作者：重走此间路 编辑：闻菲 【新智元导读】单做算法无法挣钱，越来越多的公司都开始将核心算法芯片化争取更多市场和更大利益，一时间涌现出AI芯片无数。与CPU，GPU这样的通用芯片不同，终端AI芯片往往针对具体应用，能耗规格也千差万别。本文立足技术分析趋势，总结深度学习最有可能落地的5大主流终端市场——个人终端（手机，平板），监控，家庭，机器人和无人机，汽车，以及这些终端市场AI芯片的现状及未来。小标题以及着重部分是新智元转载时编辑增加，点击“阅读原文”了解更多。 近一年各种深度学习平台和硬件层出不穷，各种x
AI芯片初创公司Eta Compute推出首款量产的边缘AI芯片ECM3532，以仅100µW的功率可实现物联网中的在线图像处理和传感器应用，号称能效是其竞品的100-1000倍。
FPGA图像处理方面通常用于图像的预处理、如CCD和COMS相机中，以及ISP的研究开发；请问这一方向以后的前景如何？
<数据猿导读> 对于大数据的概念以及大数据在各行业的应用，每个人心中都有不同的看法。小编每周都会整理大数据牛人们的精彩观点，让你在最短的时间获得最精的思想荟萃。后续，数据猿也会邀请更多行业大牛通过线上
硬科技+传统产业，这一跨界合作已是现在进行时。 今天下午，由新加坡·南京生态科技岛、江苏省人工智能学会、共青团南京市委员会主办，镁客网、蒲公英孵化器承办的“江岛智立方·智享沙龙—硬科技赋能传统产业升级”在南京中新生态科技岛科创中心成功落下帷幕。 在体验区体验完AI、VR等硬科技产品之后，活动正式开始。镁客网联合创始人萨向东作为主持人宣读开场白，他表示，硬科技的发展已是大势所趋，而此次智享沙龙活动的举办旨在探索传统产业怎样与硬科技进行结合。 紧接着，中新南京生态科技岛开发有限公司执行董事夏光宝作开场致辞，称人
8 月 6 日，网易有道发布了一款全新的智能学习硬件：网易有道词典笔 2.0。该词典笔只要扫一扫就能自动识别生词、句子，并提供对应的释义、翻译与读音。重要的是，所有这些功能都可以在离线的情况下完成，包括 NMT 实现的整句翻译。当然，这支笔背后的技术不止这些，ASR（语音识别）和 NLU（自然语言理解）等技术也帮助其实现了在线的语音助手问答功能。
AI技术有三大要素：算法、算力、数据。由于AI技术的应用，对各种硬件设备的算力要求大幅提高，AI芯片应运而生，目前AI芯片发展的重点是针对神经网络等架构实现高速运算的核心硬件，即算力提高阶段。可能未来AI技术成熟之后，AI芯片可以实现集算法与算力于一体的超脑能力。
陈天石在新智元超智能时代大会上发表演讲 来源：新智元 【新智元导读】“NVIDIA的芯片虽说重点关注人工智能市场，但本质上还是通用处理器去解决特定领域问题。寒武纪是专用处理器，不会和NVIDIA去竞争
AiTechYun 编辑：nanan 几周前，ARM宣布推出第一批专用机器学习(ML)硬件。在“Project Trillium”项目中，该公司为智能手机等产品推出了专用的ML处理器，以及专门为加速对
人工神经网络在AI中具有举足轻重的地位，除了找到最好的神经网络模型和训练数据集之外，人工神经网络的另一个挑战是如何在嵌入式设备上实现它，同时优化性能和功率效率。 使用云计算并不总是一个选项，尤其是当设备没有连接的时候。 在这种情况下，需要一个能够实时进行信号预处理和执行神经网络的平台，需要最低功耗，尤其是在一个电池设备上运行的时候。
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
机器之心报道 编辑：泽南 最先进的人工智能技术，并不总意味着数块 GPU、每秒算力上 E 的超算。 应用最广泛的移动芯片上，人们正在使用最先进的 AI 技术。最近，高通再次利用 AI 实现了「突破性的 5G 效能」。 在巴塞罗那举办的 MWC 2022 国际通信展上，高通 CEO 安蒙（Cristiano Amon）发布了全球首款搭载 AI 计算核心的 5G 通信基带骁龙 X70。 在显卡、手机 CPU 旁边出现 AI 计算单元之后，现在连通信基带也要专门的 AI 芯片加持了 ，这不仅让人要问：「有必要
高通骁龙8155芯片（SA8155P）作为一款面向智能汽车数字座舱的旗舰级SoC，其技术架构设计高度集成且高度优化，以满足现代汽车对于高性能计算、高效能源管理以及复杂应用处理的需求。以下是其关键技术架构的分析： 1. 异构计算架构：8155芯片采用异构多核设计，包含了一个高性能的八核CPU，这八核由四个Cortex-A76大核（其中一个主频高达2.7GHz）和四个Cortex-A55小核组成，这种混合架构设计在确保高性能的同时，也优化了能源效率。此外，它还集成了Adreno GPU，用于图形处理和复杂视觉效果，以及Hexagon DSP，专为低功耗的音频和传感器处理设计。 2. AI处理能力：集成有高通自家的AI Engine，该引擎包含一个专门的HVX向量处理单元和一个高性能的张量加速器，能够提供超过8 TOPS（每秒万亿次操作）的AI计算能力，这对于实时的语音识别、图像识别、自然语言处理以及自动驾驶辅助功能至关重要。 3. 图像处理单元：包含高性能的ISP（Image Signal Processor），支持多摄像头输入，能够处理高分辨率图像和视频流，这对于全景环视系统、行车记录仪以及未来的自动驾驶视觉系统极为重要。 4. 多媒体和显示能力：支持多屏输出，能够同时驱动多个高分辨率显示器，包括但不限于仪表盘、中央娱乐信息系统和后座娱乐屏幕，支持4K分辨率输出，带来沉浸式的视觉体验。 5. 高速连接性：集成了先进的通信模块，支持Wi-Fi 6、蓝牙5.0以及蜂窝网络（包括5G准备就绪），为车辆提供了快速、稳定的网络连接，确保实时导航、在线音乐、视频流以及车辆远程更新等功能的流畅体验。 6. 安全性与可靠性：作为车规级芯片，8155在设计时考虑了汽车环境下的严苛要求，符合AEC-Q100标准，具备高稳定性和长期运行的可靠性，以及针对汽车网络安全的防护措施。 8155芯片通过其高度集成、高性能、低功耗的异构计算架构，以及对AI、多媒体、连接性的优化支持，成为了推动智能汽车座舱体验革命的核心驱动力。
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
现在社会中人工成本是非常大的，因为这种状况所以现在很多工作使用到的机器也越来越多，尽可能的减少人为操作，这样就可以减少总体的成本提升本身的竞争力，提到机器操作不得不说的就是人工智能技术，越来越多的企业开始接触以及使用人工智能技术，从而减少人工成本的支出，让机器代替人力操作，比如现在比较火热的智能识别图像识别技术，那么智能识别图像识别采用了什么原理？智能识别图像识别有哪些应用？
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
AI是指使用机器代替人类实现感知、认知、分析、决策等功能，本质是对人的意识思维与动作的模拟（即人类对一件具体事情的处理的一系列过程的模仿）
深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在许多领域都有广泛的应用。其中，图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。
看懂一个东西对人类来说很容易，但是对机器来说却是很难的，这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理，告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别，从而“看见”这个世界。
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。
在电脑屏幕监控软件中，图像识别算法就像是一个电脑版的侦探，用着最先进的计算机视觉技术，自动监视和分析屏幕上的图像内容。图像识别算法可以轻松地识别出屏幕上的物体、文字、图案等等，不管它们是多么复杂或是隐蔽。无论你是在监控系统里还是在视频编辑软件中使用它，都会让你感觉到“嗯，这真的是太强大了！”下面就为大家简单的介绍一下图像识别算法在电脑屏幕监控软件中优势与实用性。
随着技术进入成熟期，在最容易实现落地的B端市场，图像识别正逐渐扩大自己的市场。 近日，美国权威杂志《MIT科技评论》（MIT Technology Review）公布了2017年度全球十大突破技术，其中属于AI范畴有三项技术，分别是强化学习、自动驾驶货车和刷脸支付。 其中，值得我们注意的是，虽然同属于2017年的突破性技术，但在距离进入成熟期的时间上，相对于强化学习和自动驾驶货车的还需要1-2年和5-10年时间，刷脸支付技术现在就已经进入了这一阶段。 根据平安证券发布的《通信行业人工智能图像识别专题报告》显
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元，在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5％。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务，汽车，医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告，图像识别市场分为硬件，软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术（例如监控摄像头和面部识别）的安全应用程序和产品。
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
（接上篇） 吸引之处 那么到底什么是图像识别呢？世界上的大多数事物有自己的名称，图像识别的功能就是告诉人们这些图像上显示的是哪些事物。换句话来说，根据图像辨别出图像中出现的事物。 我们无法从椅子的内在去描述它, 能做的就是给出很多个不同椅子的样子，然后说：长得像这样的，我们就称为椅子。所以实际上，我们是通过将看到的事物与椅子的外观进行对比，如果两者很像，我们就认为这个事物叫椅子，如果不像，那它就不是椅子。 现在有很多系统采用这种吸引子Attractors。想像这样一个场景，在群山周围，一滴雨有可
一场技术人员的狂欢又拉开帷幕。APP原理很简单，用户只需要上传一张照片，就能把自己或其他人替换为“吴彦祖”、“彭于晏”、“玛丽莲梦露”以及你想要看到的任何人。你懂的！当然，也由此诞生了一场舆论的漩涡！
图像识别算法在企业文档管理软件里可谓是扮演了一位全能选手，让我们的文档处理变得轻松愉快，就像吃了一块巧克力一样。现在，让我们来看看图像识别算法在企业文档管理软件里的一些酷炫玩法：
安全帽图像识别算法依据AI深度学习+边缘计算，通过机器视觉ai分析检测算法可以有效识别工人是不是合规和配戴安全帽，安全帽图像识别算法提高视频监控不同场景下的主动分析与识别报警能力。安全帽图像识别算法系统搭载了全新的人工智能图像识别技术实时分析现场监控画面图像，与人力监管方式对比，规模化分析部署成本低廉，多算法并发是安全帽图像识别算法系统的优势所在。
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 11日下午的深度学习分论坛，地平线机器人科技高级工程师余轶南，阿里巴巴iDST语音组高级专家鄢志杰，厦门大学教授纪荣嵘，华中科技大学教授、国家防伪工程中
导语 | GAME AI SDK 是腾讯 TuringLab 研发的首个开源项目，着重解决自动化测试工具中的通用性问题，最初主要用于游戏 AI 自动化测试服务，现在可用于手机 APP、PC 端游戏、软件等专项自动化测试。通过 AI 算法进行大数据训练的网络模型具有良好的通用性，可以直接在同一类游戏（软件）中适用。文章作者：周大军，腾讯 AI 工程组专家工程师。
本文介绍了OCR异构加速在腾讯云上的应用和优化，通过多FPGA芯片协同的异构加速架构和通用加速器引擎，实现了高性能、低成本的OCR识别。同时，平台支持业务模型的快速部署和迭代，为云端OCR服务提供了一种高效的解决方案。
机器之心发布 作者：Junko Yoshida 编译：Susan Hong 2017 年 10 月 17 日，EE Times（电子工程专辑）中国台湾网站中文编译了由国际电子行业权威期刊 EE Times 的主编 Junko Yoshida 采访、撰写的报道，讲述来自硅谷的创业企业 NovuMind（异构智能）在人工智能芯片以及智慧物联网领域的创新突破，并发表在 8 月 31 日 EE Times 网站上。 打造 AI 芯片的终极境界在于达到智慧物联网 (I²oT)，即让小型的本地「终端」
李鲁 曾经负责京东智能冰箱硬件产品定义、设计开发、供应链管理、厂商合作等方面工作 曾祥云 京东智能冰箱业务组资深产品研发工程师，图像识别技术专家 目前主要负责智能冰箱图像识别相关产品业务，以及智能家
2018年硬科技产业备受关注的领域很多，作为人机交互两大主要途径之一的视觉识别依然是中坚力量，其中主推嵌入式图像识别算法的阅面科技可谓是备受关注的一家企业。在“2018硬科技行业领袖峰会暨镁客网年会”活动中，阅面科技CEO赵京雷带来了《全面拥抱AI2.0时代》的主题演讲，和与会者共同分享了阅面对于AI2.0时代的思考和发展方向。
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，现在已经非常非常非常普及了，看过‘最强大脑’的朋友，也应该对‘小度’这个机器人有所了解，战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥，(PS：内幕不知)，那么今天，我们来看下关于图像识别，是如何做到的，Java又是如何识别图像的？
利用计算机图像识别、地址库、合卷积神经网提升手写运单机器有效识别率和准确率，大幅度地减少人工输单的工作量和差错可能。
高通、华为、联发科有什么共通点？这三家厂商都做加速手机、平板等移动设备中计算机视觉、NLP 以及其他机器学习任务的硬件架构。然而，这存在一个问题，即开发者难以判断哪家的芯片对特定平台的算法优化较好。于是，来自 ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）的研究员开发了一个名为 AI Benchmark 的 APP，可用于测试手机上机器学习算法的表现。
工人是否佩戴安全帽图像识别系统能从繁杂的场景下对对未戴安全帽多个目标同时开展识别分析，识别、记录和预警提醒。工人是否佩戴安全帽图像识别系统若发现违规操作，直接向有关人员推送报警消息记录，协助有关管理者进行安全生产工作，大大提升了安全监督的时效性，减少了人力成本。
主讲人：朱继志 | 眼擎科技创始人兼CEO 张康 屈鑫 编辑整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 6月14日晚，量子位邀请到眼擎科技创始人兼CEO朱继志，从视觉成像、动态范围等角度讲解了如何设
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它旨在构建能够理解和处理图像、视频等视觉信息的计算机系统。在计算机视觉领域中，图像分类、图像识别和目标检测是三个重要的任务，当然目标跟踪、图像生成也是新的方向和延伸。
选自code.Facebook 作者：Dhruv Mahajana、Ross Girshick、Vignesh Ramanathan、Manohar Paluri、Laurens van der Maaten 机器之心编译 参与：路、张倩 人工标注数据需要耗费大量人力成本和时间，对模型训练数据集的规模扩大带来限制。Facebook 在图像识别方面的最新研究利用带有 hashtag 的大规模公共图像数据集解决了该问题，其最佳模型的性能超越了之前最优的模型。 图像识别是 AI 研究的重要分支之一，也是 F
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ---- LiveVideoStackCon 2022 北京站祝您国庆快乐！ ⏰ 活动时间：2022年11月4-5日 🌏 活动地点：北京丽亭华苑酒店 音视频开发之旅（30) -音视频基础知识 从这篇开始我们进入FFmpeg系列的学习实践，作为开篇，我们先来了解下音视频相关的基础知识。 Android FFmpeg系列08--seek和精准seek seek功能的基本实现是比较简单的，不过要做到
智能视频图像识别系统选用人工智能识别算法技术，能够随时监控和剖析现场各大品牌相机中的视频图像。智能视频图像识别系统软件关键运用相机拍摄的图像开展智能实时分析，抓拍监控识别和检作业现场的违规操作及行为，并向责任人推送信息。与传统监控系统软件对比，智能视频图像识别系统软件增强了自主监控报警的能力，增强了数据检测和解析功能。
随着计算机与人工智能技术的不断发展，图像识别已经成为一项重要而具有挑战性的任务。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种深度学习算法，在图像识别领域取得了巨大的成功。本文将详细介绍CNN在图像识别中的应用，并探讨一些优化策略，以提高其性能和效果。
本篇干货整理自清华大学自动化系教授张长水于2018年4月27日在清华大学数据科学研究院第二届“大数据在清华”高峰论坛主论坛所做的题为《机器学习和图像识别》的演讲。
新智元编辑部 【新智元导读】作为AI芯片后入者的三星正提着大刀赶来：据外媒爆料，三星已经接近完成一款AI芯片的研发，其性能已经堪比苹果的A11和华为麒麟970，三星极有可能在2月25日举行的MWC 2018大会上发布Galaxy S9的同时，展示其新AI技术的能力。 据《韩国先驱报》网站报道，三星电子已经基本完成第一款神经处理单元（NPU）的开发工作，准备在今年晚些时候部署到设备上。NPU被广泛称为AI芯片，据称三星将在即将发布的智能手机上搭载这款芯片，此举有助于其手机赶超竞争对手。 “据三星内部人士爆料，
数字图像处理技术在当代社会发展迅速，发挥着不可替代的作用，被广泛应用于航空航天、通信、医学及工业生产等领域中。随着现代科技的不断发展、技术的不断进步，人们对数字图像处理的速度和质量提出了越来越高的要求。
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