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AMD 2015 年全新 7000 系列 APU 及 Radeon 產品

AMD 除了於 2015 年財務分析師大會闡述未來發展重點及策略外,會上同時亦發表旗下即將推出的 APU 及 GPU 產品,全新 AMD 7000 系列 APU 、 AMD Radeon 300 系列繪卡以及 M300 系列流動產品,另外亦推出針對桌上型電腦 A 系列 APU 的更新產品,為 2015 年建立強勁的產品陣容。 AMD 7000 系列 APU 為上代「 Carrizo-L 」的更新版本,是 2015 年 AMD 流動 APU 產品「 Carrizo 」平台中的一員,新款 APU 將節能型 CPU 、先進 GPU 核心 針對筆記簿型電腦, AMD 推出 Radeon M300 流動產品,採用 AMD 次世代核心 GCN 架構,支援 DirectX 12 ,更透過 AMD Enduro 技術提供 Intelligent 於桌上型電腦產品方面, AMD 將推出 Radeon 300 系列繪卡產品,搭載次世代核心架構並支援全新 DirectX 12 及 Windows 10 , AMD Radeon 300 系列繪卡目前僅透過

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AI+遥感:释放每个元价值

本文为大家带来的演讲主题是:AI+遥感,释放每个元价值。主要分为四个部分: 遥感大数据时代 AI如何释放遥感元价值 主要产地品与典型应用 总结与展望 遥感大数据时代 遥感,即遥远的感知。 但是,如何把AI和遥感数据进行融合释放像元价值,这是非常值得讨论的问题。 AI如何释放遥感元价值 1. 遥感AI口粮从哪里来? 所以,我们基于对遥感数据的理解和在AI智能分析方面的经验,经过几年的工程研发,研究出了业界首套全遥感体系的专用深度学习框架,能够满足遥感分割分类、目标识别、变化检测和遥感参数反演。 3. 综合利用多种信息,通过空间分布信息和时间监测信息,能够对很多内在规律进行探寻,例如对京津冀雾霾原因的分析,很显然工业污染是最主要的雾霾元凶。 综上,遥感记录了人类几十年的真实发展过程,我们利用这种AI+遥感数据可以提高快速分析能力,实现四十年沧海桑田信息变化的监测。我们也能够从全球角度来观察和思考问题。

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    机器一样绘画和其他AI实验

    它激发了许多研究人员建立新模型,发表研究论文并进行各种分析,例如在绘制火烈鸟方面有多糟糕。在下面,可以查看概述人们画长颈鹿的方式。 4.AI二重唱 https://experiments.withgoogle.com/ai/ai-duet/view/ ? 在本实验中,可以与本机一起演奏钢琴二重奏。 AI Duet是一种工具,可以通过神经网络运行您演奏的音符,并尝试在冒险中陪伴。神经网络已经用大量的旋律实例进行了训练。在传统的编程方法中,代码将需要在音符,键和定时之间实现所有可能的连接。 AI Duet模型从数据角度创建了所有旋律规则,将它们单独组合在一起,现在它会生成完全适合您的乐曲。 5.Giorgio Cam https://experiments.withgoogle.com/ai/giorgio-cam/view/ 该实验结合了两个主要的机器学习问题-图像识别和语音合成。

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    AMD Radeon HD 7850 GPU 加速醫療影像效能

    AMD 正式宣佈嵌入式 AMD Radeon HD 7850 GPU 協助 Analogic 公司旗下 BK Ultrasound 醫療用超聲波產品的超聲波系統 bk3000 ,採用 AMD 次世代核心架構 運用 AMD GPU 技術, Analogic 每張超聲波所包含的資訊量增加 3 倍,同時可減少擷取影像到顯示器所需的時間。 AMD 嵌入式 Radeon HD 7850 GPU 採用 AMD 次世代核心架構( Graphics Core Next ; GCN )為基礎,提升各種嵌入式應用在視覺與平行處理的功能。 除了超聲波外, GPGPU 的其他應用亦涵蓋多個複雜的平行處理領域,包括地型與氣象製、臉部與手勢辨識、生物辨識以及 DNA 分析

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    AI系统帮助无人机直升机一样悬停,飞机一样飞行

    他们将在新论文中详细介绍一种新的AI系统,允许用户想象不同大小和形状的无人机,可以在徘徊和滑翔之间切换一个飞行控制器。 该团队将他们的AI系统集成到计算机辅助设计软件OnShape中,允许用户从数据集中选择和匹配无人机部件。然后,在一系列测试中,他们将最终设计插入到训练模拟器中,测试其飞行性能。

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    一个有点Google Analytics分析工具

    用某个分析工具一段时间,随着使用的深入,突然发现这个工具有很多借鉴Google Analytics的地方,特别是在数据收集上,部分甚至是一模一样的。 基础跟踪代码 这个是某分析工具的跟踪代码: <script> (function(a, e, f, g, b, c, d) {a.ClickiTrackerName = b; a[b] = a[b]

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    [ISUX譯]Touch bar 設計指南

    標準備模板資源。標模板是一個背景透明並有alpha通道的黑色。當標顯示在Touch Bar時,系統自動轉化標並為其應用適當的顏色。 測試標。 按鈕一樣,分段控件可以包含文本和標。 ? 限制部件的數量以提升可用性。更寬的部件更容易點擊。 標優於標題。爭取設計出足夠清晰明了的標,不要依賴於文本的輔助。 保持分段控件中的內容尺寸的一致性。 4.10 分享服務選擇器(Sharing Service Pickers ) 分享服務選擇器為用戶提供了一種便捷的分享方式,用戶可以分享文本、和應用程序、社交媒體賬號中的其他內容,又或是其他服務。 如果用戶沒有選擇任何文本、或者其他可分享內容,應該停用分享服務選擇器。 提供左右兩邊的標以說明最大值和最小值所代表的含義。舉個例子,調整大小的滑塊可在左邊配置一個小標,而在右邊配置一個大標。

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    ICLR22 | Youre AllSet! 超图GNN的新视角!

    id=hpBTIv2uy_E 代碼: https://github.com/jianhao2016/AllSet 摘要 機器學習(特別是神經網絡)已經在許多相關任務取得成功,可以刻劃物件之間的 超透過CE轉換成一般 一個最直接處理超數據的方法就是透過集團擴張(clique-expansion, CE)轉換成一般的,之後便可以套用一般的神經網絡去處理。 此對應到前一張中的超。 我們首先列出一些定義:一個超 包含了點集 與超邊集 。每個超邊 為點集的子集 ,為了方便起見我們也直接用 表示該超邊的編號。 另外,我們也新提出了三個超數據集(Yelp, House, Walmart),且將許多現有的超神經網絡整合到我們的代碼中統一測試,有鑑於在超任務上尚未有OGB的整合,我們的代碼與新數據可以看做對於超神經網絡測試基準化的第一步 此一結果也凸顯的僅在基本的引用網絡數據集測試超神經網絡是不足的,我們必須增加更多不同的超數據集已確保超神經網絡的泛用性。

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    AMD FirePro W7100 即日起全面供貨

    AMD FirePro W7100 專業繪卡是現時 AMD Workstation 系列的中高階型號,主要針對工程與繪設計 (CAD/CAE/AEC) 、數位內容創作成 (DCC) 、生命科學、石油煤氣探勘等專業領域 ,有別於針對遊戲市場的 Radeon 繪卡產品, FirePro 專業繪卡釋放 GPU 完整 OpenCL 及 Double-Precision 雙精度運算能力,並針對不同行業的主流運算軟體進行硬體加速 為滿足專業多屏幕輸出需求, AMD FirePro W7100 專業繪卡內建了 4 組 DisplayPort 1.2a 輸出接口,支援 AMD Eyefinity 2.0 技術可同時提供四個高達 4096 DisplayPort 1.2 接口均可向顯示器提供獨立的音源輸出,大大提升了多顯示輸出的功能性,當使用多個顯示器組成大型廣播電視牆時, AMD FirePro W7100 提供了邊框補償功能,防止失真及螢幕的邊框干擾 繪核心採用基於 AMD Graphics Core Next 1.2 微架構的 Tonga PRO GL 晶片,支援 DirectX 12 、 Shader Model 5.0 、 OpenGL 4.4

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    Excel一样使用SQL进行数据分析

    Excel是数据分析中最常用的工具 ,利用Excel可以完成数据清洗,预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,以及数据透视等操作,而这些操作用SQL一样可以实现。

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    2015 年財務分析師大會上 AMD 闡述未來發展重點及策略

    AMD 剛於上星期美國紐約納斯達克交易中心舉辦的 2015 年財務分析師大會上,闡述 AMD 未來數年發展策略,透露包括新一代 64 位元 x86 與 ARM 處理器核心的細節、運算與業務的更新、企業端 AMD 於 2015 年財務分析師大會中闡述未來發展重點,開發代號為「 Zen 」的全新 x86 處理器核心,相較目前 x86 處理器核心,每時脈周期執行的指令集可提高達 40% ,「 Zen 」具備同步多線程 AMD 於運算與業務產品方面亦同時作出更新,新款 AMD FX CPU 以「 Zen 」核心為基礎,採用 FinFET 製程並內建高核心數,支援 SMT 高吞吐量與 DDR4 記憶體兼容等優勢,新款

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    为了让AI人一样思考,DeepMind这次又干了什么?

    AI能否掌握这一能力?对于目前熟知的一些AI技术,通过数据库对他们进行人脸识别很容易;如果再给定他们相关身份的知识图谱,AI也可以认出他们。 但如果仅给出以上事实场景(对于AI来说是单独的图像),而不提供任何其他信息,AI能否从图像描述的事实中建立起因果推理么? 这一次,DeepMind的最新研究中为AI进行 “长距离推理”提出了一种解决方案。 以上例子继续假设,如果我们对“苏格拉底是人”进行干预,比如,当时的人们将苏格拉底神圣化为耶稣一样的人物,即使他确实是喝下毒药而身亡,但因为已经“从人变成了神”,所以,我们就可以得出“苏格拉底没有死”的结论 而AI研究应当效仿人类的大脑系统。 这奠定了DeepMind的研究思路,人工智能就应该人一样学习和思考。这意味着,DeepMind坚信,神经科学研究所找到的“大脑算法”可以被神经网络所参照和使用。

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    AI智能视频分析盒子

    ai智能视频分析盒是一种集音视频编解码、传输数据、储存、个人行为分析等技术性于一体的工业控制系统级智能分析机器设备。 ai智能视频分析盒其外界一般网络摄像头键入视频,可以识别图像中的个人行为,输出异常警报实体模型,完成出现异常情形的立即警报作用。机器设备布署便捷,使用方便,自然环境适应能力强。 智能视频分析盒子有着自身领先的优化算法,捕获鉴别速度更快,高精度。工业生产设计标准,外型精美,牢固靠谱,适用各种各样室内室外应用场景。 ai视频智能分析盒、工业物联网盒与此同时运作各种各样检验优化算法,包含安全头盔、反光衣、手机、抽烟、地区侵入、烟火检验作用、精确性高、检验速度更快、抓屏快。 |光亮餐厅厨房炉|个人行为分析|入睡和离去|人工智能智能分析盒|工业物联网网络服务器|人工智能智能盒|面部识别|工作人员集聚|有些人跌倒|地区侵入|翻过防护栏。

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    ai视频监控分析软件

    ai视频监控分析软件助力生产安全是建筑行业遵循道德底线的重要保障。 ai视频监控分析软件是根据人工智能化机器视觉科研开发的,合理地监控了人们的不正常个人行为和监控视频照片中的所有目标的行为跟状态,并传出了报警信息。 ai视频监控分析软件连接音频输出设备可以在前面传出语音警示。 ai视频监控分析软件取决于视频优化算法来分析视频具体内容,大家可以利用多种特性叙述迅速查找视频个人行为或者物体状态信息来分析系统软件,根据获取视频中的核心信息内容、标识或有关状态,产生相对应事情和报警的监控方式 假如把监控摄像头当作是人们的双眼,而AI视频个人行为分析系统软件可以解释为人类文明的人的大脑,那麼依靠CPU的强劲测算作用,AI视频个人行为分析系统软件可以快速分析视频界面中的很多数据信息。

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    ICLR22 | 如何大幅改善GNN表現?從零(原始數據)開始的節點特徵抽取

    摘要 學習已經在許多應用中取得卓越成功,其中GNN更是在許多任務中達到SOTA的表現,例如節點分類問題以及分類問題。 一般方法都假設結構數據包含了拓譜 以及 實數向量 的 數值 節點特徵 。 值得注意的是,我們也分析了傳統邊預測任務的缺陷:利用兩節點嵌入相似度來預測邊的存在與否是隱含了同源假設的(homophily assumption),與之相對,我們的鄰居預測任務並不依賴同源假設,這也是最近學習相關算法需要注意的一個問題 另外,得益於XMC與學習的關聯,我們也利用最近學習分析的進展給出XR-Transformer 內部設計的理論解釋(TFIDF 與 PIFA),其結論與我們消融實驗結果吻合。 結論 本文中我們點出了現有GNN(甚至一般學習方法)框架中的問題:如何得到數值節點特徵。我們展現了利用拓譜做自監督學習能得到對下游任務更有益的數值節點特徵。

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    解密特斯拉自動駕駛晶片背後的一號人物

    源自:虎嗅網 作者:國仁 在自動駕駛領域,AI晶片其實並非新奇玩意。Mobileye的EyeQ系列晶片,就是較早應用於自動駕駛的AI晶片之一。 以Model 3為例,其為自動駕駛功能和環視配置了8枚攝頭與12枚超聲波雷達以及一枚毫米波雷達,大量的視頻數據處理以及在其之上運行識別演算法,將會消耗巨量的計算資源,這顯然是算力只有300G的 ▲上為Drive PX 2 AutoCruise,下為AutochauffeurClipboard 在配置了Drive PX 2過後,特斯拉在度過車禍事件的一陣低調過後,確實也對自動駕駛功能進行了更新 在參數上,征程能夠以1.5W的功耗,實現1Tflops的算力,每秒處理30幀4K視頻,對中超過200個物體進行識別。 結語:自動駕駛晶片或成特斯拉下一輪救星 儘管馬斯克聲稱,特斯拉正在打造的AI專用晶片“將是世界上最好的AI晶片”,但並未透露它什麼時候會誕生。

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    譯文: Adaptive Layout Tutorial in iOS 11: Getting Started

    控制器看起來應該以下截: ? 視控制器的view,目前只有這兩個views;現在應該為它們設置約束(constraints)了。 如下所示: ? 點擊Add 3 Constraints為視添加約束。這樣就會把text container view固定在視控制器左側、右側、底部邊緣。 你的storyboard現在應該如下截: ? 你會看到視中有一些橙色和紅色的約束;這表示約束有一些錯誤是需要你注意的。 謝天謝地,目前好像一切正常;視控制器會自動重新組織視去匹配新的約束。 TextContainer的寬度應該設置為視控制器的view寬度的一半,並固定在頂部。 理論上,你可以以前一樣,從TextContainer拖拽到視控制器的view上進行設置。

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    视频监控ai分析系统

    视频监控ai分析系统软件是一种新一代的视频分析技术手段,也是ai技术在安全领域的极致运用的体现。视频监控ai分析系统技术 突破了传统式监控技术的阻碍。 视频监控ai分析系统软件帮助企业安全工作方式,智能化的为企业保驾护航生产施工各处安全难点。 图片视频监控ai分析技术选用GPU计算,对视频流开展即时分析,对图片开展分析,而传统化的视频那款多没有分析预警功能,相对而言网络服务器分析高效率低许多。 关键的差异取决于视频监控ai分析技术可以做好同时分析好几百路视频,而传统化的视频监控只有人工的分析监控几十路视频就已经很费劲了。 视频监控ai分析技术可以实现与此同时分析同一监控摄像头与此同时发生的N个出现异常个人行为,当一起发生的情景中产生的N个出现异常个人行为时就可以鉴别报价。图片

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    智能ai行为分析监控

    随着ai视频智能识别系统安全生产技术的发展趋势,视频监管系统正向着超清、智能化、主动化的角度发展趋势。智能超清互联网视频监管系统的使用也愈来愈多。 ai视频智能识别系统的发展趋势,智能监控摄像机愈来愈运用于多种情景。燧机科技智能监管系统不但具备高像素的图片品质,并且适用智能剖析和智能识别。 人工智能ai视频监管系统不但可以为使用者提供更明确的图象关键点,还能够为智慧城市、智能交通出行等给予大量的数据来源,巨大地充实了监管信息的再使用和再开发设计,人工智能ai视频监管系统已经逐渐更改我们的日常生活 现阶段常用的有人工智能行为分析和监管、当场安全头盔识别系统、人工智能火灾事故监管系统等。

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      腾讯即视智慧视觉分析系统(腾讯即视)是一款结合物联网技术和 AI 分析技术的智慧视觉分析系统。通过与智慧建筑平台微瓴对接,提供从事前预警、事中告警到事后回溯的全链条服务。广泛应用于楼宇、园区、养老院等多个场景。

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