小模型的福音。 1 算力在制造业的落地 第一个案例就是算力发展在制造业的体现。 不论是手机还是电脑，各类电子设备都有一个非常重要的人机交互元件：屏幕。屏幕相关的产品线涵盖了TF T-LCD、AMOLED等一系列先进显示和传感器件，这些产品无一不对质量有着严苛的要求。随着产业规模的不断扩大，基于人工的缺陷检测和不良根因分析，在效率上已经难以满足进一步提升产能和品控的要求。现在基于深度学习来协助实现缺陷定位和缺陷检测等功能的工业视觉平台，能够借助大数据平台和AI算法，智能分析和快速定位不良根因。 英特尔® 至
在过去的几年里，每个月都会发布新的机器学习加速器，用于语音识别、视频对象检测、辅助驾驶和许多数据中心应用。
IDC 数据显示，2021-2025年，边缘侧生产、汇聚、分析的数据在数据总量中占比持续攀升，边缘算力已成为算力体系的重要构成部分。同时，在整个算力体系中，边缘计算作为中心云算力的延伸，既能覆盖端侧算力，实现业务需求的就近处理，也能承接中心应用能力的下沉，缓解中心压力。因此，边缘云提供的分布式云计算能力，成为诸多业务的不二选择。
随着网络功能虚拟化(NFV)的风靡，特别是在移动服务提供商市场，运营商正在尝试将EPC内的关键功能进行虚拟，例如服务网关（SGW）、PDN网关（PGW）、MME（mobility management
NVIDIA 迁移学习工具包对于深度学习应用开发人员和数据科学家来说是理想的工具，这些开发人员和数据科学家正在为智能视频分析（IVA）和医学成像等行业垂直领域找寻更快、更高效的深度学习训练工作流程。
此前，蔚来汽车公布2021年10月交付量显示，共交付新车3667台，同比下降27%，环比下降65%。这一次销量暴跌让蔚来汽车掉队到了行业第五，目前市场对于智能驾驶的关注便聚焦在了特斯拉和小鹏汽车身上。
AI 科技评论按：NVIDIA 迁移学习工具包对于深度学习应用开发人员和数据科学家来说是理想的工具，这些开发人员和数据科学家正在为各种行业垂直领域（如智能视频分析（IVA）和医学成像）寻求更快、更高效的深度学习训练工作流程。
目前主流框架react、vue、argular等（还有很多），国内大多数在Vue/React中，argular也有，但似乎用的不多。Vue3.x针对性能，渲染机制等也是一个不错的选择，不过抉择根据你的实际情况来定，我此次选择的是react，原因有很多，就不一一赘述了。
搞深度学习的人，应该感谢“祖师爷”Geoffrey Hinton在2012年的尝试。
【新智元导读】刚刚，中国芯片初创公司深鉴科技对外正式宣布被FPGA巨头赛灵思收购，具体金额未披露。今后，深鉴的重点将是自动驾驶和ADAS领域，打造芯片级高级辅助驾驶系统解决方案。
这是GoogLeNet的最早版本，出现在2014年的《Going deeper with convolutions》。之所以名为“GoogLeNet”而非“GoogleNet”,文章说是为了向早期的LeNet致敬。
不知道大伙最近在使用GitHub的时候，有没有感觉到网站经常连接超时或者是加载超慢。
新冠肺炎疫情已经持续了近一个月，对国民经济各方面都产生了巨大的影响。就传统的ICT（信息、通信、技术）市场来看，有机构预测2020年第一季度会下降至少10%，单在我看来，影响应远不只此。当然，从长远来看，整体市场还是会慢慢复苏保持增长。就近期的纷纷出台的很多政策来看，快速恢复生产，保证经济平稳运行，是下一阶段应着力解决的问题。估计也会有更为积极、宽松的货币政策出台，并辅助以加大基础建设等投入，保证经济不会出现大的滑坡。当然，灾难和挑战也往往孕育着商机。此次疫情，也孕育一些新的特点，并将在很长一段时间持续影响、甚至带来根本性转变。大到整个信息产业，小到数据库，均将在这次危机中迎来不同的变化。也许抓住这一变化，就能迎来新的发展契机。下面谈谈我的一些感受。
尽管人工智能和机器学习应用的加速仍是一个相对较新的领域，但各种处理器如雨后春笋般涌现，几乎可以加速任何神经网络工作负载。
来源 | 法纳斯特 头图 | 下载于视觉中国 不知道大伙最近在使用GitHub的时候，有没有感觉到网站经常连接超时或者是加载超慢。 就算使用了网上的教程，比如修改HOST文件、镜像地址访问，还是不能愉快的使用GitHub。 今天就给大家介绍一个访问GitHub的神器——dev-sidecar，支持Windows和Mac(获取方式见文末)，轻松解决GitHub访问不了，或者是加载慢、下载慢的问题。 大佬给这个工具起名为「开发者边车」，意为为开发者打辅助的边车工具，通过本地代理的方式将Https请求代理到一些
相信每一个关注开源的朋友，都会遇到一个棘手的问题，那就是 Github 的访问不够稳定。Github 就像薛定谔的猫一样，点开时，才知道能不能访问。运气不好的时候，可能等很久也加载不出来页面。运气好的时候，可以访问网站，但是有的图片又打不开。这样的体验性很差，也失去了学习的兴趣。
伴随着神经网络模型能力的增强，其本身的复杂度也在不断增加。这就造成模型的推理代价持续上升， 使得搜索系统的负载压力在不停增长。因此对模型进行可部署的压缩加速成为了不可或缺的技术需求。
AiTechYun 编辑：nanan 随着先进驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶技术的快速发展，自动驾驶车辆正在成为现实。 Renesas（瑞萨）电子公司宣布推出全新的R-Car V3H系统芯片(So
分段路由（SR）您熟悉吗？它能为网络可编程性、服务功能链（SFC）、协议简化、流量工程以及移动与固定网络融合提供一个统一的解决方案。WOW~这么强大，有木有相见恨晚？小编今天给大家安利这套强大的系统，还有HCL与英特尔®合作的通过 IPv6 加速执行分段路由详细方案白皮书免费下载哦
翻了翻github，发现了一个开源项目，能够解决github访问失败及访问速度问题，分享给大家。
而且这份手册展示的不光有趋势分析、技术规划，还展示了诸多案例，是实践实战后的全面总结。
5G的到来，对软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）提出了更加迫切的需求。
今天，互联网已经让全世界紧密的联系在一起，联接已经成为一种常态，而联接的背后，离不开网络的支撑。说起网络，其本质目的只有两个，一个是建立一个路径最短、最快、最安全、且是标准的连接；另一个是借助这个连接
2020年5月21日早上看到一篇文章“人工智能正在永远改变药理学”, 佐证是另一个AI设计的药物DSP-1181(BBC NEWS | AI设计的新药分子首次进入临床试验)。
值得一提的是，陈怡然教授在十年前发表的研究，获得了「William J.McCalla Ten Year Retrospective MostInfluential Paper Award」。
这也致使智能医疗的战场已经涌入无数新老玩家，但比起数据标准化、信息化起步早的金融等行业，医疗领域面临更严重的数据孤岛问题——数据零散且质量参差不齐。
技术变革是产业变革的原动力，新技术的产生必然推动社会不断进步，5G作为新的改变产业格局的突破性技术，作为“新基建”中的领衔领域，不仅是物流业创新发展、转型升级的使能者，并且还推动着大数据、人工智能以及物流相关技术的进步，进而赋能智慧物流的发展，加快推进物流技术装备智慧化，推动整个物流行业快速向前发展。
WAF，即Web Application Firewall（Web应用防火墙），是一种针对Web应用层恶意请求的访问控制措施，是立体防御体系的组成部分和一种辅助性防御手段。
本次笔记整理自NVIDIA 8月20日在线研讨会，原讲座标题：DEEPSTREAM SDK – ACCELERATING REAL-TIME AI BASED VIDEO AND IMAGE ANALYTICS
据Dell'Oro Group研究报告显示，预计到 2026 年，智能网卡（DPU）收入将达到 16 亿美元。Dell'Oro Group 研究总监 Baron Fung 表示：“到 2026 年，交付给超大规模云服务提供商的服务器中有一半以上将配备智能网卡，其中许多服务器端口将以 100 Gbps 或更高的速度连接到网络。智能网卡和高速端口也有机会用于企业等其他市场，但首先需要解决各种技术和成本挑战。” 近几个月来，随着一系列基于DPU的应用平台与存储设备的问世，让DPU的相关应用迈向新的阶段，有望克服以
之前就有关注过NanoDet，在轻量级检测模型中，卓越的性能，引起了广泛讨论，正巧前端时间看到NanoDet作者更新了第二代模型NanoDet-Plus，同时最近在做一些知识蒸馏的工作，看到NanoDet-Plus也引入了LAD[2]的工作，于是研究了一下NanoDet-Plus代码并进行一些修改实验。关于NanoDet-Plus的实验原理等，直接见作者的文章[1]，写得很详细，写得非常棒。本文主要基于NanoDet-Plus的代码进行理解，补充一些细节和自己的理解。
众所周知，NFV在很大程度上能够减低部署成本和运维成本，目前已经受到许多网络运营商的关注，有些运营商已经开始部署NFV的相关产品到自己的现有业务中。但是，NFV有一大弱点和弊端目前尚且无法超越传统网络功能设备——NFV处理的性能效率，这篇文章从SIGCOMM中的一篇论文获得启发，提出了一种从架构上加速NFV的算法。 笔者参加了2016年12月刚结束的全球网络技术大会，会上电信、移动、联通三大运营商都提出了，他们已经开始部署NFV到实际的业务当中，但是目前只在小流量的服务链路上进行NFV的部署，而大流量或超大
最近读了两本关于5G的书籍，5G+ 5G如何改变社会，5G时代 生活方式和商业模式的大变革。
人类自诞生之日起，就常常因为一些事情经常这样或那样做而形成一种惯例，我们称这种惯例为习惯。CPU就是这么一种产物，什么都可以做，灵活，好用。但随着定制化芯片的不断发展，是否真的需要CPU逐渐成为一种值得考虑的问题。尤其在定制计算领域，CPU的计算能耗比过高已经成为事实，甚至有几个数量级的差别。如本公众号之前曾发布的唤醒芯片的介绍"小爱同学"之类语音唤醒芯片相关技术介绍，都是不带CPU的超低功耗芯片。那么，在常常以功耗过大被诟病的数据中心应用日益频繁的DPU芯片，是否也可以不带CPU呢？本文介绍一篇2022年5月19日发布在https://arxiv.org/pdf/2205.08882.pdf网站上的一篇文章。
今天修改项目中一个有关WebView使用的bug，激起了我总结WebView的动机，今天抽空做个总结。
图1a：全球在计算机视觉公司领域的投资显著增加，并且没有放缓迹象。（来源：Woodside Capital/Crunchbase）
ARM ARM将发布新一代CPU和GPU，支持移动VR ARM在2016年台北电脑展前夕发布了针对移动VR设备推出的新一代公版处理器Cortex-A73 CPU和Mali-G71 GPU，这些产品预计
Auto Byte报道 作者：曹锦、魏雨蘅 对于多数人来说，车主手册就像注册新 APP 之前的使用条款一样，不会多看一眼。 但对新型智能车车主来说，「盲试」新车或者「盲签」协议可能已不再是一种熟悉车辆功能的有效方式。而对于车企乃至整个社会来说，汽车的变革也意味着需要教育和引导方式的更新。就这点来说，目前还没有谁能做到位。 特斯拉在因为刹车维权事件饱受争议之后，陶琳提出的「教育车主」言论一度遭到网友的抨击。在他们看来，陶琳除了坚称特斯拉无过错外，还觉得车主「欠教育」。但实际上，她有一句话值得认同： 「我们现
现在加速器随处可见。各个城市，大学，投资机构甚至是乡村都在积极拥抱创业加速器，他们认为有了加速器就能表示他们对创新和创业非常友好，非常支持了。他们认为有了加速器就能很快并且很容易地吸引年轻人、支持当地经济发展，将人们和全球经济联系起来。而且加速器这个领域基本上没有进入壁垒，几乎每个有无线网络和开放式办公空间的地方都可以自称是加速器。每个加速器的水平参差不齐，而且直到最近也没有人对加速器进行过评估。 最近，Unitus 种子基金，作为一家有影响力的投资机构，发布了一份关于全世界范围内加速器业绩的调查。该报告
今天为大家介绍的是来自Fengqi You团队的一篇论文。计算机辅助的新型分子和化合物设计是一项具有挑战性的任务，可以通过量子计算（QC）来解决。在这里，作者使用了量子计算辅助学习和优化技术，用于分子性质预测和生成任务。所提出的概率能量基深度学习模型是在QC的支持下以生成式训练方式进行训练，生成了分子的稳健潜在表示。同时，所提出的基于数据驱动的QC优化框架通过利用基于能量的模型捕获的结构-性质关系，在目标化学空间中进行有导向性的导航。
选自offconvex 作者：Nadav Cohen 机器之心编译 参与：晏奇、黄小天 深度学习的根本理论问题之一是「深度有何作用」？虽然增加神经网络的层数可以提高其性能，但是训练和优化的难度也随之增加。本文却给出了一个相反观点，有时增加深度反而可以加速网络优化；同时提出端到端更新规则，证明深度网络过度的参数化（overparameterization）也可能是件好事。 深度学习理论中有一个根本的问题：即「网络的深度有何作用？」传统观点（如：Eldan & Shamir 2016; Raghu et al
2022年9月GTC上 NVIDIA 今天推出了 NVIDIA DRIVE™ Thor，这是其下一代集中式计算机，用于安全可靠的自动驾驶汽车。 DRIVE Thor 可实现高达 2,000 teraflops 的性能，将智能功能（包括自动驾驶和辅助驾驶、停车、驾驶员和乘员监控、数字仪表盘、车载信息娱乐 (IVI) 和后座娱乐）整合到一个单一架构中以提高效率并降低整体系统成本。 下一代超级芯片配备了 NVIDIA Hopper™ 多实例 GPU 架构中首次引入的尖端 AI 功能，以及 NVIDIA Grace
接前一帖（适用于视频编码帧间预测分数像素插值的卷积神经网络方法简介），今天继续介绍一类基于人工智能的视频处理技术——深度学习在视频后处理中的应用。 1 背景介绍 视频以及图像的有损压缩算法会造成较为严重的失真以及效应，比如，基于块的编码策略将会引起块效应；高频分量的缺失会造成压缩后的图像会更加模糊，还有振铃效应，颜色偏移等等。特别是在编码是在较差的编码配置下（低比特率）尤为明显。这些效应会严重降低用户体验，所以如何去除这些效应或者削弱这些效应的影响也就成为一个重要的问题。 在新一代视频编码标准HEVC（Hi
Gartner已将设计信任、加速增长和塑造变革列为推动众多组织探究在其最新的成熟度曲线中列出的一系列新兴技术的三个主要趋势。 今天发布的《Gartner 2021年新兴技术成熟度曲线》报告着重介绍了众多大行其道的新兴技术，包括非同质代币（NFT）、主权云、数据结构、生成式AI、组合式网络以及其他技术，Gartner表示这些新兴技术可以帮助组织牢牢获取竞争优势。 Gartner 汉译版 云头条汉译版 英原版 成熟度曲线旨在帮助企业将从1500多种新兴技术获取的洞察力提炼成一小批“必须知道”的趋
今天，腾讯云分布式图数据库产品——腾讯云数图TGDB（Tencent Graph Database），正式与大家见面啦！TGDB能够实现万亿级关联关系数据实时查询，高效治理异构数据，支持实时图计算，助力企业打通数据孤岛。同时，深度挖掘大数据中的隐藏关联关系，帮助企业构筑全局视角，释放潜在商业价值。 在5G、物联网、人工智能等数字化技术的推动下，企业数据呈爆发式增长，数据间的关联复杂度也随之剧增。传统关系型数据库在处理复杂关联数据时运算效率较低，且难以帮助企业进一步挖掘海量关系数据背后的价值。为了更好地利用
本文改进：Inner-IoU引入尺度因子 ratio 控制辅助边框的尺度大小用于计算损失，并与现有的基于 IoU （ GIoU, DIoU, CIoU，SIoU ）损失进行有效结合
2014年前后，视频芯片市场已有众多厂商，且大多鏖战成像和传输。彼时的君正意识到，用模仿的方式硬生生地去打这个市场难以出头且毫无价值，而AI将成为下一战场的关键。从那时起，AI与算法部门成为君正最早的技术部门之一。
IntelliJ IDEA 2022是最好用的Java开发工具，为最大限度地提高开发人员的工作效率而设计，即时和巧妙的代码完成，动态代码分析，为各种其他语言（如SQL，JPQL，HTML，JavaScript等）提供智能编码帮助等强大的功能，是开发人员不可缺少的一款软件。页面美观。可以设置不一样的背景和动态背景。
【新智元导读】谷歌大脑负责人 Jeff Dean 今天上午在 UCSB 做了题为《通过大规模深度学习构建智能系统》的演讲。新智元结合 UCSB CS 在 Twitter 的文字直播，将这场最新演讲整理如下。Jeff Dean 谈了谷歌大脑近来的工作进展，包括最新发布的 TensorFlow 1.0、将深度学习用于检测癌症，以及在自主机器学习方面的探索。在问答环节，Jeff Dean 对人工智能的未来表示乐观，说不认为 AI 的下一个冬天会到来。 谷歌大脑负责人 Jeff Dean 今天上午在美国加州大学圣塔
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