百度在AI開發大會上宣布與英特爾展開新合作，兩間公司將會共同開發英特爾的Nervana神經網絡處理器（Nervana Neural Network Processor for training，NNP-T 1000），結合兩間公司的專長，致力于發展能夠快速、高效率訓練AI模型的硬件。
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百度 英特爾 AI 神經網絡
美媒稱，人工智能(AI)現在可以做到只參考一小段音頻，就能生成一個人面部的數字圖像。
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人工智能 語音識別 神經網絡
一般來說，人工智能模型的大小與它們的訓練時間有關，因此較大的模型需要更多的時間來訓練，隨后需要更多的計算。優化數學函數(或神經元)之間的連接是有可能的，通過一個稱為修剪的過程，它在不影響準確性的情況下減少了它們的整體大小。但是修剪要等到訓練后才能進行。
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AI 英特爾 神經網絡
Development and application of embedded AI technology作者/畢盛 華南理工大學 計算機科學與工程學院（廣東 廣州 510006） 摘要：人工智能算法如何有效地運行在嵌入式智能終端（即邊緣計算）是近年研究的熱點，本文從嵌入式人工智能技術研究的意義以及所面臨的問題入手，并從硬件平臺、算法設計以及算法部署三個方面展開，闡述嵌入式人工智能技術開發的思路，最后通過一個應用實例說明此開發過程。 關鍵詞：邊緣計算；嵌入式系統；人工智能 1 研究意義 隨著“
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201905 人工智能 神經網絡
將計算機連通人腦，直接讀取意識，這不是科幻。
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神經網絡 腦科學
人工智能已經可以自動生成以假亂真的人像照片“忽悠”人類了。憑借“對抗神經網絡”，人工智能從“學習”和“識別”進化到了“創造”。清華大學計算機系教授、博士生導師鄧志東將此技術與深度卷積神經網絡、AlphaGo并稱為人工智能的三大發展。
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車牌識別主要包括車牌定位檢測、字符分割和字符識別三個部分，現有的車牌識別系統都依托于類似OpenCV這樣的軟件平臺，實際安裝操作非常麻煩，沒有一個專用的處理器來實現車牌識別功能，針對這一現狀，我們設計了基于紫光PGT180H芯片的車牌識別系統，利用FPGA的靈活性和高速并行的特點，實現了車牌識別的功能，并在紫光同創開發板上搭建了車牌識別系統。
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圖像處理 神經網絡 FPGA 實時處理 201903
據外媒報道，美國密歇根大學(University of
Michigan)研究人員通過關注人類的步態、身體對稱和腳的位置，利用比現在更精確的技術，教授自動駕駛汽車識別和預測行人的行動。車輛通過攝像頭、激光雷達和GPS收集到的數據可讓研究人員能夠捕捉到人類行動的視頻片段，然后在三維計算機模擬中重現。在此基礎上，科學家們創建了一個“生物力學啟發下的復發神經網絡”，可對人類行動進行分類。 據研究人員所說，他們能夠利用該神經網絡預測離汽車50碼處的一個或幾個行人的動作和未來位置。車輛要想擁有此種必備的預
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自動駕駛 神經網絡
日前，意大利的研究人員通過在一臺實際的量子計算機上運行一套特殊的算法，首次研發出起作用量子神經網絡。 來自意大利帕維亞大學的Francesco Tacchino領導了一個研究小組，該小組于本月早些時候在ArXiv上傳了名為《在實際量子處理器上實現的人工神經元》的預稿。 從根本上講，他們研發了一種在量子計算機上運行的單層人工神經元網絡(artificial neural network，ANN)，這種初步的ANN被稱為感知器，作為構成更成熟的神經網絡的基本部分。 此前在量子系統內創建感知器的相關嘗
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CEVA 汽車市場營銷主管 Jeff VanWashenova高級輔助駕駛系統 (ADAS) 可提供解決方案，用以滿足駕乘人員對道路安全及出行體驗的更高要求。諸如車道偏離
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自動駕駛 神經網絡 深度學習
日前，在2018世界機器人大會基礎技術與創新論壇中，中國電子學會發布了《新一代人工智能十大成長性技術展望》，經調研走訪了一批在新一代人工智能技術及產業方面具備領先水平和特色的龍頭企業，拜訪了來自于知名高校、研究機構的人工智能相關領域專家學者，系統梳理了權威智庫和知名戰略咨詢公司的最新報告，遴選了十項最具特色的成長性技術，結論如下: 對抗性神經網絡。是指由一個不斷產生數據的神經網絡模塊與一個持續判別所產生數據是否真實的神經網絡模塊組成 的神經網絡架構，創造出近似真實的原創圖像、聲音和文本數 據的技術。
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人工智能 神經網絡
日前，美國斯坦福大學的研究人員已經證明，可以直接在光學芯片上訓練人工神經網絡。 這一重大突破表明，光學電路可以實現基于電子的人工神經網絡的關鍵功能，進而可以以更便宜、更快速和更節能的方式執行語音識別、圖像識別等復雜任務。 斯坦福大學研究團隊的負責人范汕洄表示，相比使用數字計算機，使用光學芯片進行神經網絡計算更有效，能夠解決更復雜的問題，這將增強人工神經網絡的能力。 雖然光學人工神經網絡最近已經得到實驗證明，但此前的研究是在傳統的數字計算機上使用一個模型進行訓練步驟，然后將最終的設置導入光學電路。
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斯坦福 神經網絡 光學芯片
最近很長的一段時間，人工智能的熱度都維持在一定的高度。但是大家在關注或研究人工智能領域的時候，總是會遇到這樣的幾個關鍵詞：深度學習、機器學習、神經網絡。那他們之間到底是什么樣的關系呢? 先說人工智能，人工智能是在1956年一個叫達特茅斯會議上提出的。更準確的說是1956年學者們在會議上將他們確定為人工智能，其實關于其具體的一些研究，早就已經開始了。 所以人工智能已經是有60多年歷史的一個領域。為什么最近幾年人工智能才逐漸進入大眾視野呢?其實，這幾年的人工智能浪潮已經是人工智能的第三次熱度高漲，并遠
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人工智能 機器學習 神經網絡
據悉，先進視覺影像SoC應用技術領導廠商Socionext Inc.(以下“索喜科技”或“公司”)宣布推出神經網絡加速器 (Neural Network Accelerator engine，縮寫NNA)，用于優化人工智能處理中的邊緣計算設備。它具備高速且低功耗的特性，是專用于深度學習中推理處理的加速器。相較以往的處理器，NNA在圖像識別等處理時性能提升約100倍。公司預計于2018年第三季度開始，配合FPGA軟件開發工具提供產品銷售。此外，搭載有NNA的SoC產品開發也正在規劃當中。 隨著消費電子
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