高煥堂? （臺灣銘傳大學、長庚大學?教授）摘? 要：從人機共舞的角度去思考和設計AI系統是一條鳥語花香之路。于此，舉一個簡單的協同合作的范例， 包含一位AI丫環和一位AI格格，兩者來協助人們去探索和挑選工作機會。換句話說，這個AI項目體現了人類、 AI格格和AI丫環之間的智慧協同[1-3]。?關鍵詞：AI；協作模式；人機共舞1 協作模式：以求職AI為例?由于AI是有智慧的，把AI模組擬人化，把它視為一 個人，會聰明地相互協同合作。于是，我們可以發現許 多AI或人扮演的不同角色之間，有其
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202004 AI 協作模式 人機共舞
Matt?Jones?（風河首席系統架構師） 1 關鍵任務系統的聯網挑戰 人工智能(AI)是一個相對較新的術語，而風河在相關領域的發展已有悠久的歷史。如果我們回想AI在互聯設備中的最初應用，就會發現其中有許多情況是為原本由人工控制的系統增添自動自治性。例如先進的自動駕駛無人機，車輛中的自動駕駛員輔助功能，甚至自動化工廠里的機器人。這些自動自治系統依然還是會與人類協同工作，因此這對于操作人員是否安全就至關重要。同時，這些設備和系統相互連接，其中也存在相關的安全風險。重要的是應該注意到，您或許可以不對
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202004 人工智能 AI 風河
Bob?Siller?（Achronix公司?產品營銷總監） 1 FPGA助力智能物聯網 多種AI應用需要不斷加速，包括：視頻、圖像和語音識別；數據壓縮；加密與解密；自然語言處理；工業物聯網；汽車駕駛員輔助系統；低延遲邊緣推理；智能網卡和服務器加速。 在這些應用中，我們看到對性能的需求日益增長，從而產生了許多全新的、創新的系統架構。業界對硬件加速平臺的需求不斷增加，以釋放CPU周期，從而提供更好的系統總體擁有成本。微軟、谷歌、亞馬遜、蘋果和特斯拉等終端設備制造商已開始為其特定的AI應用工作負載開
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202004 FPGA 智能物聯網 AI
在華為開發者大會2020（Cloud）上，華為分享了在計算視覺領域的基礎研究成果。同時，華為發布計算視覺研究計劃，并邀請全球AI專家參與研究。
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華為 計算視覺 AI
機器學習和深度學習已成為我們生活中不可或缺的部分。利用自然語言處理（NLP）、圖像分類和物體檢測實現的人工智能（AI）應用已深度嵌入到我們使用的眾多設備中。大多數AI應用通過云引擎即可出色地滿足其用途，例如在Gmail中回復電子郵件時可以獲得詞匯預測。雖然我們可以享受到這些AI應用帶來的益處，但這種方法導致隱私、功耗、延時和成本等諸多因素面臨挑戰。如果有一個能夠在數據來源處執行部分或全部計算（推斷）的本地處理引擎，那么這些問題即可迎刃而解。傳統數字神經網絡的存儲器功耗存在瓶頸，難以實現這一目標。為了解決這
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AI NLP
一直以來，AI 的生產力被高昂的算力成本、人才成本所掣肘，AI 技術往往成為眾多企業的成本中心而非價值中心。先進技術如何能真正帶動傳統產業發展，提高 AI 生產力的解在哪里？
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曠視 AI Brain++ 平臺
在滑鐵盧大學攻讀系統設計工程博士學位期間，Alexander Wong沒有足夠的資金購買其計算機視覺實驗所需的硬件。因此，他發明了一項使神經網絡模型更小、速度更快的技術。Sheldon Fernandez回憶道：“Alexander Wong當時正在做項目演示，有人對他說‘嘿，你的博士研究很酷，但你知道嗎，你真正的秘密武器，是你為了完成博士研究而發明的技術！’”。現在，Fernandez和 Wong分別是?DarwinAI?的首席執行官和首席科學家。而DarwinAI是一家位于加拿大安
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處理器 AI
名字作為品牌形象的第一標識，它的每一次變化，都會牽動用戶的情緒。因改名而引起風波的案例，也是不勝枚舉。
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華為安防 機器視覺 產業智能化
機器視覺檢測技術是一種基于計算機視覺研究的新興檢測技術。在當今不斷發展進步的工業自動化中，機器視覺技術已在工業中得到越來越廣泛的應用，并越來越受到用戶的認可和青睞。
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檢測技術 機器視覺 智能自動化行業
機器視覺最早被提出來是在20世紀60年代，直到20世紀80到90年代，機器視覺才迎來了蓬勃發展，而在21世紀之后，機器視覺技術才步入成熟期。
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機器視覺 產業化 人工智能
我們所說的機器視覺技術，就是用機器代替人眼來做測量和判斷，其最大的特點是速度快、信息量大、功能多。機器視覺作為全球智能的“慧眼”,很大程度上影響著人工智能的進步,無人駕駛、無人機、智能機器人等近期熱點中的熱點也以機器視覺的發展為前提。
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在工業自動化發展進程中，“機器視覺”作為提升產線生產效率的有效方案，得到了智能制造行業的高度認可。有了機器視覺的輔助，產線上的檢驗環節不再完全依賴低效率的人工檢查，機器可在極短時間內，完成對產品外觀、規格、涂裝等參數的高效檢驗，并進行記錄存檔。目前”機器視覺“技術已廣泛應用于汽車制造與檢測、藥品裝配、消費類電子生產、現代物流、食品與各類消費品等多種行業的實際生產中。得益于優秀的圖像解析能力和數據分析能力，機器視覺設備能夠快速捕捉圖像，并對圖像進行特征識別，從而揀選出不符合生產標準的產品。除了質量出眾的高速
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機器視覺 一體
中國是全球最大的在線零售市場，而阿里巴巴則是中國最大的電子商務公司。作為阿里巴巴集團旗下的云計算和數據智能部門，阿里云為國際客戶的在線業務及阿里巴巴集團自身的電子商務生態系統提供綜合全面的成套全球云計算服務。在公有云服務提供商市場上，阿里云的市場份額位居亞太地區首位。阿里云的業務之一是為眾多第三方廠商處理海量產品圖像。由于一些圖像內含有未付費廣告等多余文本信息，給付費廣告業務造成不利影響，因此，為了確保電子商務網站提供一致的體驗，需要以 AI 推斷對每天數千萬幅圖像中嵌入的有害文本或多余文本進行檢測，隨之
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AI 阿里云
新思科技近日推出業界首個用于芯片設計的自主人工智能應用程序——DSO.aiTM(Design Space Optimization AI)，這是電子設計技術上所取得的重大突破。DSO.aiTM解決方案的創新靈感來源于DeepMind的AlphaZero，使得AI在圍棋、象棋領域遠超人類。作為一款人工智能和推理引擎，DSO.ai能夠在芯片設計的巨大求解空間里搜索優化目標。該解決方案大規模擴展了對芯片設計流程選項的探索，能夠自主執行次要決策，幫助芯片設計團隊以專家級水平進行操作，并大幅提高整體生產力，從而在芯
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新思科技 AI自主芯片 DSO.ai
重點:DSO.ai?解決方案的創新靈感來源于DeepMind的AlphaZero,使得AI在圍棋、象棋領域遠超人類。該解決方案可以在芯片設計任務的巨大求解空間中搜索優化目標并迅速完成設計。DSO.ai大規模擴展了對芯片設計流程可優化選項的探索,并能夠自主執行次要決策,從而大幅提高芯片設計團隊的生產力。新思合作伙伴已基于DSO.ai獲得了革命性成果,在更短的開發時間內以更少的資源達成了目標。新思科技(Synopsys, Inc.,納斯達克股票代碼:SNPS)近日推出業界首個用于芯片設計的自主人工智能應用程序
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工業制造、機器視覺、ai介紹
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