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燧原科技獲Pre-A輪融資3.4億，打造云端深度學習訓練平臺
燧原科技今日宣布獲得Pre-A輪融資3.4億元人民幣，由騰訊領(lǐng)投，種子輪投資方亦合資本(武岳峰資本旗下基金)、真格基金、達泰資本、云和資本繼續(xù)跟投。本輪融資將用于云端AI加速芯片及相關(guān)軟件生態(tài)的研發(fā)投入。
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王曉雷:人工智能不是萬能的 深度學習也可能被“愚弄”
不可否認，人工智能代表著未來的方向。但是在生活中，除了在某些特定的場景(自然語言處理和計算機視覺)使用到外，人們還無法感受到它的存在和意義。目前人工智能還遠沒有達到一個被公眾所大范圍接受的地步，因為它真正缺失的也是最核心的東西，正是用戶場景。更準確地來說是接地氣的用戶場景。
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中國人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢
中國人工智能行業(yè)發(fā)展趨勢 1、新一輪的開源化將成為人才爭奪主戰(zhàn)場 2、語音識別領(lǐng)域?qū)⒖焖賹崿F(xiàn)商業(yè)化部署 3、人工智能產(chǎn)業(yè)將與智慧城市建設(shè)協(xié)同發(fā)展 4、中國人工智能應(yīng)用將在服務(wù)機器人領(lǐng)域迎來突破
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Intel打破斯坦福深度學習測試記錄：力壓谷歌/NVIDIA
DAWNBench是一套用于端到端深度學習訓練和推理的基準套件。它提供了一套通用的深學習評價指標，用于量化訓練時間、訓練成本、推理延遲以及推理成本，并通過不同的優(yōu)化策略、模型體系結(jié)構(gòu)、軟件框架、云和硬件來計算推理成本。
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英特爾FPGA加速人工智能發(fā)展，助力深度學習應(yīng)用于微軟必應(yīng)智能搜索
人工智能 (AI) 正在革新各行各業(yè)，改變數(shù)據(jù)的管理和解釋方式，而且將幫助人們和企業(yè)更快地解決實際難題。
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具備機器學習與深度學習，離真正的人工智能還差多遠？
我們周圍的事物正變得越來越智能。從汽車到智能手機，到數(shù)字助理，甚至包括機器人。我們不只是在講每天層出不窮的、突破性的新功能。更重要的是，設(shè)備、計算機和機器都在聰
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可用于自動駕駛領(lǐng)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學習
CEVA 汽車市場營銷主管 Jeff VanWashenova高級輔助駕駛系統(tǒng) (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。諸如車道偏離警告、自動剎車及泊車
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GPU上四大分布式深度學習框架的區(qū)別是什么？
隨著深度學習應(yīng)用不斷進入商用化，各類框架在服務(wù)器端上的部署正在增多，可擴展性正逐漸成為性能的重要指標。香港浸會大學褚曉文團隊近日提交的論文對四種可擴展框架進行了橫向評測(Caffe-MPI、CNTK、MXNet 與 TensorFlow)。該研究不僅對各類深度學習框架的可擴展性做出了對比，也對高性能服務(wù)器的優(yōu)化提供了方向。
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新型深度學習AI軟件問世：不受限于互聯(lián)網(wǎng)
加拿大研究人員研發(fā)出一種新技術(shù)——深度學習人工智能軟件。小到智能手機，大到工業(yè)機器人，都能應(yīng)用這款軟件。同時，這款軟件的開發(fā)也為人工智能不再受限于互聯(lián)網(wǎng)和云計算鋪平了道路。
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監(jiān)控技術(shù)新天地：人工智能讓壞人無處可逃
好萊塢驚悚片長久以來就已實現(xiàn)這一點，用來識別某人的身份以及他們在視頻和圖像上做何事的工具正在成形。多年來，F(xiàn)acebook和百度等公司一直在研發(fā)這種人工智能技術(shù)。但是，隨著差錯率不斷縮小，以及這些系統(tǒng)使用范圍不斷擴大，我們可以預見到，在不久的將來，每一段視頻都可以用于分析，從而識別出里面的人物、物體和行為。
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Qualcomm加速推進人工智能研究，將技術(shù)帶到業(yè)界最前沿
Qualcomm Incorporated子公司Qualcomm Technologies， Inc.于今日闡釋了其人工智能愿景——即以無處不在的終端側(cè)人工智能對云端人工智能實現(xiàn)補充。在我們預想中的世界里，人工智能將使終端、機器、汽車和萬物都變得更加智能，簡化并豐富我們的日常生活。
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人工智能、機器學習、深度學習的聯(lián)系與區(qū)別
總結(jié)2016年一件有紀念意義的科技事件是阿法狗戰(zhàn)勝圍棋九段選手李世石，標志著人工智能算法達到了新的高度，同時也說明了人工智能未來發(fā)展的潛力，未來人工智能將會給工業(yè)服務(wù)業(yè)農(nóng)業(yè)帶來很大的影響。
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人工智能技術(shù)安防領(lǐng)域的未來在哪里？
由于受到技術(shù)瓶頸及硬件平臺計算能力的限制，人工智能在安防行業(yè)的應(yīng)用一直發(fā)展緩慢。但自從2010年以來，隨著互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，使得深度學習發(fā)揮潛力。同時以GPU為代表的硬件平臺計算能力的飛速提升，更進一步加速了深度學習技術(shù)的普及。
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為了提升深度學習效率，IBM開發(fā)出DDL軟件庫
近年來，處理器技術(shù)進入如此大，一個像U盤那么大的設(shè)備現(xiàn)在都可以用于為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供能量。但是，企業(yè)通常很難充分發(fā)揮其計算能力，因為實施大規(guī)模人工智能過程中還存在的根本挑戰(zhàn)。
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詳解人工智能芯片 CPU/GPU/FPGA有何差異？
在深度學習的領(lǐng)域里，最重要的是數(shù)據(jù)和運算。誰的數(shù)據(jù)更多，誰的運算更快，誰就會占據(jù)優(yōu)勢。因此，在處理器的選擇上，可以用于通用基礎(chǔ)計算且運算速率更快的GPU迅速成為人工智能計算的主流芯片。
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讓深度學習告別密集計算，新技術(shù)可減少95%計算量
該研究將會發(fā)布在今年的 KDD 會議上被介紹，它解決了谷歌、Facebook、微軟等大公司面臨的最大難題之一。這些大公司都在爭相建立、訓練、部署大量的深度學習網(wǎng)絡(luò)來發(fā)展不同的產(chǎn)品，例如自動駕駛汽車、翻譯、郵件智能回復。
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人工智能不存在？只是深度學習的假象！
什么是人工智能，什么不是?毫無疑問，AlphaGo是由谷歌DeepMind設(shè)計的“人工智能圍棋系統(tǒng)”，它是個非常聰明的系統(tǒng)。AlphaGo擊敗了圍棋世界冠軍Lee Sedol，而類似
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你了解人工智能背后的黑科技嗎？
人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。 人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。
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李飛飛：結(jié)合深度學習和谷歌街景來估算美國人口結(jié)構(gòu)
最近，一篇名為《Using Deep Learning and Google Street View to Estimate the Demographic Makeup of the US》的論文發(fā)布到了arxiv.org上，作為這篇論文的聯(lián)合作者之一
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CPU并非萬能，深度學習為啥更看好GPU、FPGA發(fā)揮？
深度學習全稱深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本質(zhì)上是多層次的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，即模仿人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從最基本的單元上模擬了人類大腦的運行機制。近年來，其所取得的前所未有的突破掀起了人工智能新一輪的發(fā)展熱潮。
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