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• 發布了文章 2024-01-18 08:27

  《RVfpga：理解計算機體系結構》3.0 版本更新上線

  

  《RVfpga：理解計算機體系結構》3.0版本更新上線，掃碼進入官網注冊申請獲取?！禦Vfpga：理解計算機體系結構》（以下簡稱“《RVfpga》”）是Imagination推出的完整RISC-V計算機體系結構課程，該課程針對本科教學設計，包含一整套豐富的教學資料和實踐練習，可幫助學生了解處理器架構中的關鍵要素，包括多個IP內核，修改RISC-V內核的方法，

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• 發布了文章 2024-01-17 08:27

  GPU計算在汽車中的應用

  

  駕駛艙域控制器(CDC)是汽車GPU的傳統應用領域。在這里，它可以驅動儀表板上的圖形，與車輛保持高度響應和直觀的用戶界面，甚至為乘客提供游戲體驗。隨著車輛屏幕數量的增加和分辨率的提高，對汽車GPU在CDC中進行圖形處理的需求預計將增長。不過，GPU完全可以支持另一個新興的處理需求：ADAS。正如在其他行業（例如數據中心）中顯而易見的那樣，GPU不僅僅適用于圖

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• 發布了文章 2024-01-16 08:27

  2024 年“十大突破性技術”榜單

  

  每年，《麻省理工科技評論》都會對科技領域進行調查，選出他們認為最有可能在未來幾年改變我們生活的10項技術。他們會考慮各個領域的進步，從生物技術和人工智能到計算機、機器人和氣候技術。2024年年初，《麻省理工科技評論》（MITTechnologyReview）發布了其2024年“十大突破性技術”榜單，這份榜單突出了一些可能對世界產生顯著影響的技術。在最新的20

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• 發布了文章 2024-01-13 08:27

  基于TensorFlow和Keras的圖像識別

  

  TensorFlow和Keras最常見的用途之一是圖像識別/分類。通過本文，您將了解如何使用Keras達到這一目的。定義如果您不了解圖像識別的基本概念，將很難完全理解本文的內容。因此在正文開始之前，讓我們先花點時間來了解一些術語。TensorFlow/KerasTensorFlow是GoogleBrain團隊創建的一個Python開源庫，它包含許多算法和模型

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• 發布了文章 2024-01-12 08:27

  計算機視覺：AI如何識別與理解圖像

  

  計算機視覺是人工智能領域的一個重要分支，它致力于讓機器能夠像人類一樣理解和解釋圖像。隨著深度學習和神經網絡的發展，人們對于如何讓AI識別和理解圖像產生了濃厚的興趣。本文將探討計算機視覺中AI如何進行圖像識別與理解的過程，并介紹相關應用和挑戰。一、圖像識別與理解的基本過程數據預處理在圖像識別與理解的過程中，首先需要進行數據預處理。這一步驟包括圖像的讀取、歸一化

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• 發布了文章 2024-01-10 08:27

  2024年人工智能十大趨勢預測

  

  ChatGPT爆火已經一年有余，GPT版本已經從最初的3.5升級到了4.0。隨著AI的持續升溫，全球的生成式AI投資也帶來了激增。IDC預測，到2027年，全球在人工智能解決方案上的支出將超過5000億美元，這意味著技術投資將發生重大轉變，轉向人工智能實施以及人工智能增強產品和服務的采用。同時，OpenAI也即將推出基于GPT的應用商店。2024年或許是生成

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• 發布了文章 2024-01-09 08:27

  MulticoreWare與Imagination一同按下汽車計算工作負載的“加速鍵”

  

  MulticoreWareInc與ImaginationTechnologies共同宣布已在德州儀器TDA4VM處理器上實現了GPU計算，不僅使算力提升了約50GFLOPS，而且還實現了自動駕駛和高級駕駛輔助系統（ADAS）常見工作負載性能的躍升。此次合作使得在高分辨率（3200x2000）圖像上使用GPU運行StereoBM（StereoBlockMatc

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• 發布了文章 2024-01-06 08:27

  Nature：當AI遇見量子計算，會引發科學革命嗎？

  

  我們可以將其稱為未來計算的復仇者聯盟。將兩個科技界最熱門的術語——機器學習和量子計算機結合起來，就形成了量子機器學習（quantummachinelearning）。就像《復仇者聯盟》的漫畫書和電影將一群超級英雄集結起來，形成了一個夢幻團隊，這一組合很可能會吸引大量關注。但無論在科技還是小說領域，制定一個好的情節都是至關重要的。如果量子計算機能夠以足夠大的規

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• 發布了文章 2024-01-05 08:27

  什么是機器學習？它的重要性體現在哪

  

  機器學習是一種人工智能（AI）的子領域，旨在使計算機系統通過經驗自動學習和改進，而無需明確地進行編程。它側重于開發算法和模型，使計算機能夠從數據中提取模式、進行預測和做出決策，而無需顯式地指示特定任務的解決方法。機器學習的重要性體現在幾個方面數據處理能力：在當今數字化時代，我們產生了大量的數據。機器學習能夠處理和分析這些龐大的數據集，從中提取有價值的信息和見

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• 發布了文章 2024-01-04 08:27

  GPU：大數據時代的強力引擎

  

  現如今，我們正身處于數據爆炸的時代，大規模的數據正在重新定義著科技和商業的規則。GPU（GraphicsProcessingUnit，圖形處理單元）技術已經成為科技創新的關鍵利器，極大地提高了系統精度和方案開發速度。無論是圖像識別、語音文字處理、機器翻譯（MT），還是自動駕駛、虛擬現實（VR）和增強現實（AR）等行業應用，GPU在大數據存儲、清洗、預處理以及

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