
是德科技(NYSE: KEYS )宣布,針對人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)系統(tǒng),推出了 AI數(shù)據(jù)中心測試平臺,旨在加速AI / ML網(wǎng)絡(luò)驗證和優(yōu)化的創(chuàng)新。該解決方案顯著提高了AI基礎(chǔ)設(shè)施的評估測試能力,并具有強大的擴展能力。
在日前正在舉辦的MWC 2024大會上,英偉達發(fā)布了一系列公告,其中包括與ARM、ServiceNow和軟銀的合作,成立AI-RAN聯(lián)盟,以及與挪威電信達成一項重大協(xié)議,該協(xié)議將使挪威電信獲得英偉達最新的硬件和企業(yè)AI軟件,以支持其運營中采用的許多人工智能用例。
據(jù)2023年的一項研究預(yù)測,到2030年,我們將需要約35GW的云數(shù)據(jù)中心電力容量來滿足人工智能需求,而2022年底所需的電力容量約為17GW。顯然,這意味著必須建設(shè)更多的數(shù)據(jù)中心,可以在短時間內(nèi)進行操作。從根本上說,由于負載曲線并不像當今大多數(shù)數(shù)據(jù)中心那樣平坦、一致和靜態(tài),因此最重要的是新建建筑,而不是重新利用設(shè)施。
● 博世集團董事會主席史蒂凡?哈通博士:“博世正努力將車輛中的人工智能應(yīng)用推向全新的維度?!?● 目標:探索如何使用生成式人工智能提高車輛的便利性和出行的安全性。 ● 博世集團董事會成員兼首席數(shù)字官Tanja Rueckert:“生成式人工智能驅(qū)動創(chuàng)新發(fā)展,它會像計算機的問世一般,為行業(yè)帶來諸多轉(zhuǎn)變?!?● 《2024博世技術(shù)指南》:大多數(shù)受訪者期待人工智能能夠讓道路行駛更安全。
2024年2月26日,中國深圳——在今年的中央經(jīng)濟工作會議上,習(xí)近平總書記指出,整合科技創(chuàng)新資源,引領(lǐng)發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè),加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力。新質(zhì)生產(chǎn)力的提出,不僅意味著以科技創(chuàng)新推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新,更體現(xiàn)了以產(chǎn)業(yè)升級構(gòu)筑新競爭優(yōu)勢、贏得發(fā)展的主動權(quán)。
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● Arm宣布推出兩款基于全新第三代Neoverse IP構(gòu)建的新的Arm Neoverse計算子系統(tǒng): (1)Arm Neoverse CSS V3是高性能V系列產(chǎn)品組合中的首款Neoverse CSS產(chǎn)品;與CSS N2相比,其單芯片性能可提高50%; (2)Arm Neoverse CSS N3拓展了Arm領(lǐng)先的N系列CSS產(chǎn)品路線圖;與CSS N2相比,其每瓦性能可提升20%。 ● 在短短四個月內(nèi),Arm全面設(shè)計生態(tài)項目已吸引超過20家成員加入,并在三家領(lǐng)先的代工廠進行系統(tǒng)級芯片和芯粒設(shè)計。
即使是對于老司機來說,停車有時也是一個不小的挑戰(zhàn)。在美國,大概有五分之一的車輛事故發(fā)生在停車場或車庫中,其中四分之一發(fā)生在倒車時。而令人擔(dān)憂的是,根據(jù)美國國家安全委員會的一項民意調(diào)查,三分之二的司機表示,在停車場內(nèi)他們幾乎不會注意周圍環(huán)境,要么在打電話、發(fā)短信、聽音樂,要么在設(shè)置GPS定位。
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隨著科技的飛速發(fā)展,機器學(xué)習(xí)已成為推動現(xiàn)代社會進步的重要驅(qū)動力。機器學(xué)習(xí)技術(shù)廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域,從圖像識別到自然語言處理,從智能推薦到自動駕駛,都體現(xiàn)了其強大的潛力和價值。那么,機器學(xué)習(xí)究竟追求哪些核心目的呢?本文將深入探討機器學(xué)習(xí)的三大目的:探索、優(yōu)化與預(yù)測,并分析它們?nèi)绾喂餐苿涌萍嫉陌l(fā)展。
在人工智能的浪潮中,機器學(xué)習(xí)已逐漸成為推動科技進步的核心動力。機器學(xué)習(xí)技術(shù)的廣泛應(yīng)用,從圖像識別到自然語言處理,從智能推薦到自動駕駛,都離不開其三個基本要素:數(shù)據(jù)、算法和模型。本文將深入探討這三個基本要素在機器學(xué)習(xí)中的作用,并分析它們?nèi)绾喂餐瑯?gòu)建出強大的智能系統(tǒng)。
隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,機器學(xué)習(xí)作為人工智能的核心技術(shù)之一,已經(jīng)深入到了各個領(lǐng)域,為我們的生活和工作帶來了翻天覆地的變化。無論是智能語音助手、自動駕駛汽車,還是個性化推薦、疾病預(yù)測,這些令人驚嘆的應(yīng)用背后,都離不開機器學(xué)習(xí)的支持。那么,機器學(xué)習(xí)的成功應(yīng)用究竟依賴于哪些關(guān)鍵要素呢?本文將詳細探討機器學(xué)習(xí)的三個關(guān)鍵要素:數(shù)據(jù)、算法與算力,并分析它們在機器學(xué)習(xí)中的重要作用。
隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,機器學(xué)習(xí)作為人工智能的核心技術(shù)之一,正逐漸滲透到我們生活的方方面面。從智能語音助手到自動駕駛汽車,從個性化推薦到疾病預(yù)測,機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用日益廣泛。然而,要實現(xiàn)這些令人驚嘆的功能,背后需要經(jīng)歷一個精心設(shè)計的機器學(xué)習(xí)流程。本文將詳細介紹機器學(xué)習(xí)的基本流程,并探討這一流程在現(xiàn)代科技中的應(yīng)用。
在機器學(xué)習(xí)的世界中,數(shù)據(jù)的有效性至關(guān)重要。無效或低質(zhì)量的數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致模型性能下降,甚至誤導(dǎo)模型的訓(xùn)練方向。因此,了解如何評估數(shù)據(jù)的有效性,以及如何從數(shù)據(jù)中提取最大價值,成為了機器學(xué)習(xí)項目成功的關(guān)鍵。本文將探討機器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)有效性的重要性、評估方法以及如何應(yīng)用這些數(shù)據(jù)來提高模型性能。
隨著數(shù)字時代的快速演進,機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析逐漸成為科技領(lǐng)域的兩大核心驅(qū)動力。這兩者雖然各自獨立,但又緊密相連,共同推動著現(xiàn)代社會的進步。本文將深入探討機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的關(guān)系,以及它們?nèi)绾喂餐茉煳覀兊奈磥怼?/p>