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汽車 ai 制造 文章 最新資訊

維視智造x西安電子科技大學,聯合授課助力AI產業人才培養

  • 為加速人工智能技術和人才培養在產業端的落地,2022年10月維視智造與西安電子科技大學計算機科學與技術學院聯合舉辦了“機器視覺”線上授課,為2022級研究生帶來機器視覺基礎培訓、通用視覺檢測軟件VisionBank實操講解及工業案例講解演示。 一、機器視覺課堂:解決“真問題”,獲取“硬成果”隨著經濟發展進入新常態,人才供給與需求關系深刻變化,面對經濟結構深刻調整、產業升級加快步伐,如何建立適配行業的人才培養標準,并在高校的教學實踐中落地,成了校企合作的關鍵工作。西安電子科技大學在全球人工智能領域
  • 關鍵字: 維視智造  西安電子科技大學  AI  人才培養  

vivo新一代自研影像芯片亮相,采用AI-ISP架構

  • 2022年10月24日,vivo影像戰略發布會正式召開,新一代自研影像芯片亮相。據vivo透露,新一代自研影像芯片將采用AI-ISP架構,將傳統ISP低延時、高能效的特點進一步帶入到AI實時處理運算架構中。其定制了10bit MAC 電路,可以高效執行10bit運算,推理延遲較傳統NPU最多降低了96%,能效比最高提升了200%。基于AI-ISP架構革新,vivo下一代自研芯片帶來了三大自研單元的升級,實現了三大突破:第一、片上內存單元的升級,帶來了每秒1.3萬億bit的數據吞吐速率,擁有了強大的算力保障
  • 關鍵字: vivo  影像芯片  AI-ISP架構  

學貫中西(12):從因果律看人機協同創新(續)

  • 1? ?前言:孔明與AI的激情相遇在上一期里我們說明了當今主流AI 的主要技能是基于大數據分析找出相關性,并迅速歸納出規律性。這項強大的能力,與人類天賦的溯因性推理能力之間,具有巧妙的互補性,就是:●? ?人類的天賦溯因性推理,協助AI 把它天賦的相關性轉化為強大的因果性推理能力;●? ?AI 的因果性推理,也能協助人類更加發揮其溯因性推理能力,激發出人類更高的創新力。其中第一項,上期已經舉例解說了;在本期里,將舉例解說第二項的互補性——人類如何
  • 關鍵字: 202210  人機協同  AI  

何以為貓?可解釋AI從語義層面理解CNN的識別機制

  • 來自北京大學、東方理工、南方科技大學和鵬城實驗室等機構的研究團隊提出了一種語義可解釋人工智能(semantic explainable AI, S-XAI)的研究框架,該框架從語義層面解釋了 CNN 的學習機制。近年來,CNN 因其優異的性能,在計算機視覺、自然語言處理等各個領域受到了研究者們的青睞。但是,CNN 是一個 「黑盒」 模型,即模型的學習內容和決策過程很難用人類能夠理解的方式提取和表達,這限制了它的預測可信度和實際應用。因此,CNN 的可解釋性受到了越來越多的關注,研究者們試圖采用特征可視化,
  • 關鍵字: AI  AI語義識別  CNN學習機制  S-XAI  

Meta 已開發出無文字語言AI翻譯系統,小扎親自演示閩南語翻譯

  •   10月20日消息,世界上大約7000種已知的語言中,有40%沒有標準的書寫系統。這些沒有文字的語言給現代機器學習翻譯系統帶來了一個獨特的問題,因為翻譯通常需要先將口頭語言轉換為書面文字,翻譯后再將文字還原為語音。不過Meta公司10月19日宣布,已經通過其最新的開源語言人工智能(AI)解決了這個問題?! eta公司公布了“第一個由人工智能驅動的無文字語言的語音翻譯系統”,該系統成功地翻譯了閩南語,這是一種主要在臺灣地區使用的口頭語言。  了解到,該系統是Meta公司人工智能項目的一部分,被稱為“通用
  • 關鍵字: Meta  AI  翻譯  

谷歌開發乒乓球機器人 可連續對打340次!

  •   10月20日消息,谷歌公布其正在研究的“乒乓球機器人”項目i-Sim2Real,其機器人在與人類對打時一回合可接球340次。  據了解,谷歌之所以選擇乒乓球運動,是因為機器人可以與快節奏以及相對不可預測的人類行為進行交互。  同時,機器人完成乒乓球動作時,既要求速度又要求精度,這對學習算法提出了很高的要求。  乒乓球這類運動具有固定的、可預測的環境,使其成為研究人機交互和強化學習問題的理想測試平臺。  此外,谷歌的乒乓球機器人可以在模擬環境中不斷學習,并將學習成果應用于現實世界?! -Sim2Rea
  • 關鍵字: 谷歌  機器人  AI  

傳現代汽車考慮出售俄羅斯工廠

  • 蓋世汽車訊 據外媒報道,知情人士透露,韓國汽車制造商現代汽車正考慮對其在俄業務做出決定,其中可能包括出售俄羅斯制造工廠。知情人士透露,現代汽車最近向管理層提交了一份分析俄羅斯市場現狀和未來前景的報告。報告中包含了對出售俄羅斯工廠的情況和影響的分析,并指出當前俄羅斯的大環境很難進行正常財務活動。此前有媒體報道稱,目前,現代在俄羅斯進退維谷。自3月份現代因全球物流問題暫停其俄羅斯圣彼得堡工廠運營以來,已經過去了半年。8月份,現代俄羅斯分公司(Hyundai Motor Manufacturing Russia
  • 關鍵字: 俄羅斯  汽車  

走AMD老路?傳英特爾將拆分芯片設計與制造兩大部門

  • 據《華爾街日報》報導,處理器大廠英特爾將有重大策略轉變,計劃拆分芯片設計與芯片制造部門,這也是執行長Pat Gelsinger努力改組公司并提高獲利的重要任務。Pat Gelsinger在11日給內部員工的信件中揭露訊息,希望晶圓代工部門像其他第三方晶圓代工廠運作,同時接受英特爾及其它IC設計廠商訂單。這打破英特爾晶圓制造僅生產自家產品的傳統,也是Pat Gelsinger推出IDM 2.0的主要目的。Pat Gelsinger指出,新調整讓英特爾成本與折讓隨時回饋,提供決策者制度下效能過低問題。市場分析
  • 關鍵字: AMD  英特爾  芯片設計  制造  

TrendForce:存儲器廠聚焦CXL存儲器擴充器產品

  • 據TrendForce集邦咨詢最新服務器相關報告指出,CXL(Compute Express Link)原是希望能夠整合各種xPU之間的性能,進而優化AI與HPC所需要的硬件成本,并突破原先的硬件限制。CXL的支援仍是以CPU為源頭去考慮,但由于可支援CXL功能的服務器CPU Intel Sapphire Rapids與AMD Genoa現階段僅支援至CXL 1.1規格,而該規格可先實現的產品則是CXL存儲器擴充(CXL Memory Expander)。因此,TrendForce認為
  • 關鍵字: TrendForce  集邦咨詢  存儲器  CXL  AI/ML  DRAM  

多國車企相繼退出俄羅斯市場,中國車企機會來了

  • 近兩年,可謂是中國車企出海的“元年”。據Wind數據,2021年中國汽車出口銷量實現201.5萬輛,同比漲幅達101%,首次突破200萬輛大關。今年8月汽車銷量同比增長28.9% 創近十年增速新高。新冠疫情以來,與歐、美、日等傳統生產汽車大國受到供應鏈的限制不同,中國車企出口銷量不斷攀升。深挖背后原因,疫情之下中國世界工廠的優勢凸顯,國內車企的生產效率發揮優勢,同時得益于勞動力密集型優勢,成本也比較低廉。其次,國產新能源汽車(比亞迪、上汽、小鵬、奇瑞等等)的迅猛發展也使得中國車企的出口之路越來越順暢,新能
  • 關鍵字: 汽車  市場  俄羅斯  

AOI+AI+3D 檢測鐵三角成形

  • 疫情突顯產業供應鏈中斷和制造業缺工問題,加上少量多樣需求成趨勢,迫使制造業快速轉型,走向更自動化、數字化的智能化方向。因此,各產業對自動光學檢測(AOI)技術的需求更為殷切。疫情突顯產業供應鏈中斷和制造業缺工問題,加上少量多樣需求成趨勢,迫使制造業快速轉型,走向更自動化、數字化的智能化方向。導入自動化及AI的過程中,傳統人力逐漸被取代,也改變產線人員配置的傳統生態,其中,可以確保產線及產品質量的自動檢測儀器不僅發揮精準有效的優勢,還能針對缺陷或瑕疵及時修復、舍棄,降低不必要的時間成本與人力成本,快速穩定且
  • 關鍵字: 自動光學檢測  AOI  AI  3D  檢測鐵三角  

Intel ON實錄:從工藝到GPU,從6GHz到Geti

  • 9月28日凌晨,英特爾ON技術創新峰會主題演講環節正式開講,英特爾CEO帕特·基辛格帶來了英特爾過去一年中的主要產品和技術發展介紹,以及更多的AI創新動態。
  • 關鍵字: 英特爾On  技術創新峰會  AI  GPU  OpenVINO  

既有X86與ARM,為何RISC-V還能受汽車青睞?

  •   在軟件圈有一個梗:十年的老代碼,你敢動?  這個故事具體情形是:當新入職的同事被告知維護老產品時,看著代碼包就像是在霧里看花,當他去問資歷更老的同事就會發現,幾經輪回已經沒有人懂具體邏輯是什么樣的,原作者也不知道已經跳了幾家公司,于是他沒有辦法,只能在外邊包一層,交付新功能?! ∵@,就是歷史的包袱?! ISC-V的優勢就在于,作為后起之秀,它靈活、精簡、開發成本也更低。  現在的汽車,作為“輪子上的計算機”,它需要囊括的已不只是被動安全,信息娛樂已經成為汽車制造的新需求,軟件定義汽車已是它的新方向。
  • 關鍵字: RISC-V  X86  ARM  汽車  

Meta AI大佬:目前大多數AI方法永遠不會帶來真正智能

  •   9月26日消息,Facebook母公司Meta的首席AI科學家雅恩·勒昆(Yann LeCun)認為,目前大多數AI方法永遠不會帶來真正的智能,他對當今深度學習領域許多最成功的研究方法持懷疑態度?! ∵@位圖靈獎得主表示,同行們的追求是必要的,但還遠遠不夠。其中包括大型語言模型的研究,如基于Transformer的GPT-3。正如勒昆所描述的那樣,Transformer的支持者們相信:“我們將所有東西標記化,并訓練巨型模型進行離散預測,AI由此脫穎而出。”  勒昆解釋稱:“他們沒有錯。從這個意義上說,這
  • 關鍵字: Meta  AI  人工智能  

突破智能3D光學檢測應用關鍵

  • 面對現今消費電子產品極力朝向輕、薄趨勢發展,上中游印刷電路板(PCB)、面板、芯片等核心組件也須隨之整合,并采取一體化設計;在制程階段,則將要求質量應通過全檢、24/7不間斷連續生產。如今不僅導入自動化光學檢測(AOI)解決方案已是標配,還須加入人工智能(AI)以2D/3D圖像分析為核心的機器學習技術,強化影像辨識功能?;仡欉^去AI因為受到高速運算技術限制,CPU無力執行機器學習(Machine learning)算法,直到約7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度學習(Deep learning)算
  • 關鍵字: 3D光學檢測  機器視覺  AI  AIOT  
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汽車 ai 制造介紹

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