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韩国如何发展成为区域性的科技创业枢纽

韩国政府投资30亿美元致力于区域性科技创业枢纽的努力获得了回报,吸引了像谷歌和脸谱,以及风险投资和孵化器入驻首尔。 韩国拥有世界上最高的宽带普及率达到97%,在研发强度,生产率,研发人员高比重以及其他方面的优势使得韩国在彭博最具创新力国家排名中位居前列。作为三星的所在地,韩国正在从依靠大型财团和制造业向依靠技术创新转变。韩国政府设立了一系列的支持计划对推动创新发挥重要作用,同时韩国政府拨出高额预算匹配国际投资者的资金,在大学设立国际创业项目,设立了很多研究机构,为独立创新创业的科学家提供保障。 直到最近

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    但斌:2021年如何穿越周期,践行长期投资价值 | 腾讯产业加速器·2021年度思享会

    2020是不平凡的一年,面对未来的不确定性,企业家如何思考破局?放眼全球,展望2021,经济环境还将面临哪些机遇和挑战? 初创企业在历史洪流中,如何穿越周期,赢得未来? 哪些产业和赛道拥有穿透周期、抵抗风险的能力? 1月7日,以“穿越周期,共话未来”为主题的腾讯产业加速器年度思享会在深圳召开。本次思享会以长期主义为价值牵引,探索宏观经济下各产业发展、互联共建的新生态。其中,中国价值投资的践行者,东方港湾董事长但斌发表了以“穿越时间的河流—— 2021年中国经济发展的机遇和挑战”为主题的分享,针对经济长

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    马斯克拟以430亿美元收购推特;台积电一季度每天利润5个亿;苹果汽车将采用类似特斯拉的中控系统

    ‍ ‍01 消息称 EDA 软件商新思科技正被美国商务部调查,涉嫌转让关键技术给华为海思、中芯国际 据彭博社报道,美国商务部正调查新思科技与中国的关联公司的合作,该公司涉嫌向华为海思半导体部门提供芯片设计和软件,以便在中芯国际进行生产。不过,美国商务部的调查过程尚未公开。 新思科技去年 12 月披露已收到了美国商务部工业安全局 (BIS) 发出与“与某些中国实体交易”内容有关的传票,不过并未提供进一步的细节,新思科技当时称,公司遵循所有法规,并将积极配合此调查。此前,美国政府以“国安威胁”为由制裁中芯国际和

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    创业加速器的价值在哪里?对企业融资能有多少帮助?

    现在,在科技领域创立一家公司只需要很小一笔资金就能够做到,我们可以看到有很多企业都是由新手创业者创立的。新手创业者不断出现的同时,全球范围内加速器的数量也快速增加,这些加速器在早期企业的发展阶段对创业团队给予支持。 很多加速器为同一批入驻的企业提供多种支持,比如导师培训,人脉网络,通常会以一小笔资本投入换取公司部分股权。很多加速器都会持有创业企业一部分股权,通常为5%-7%,所以从这一点来看,加入加速器的成本还是很高的。 决定是否加入一个加速器项目的关键因素应该是加速器在帮助公司后续融资方面能起到什么样的

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    总结过去三年,MIT发布AI加速器综述论文

    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。

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    你也可以训练超大神经网络!谷歌开源GPipe库

    深度神经网络(DNN)推动了许多机器学习任务的发展,包括语音识别、视觉识别、语言处理。BigGan、Bert、GPT 2.0取得的近期进展表明,DNN模型越大,其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明,模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。例如,2014年ImageNet视觉识别挑战赛的冠军GoogleNet以400万的参数取得了74.8%的top-1准确率,但仅仅过了三年,冠军的宝座就被Squeeze-and-ExcitationNetworks抢去,后者以1.458亿(前者的36倍还多)的参数量取得了82.7%的top-1准确率。然而,在这段时间里,GPU的内存只提高了3倍左右,当前最优的图像模型却已经达到了谷歌云 TPUv2的可用内存。因此,我们急需一个能够实现大规模深度学习并克服当前加速器内存局限的可扩展高效架构。

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    你也可以训练超大神经网络!谷歌开源GPipe库

    深度神经网络(DNN)推动了许多机器学习任务的发展,包括语音识别、视觉识别、语言处理。BigGan、Bert、GPT2.0取得的近期进展表明,DNN模型越大,其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明,模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。例如,2014年ImageNet视觉识别挑战赛的冠军GoogleNet以400万的参数取得了74.8%的top-1准确率,但仅仅过了三年,冠军的宝座就被Squeeze-and-ExcitationNetworks抢去,后者以1.458亿(前者的36倍还多)的参数量取得了82.7%的top-1准确率。然而,在这段时间里,GPU的内存只提高了3倍左右,当前最优的图像模型却已经达到了谷歌云 TPUv2的可用内存。因此,我们急需一个能够实现大规模深度学习并克服当前加速器内存局限的可扩展高效架构。

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