高斯核函数宽度等等。算法本身并不会

2018-05-10

1.2K0

业界 | 地平线宣布近亿美元A+轮融资，英特尔投资领投

人工智能嵌入式自动驾驶编程算法

机器之心报道来源：地平线今天，人工智能初创企业地平线，在美国旧金山举办的英特尔投资 CEO 会议上，正式宣布成功获得来自英特尔投资的注资。地平线预期于年底前完成总额近亿美元的 A+轮融资。本轮融

2018-05-10

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自动生成硬件优化内核：陈天奇等人发布深度学习编译器TVM

深度学习嵌入式神经网络

选自tvmlang 作者：陈天奇等机器之心编译参与：黄小天、李泽南有了 TVM，业界与学界开发者们可以快速、轻松地在各个系统（包括手机、嵌入式设备与低功耗芯片）上部署深度学习应用程序，同时无须担心资源与速度的限制。「TVM 作为神经网络和硬件后端之间的共同层，消除了为每类设备或服务器优化各自基础架构的需要。」TVM 项目负责人陈天奇表示，「我们的框架允许开发人员快速、轻松地部署和优化大量硬件设备上的深度学习系统。」项目链接：https://github.com/dmlc/tvm

2018-05-09

1.1K0

学界 | 新型实时形义分割网络ShuffleSeg：可用于嵌入式设备

嵌入式卷积神经网络

选自arXiv 作者：Mostafa Gamal等机器之心编译参与：Panda 表现优良的卷积神经网络往往需要大量计算，这在移动和嵌入式设备以及实时应用上是一个很不利的因素。近日，开罗大学和阿尔伯塔大学的研究者提出了一种能实现实时形义分割的框架 ShuffleSeg。这种方法能在保证分割准确度的同时显著降低对计算资源的需求。机器之心在本文中对该项目进行了简要编译介绍，相关研究的 TensorFlow 代码已发布在 GitHub 上。论文地址：https://arxiv.org/abs/1803.038

2018-05-08

1.2K0

业界 | 把机器学习塞进针尖大小的芯片中：微软开源嵌入式学习库ELL

机器学习开源嵌入式

选自微软博客作者：John Roach 机器之心编译参与：李泽南、李亚洲、蒋思源微软华盛顿州 Redmond 总部的实验室成员 Ajay Manchepalli、Rob DeLine、Lisa

2018-05-08

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业界 | 这家积累9年的老牌技术供应商，打算如何做嵌入式AI？

嵌入式人工智能编程算法

机器之心原创作者：虞喵喵「今年是嵌入式 AI 的起步阶段，真正的市场会从 2019 年开始慢慢扩大。」在中科创达产品总监兼创思远达 CEO 杨宇看来，随着芯片厂商的持续发力，目前正是嵌入式 AI 技术服务和解决方案提供商的成熟阶段。再之后便需要芯片厂商、技术服务商和行业共同进步，才能让嵌入式 AI 真正走进更多应用场景。在一个月前的嵌入式视觉峰会（EVS）上，中科创达正式发布其嵌入式 AI 解决方案。该方案面向人工智能的哪些领域和方向？已经积累了哪些合作案例？作为一家在嵌入式方向耕耘 9 年的老牌，

2018-05-08

6900

专栏 | 视觉导向应用中的可扩展解决方案：全可编程SoC

嵌入式机器人

赛灵思专栏作者：前赛灵思机器视觉市场战略总监Aaron Behman 在这篇文章中，前赛灵思机器视觉市场战略总监Aaron Behman 针对嵌入式视觉方面的问题进行了介绍，并解读了赛灵思 All Programmable Zynq® SoC 的独特解决方案。希望能为读者了解该领域的问题有所帮助。一、嵌入式视觉四大普遍趋势嵌入式视觉可划分为两个高级类别；感知环境和采取行动。视觉导向的机器人和无人机属于后面的采取行动类。在民用领域，目前无人机是商业、医疗、农业、广播和执法应用中最热门的话题之一。对许多

2018-05-07

8990

业界 | 英伟达嵌入式计算平台Jetson TX2：让神经网络走进终端设备

嵌入式神经网络深度学习人工智能

机器之心原创作者：李泽南在近日于英伟达总部举行的 Jetson TX2 Editor's Day 活动中，英伟达向人们展示了新一代 Jetson 计算平台的强大计算能力。随着深度学习的开创性应用，人工智能技术迎来了一轮爆发式的发展，越来越多的 AI 应用正出现在人们的视野中。然而，机器学习应用依赖于硬件强大的计算能力，在缺乏网络的场景中，机器学习能否同样为人们带来便利，当代 GPU 硬件技术的优势能否走出云端？英伟达注意到了这些需求，它已将视线转向了智能终端市场。 2015 年底，英伟达推出了 Jet

2018-05-07

1.2K0

DeepMind开源Sonnet：可在TensorFlow中快速构建神经网络

开源 tensorflow 神经网络分布式嵌入式

选自DeepMind 作者：Malcolm Reynolds等机器之心编译参与：李泽南、Ellen Han 昨天，DeepMind 发布了 Sonnet，一个在 TensorFlow 之上用于构建复杂神经网络的开源库。这是继 DeepMind Lab 后，这家谷歌旗下的公司的又一次开源举措。Sonnet 的开源意味着 DeepMind 构建的模型可以更轻松地与所有开发者共享。距 DeepMind 做出决定，在整个研究机构中使用 TensorFlow(TF) 已将近一年。事实证明这是一个明智的选择——较

2018-05-07

1.3K0

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