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Amazon EC2 Inf2實例正式可用 助力更低成本、更高性能的生成式AI推理
深度學習(DL)的創(chuàng)新，特別是大語言模型(LLM)的快速發(fā)展，已經(jīng)席卷了整個行業(yè)。深度學習模型的參數(shù)已從數(shù)百萬增加到數(shù)十億，為我們呈現(xiàn)了越來越多激動人心的新能力。它們正在催生新的應(yīng)用，如生成式AI或醫(yī)療保健和生命科學的高級研究。亞馬遜云科技一直在芯片、服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心互連和軟件服務(wù)等多個方面創(chuàng)新，加速深度學習工作負載的大規(guī)模應(yīng)用。
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人工智能對人類的影響
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。
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為什么芯片要叫寒武紀？
“寒武紀”是中國科學院計算技術(shù)研究所發(fā)布的全球首個能夠“深度學習”的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”處理器芯片。寒武紀，即深度學習處理器，它是給電腦創(chuàng)造出模仿人類大腦多層大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的芯片。在深度學習處理器的運行當中，計算系統(tǒng)的運算能力提升是決定深度學習處理效率的關(guān)鍵。深度學習是指多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓練它的方法。通俗講就是指計算機通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模擬人腦的機制來學習、判斷、決策。
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人工智能帶來了哪些發(fā)展技術(shù)？
機器學習(Machine Learning)是一門涉及統(tǒng)計學、系統(tǒng)辨識、逼近理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化理論、計算機科學、腦科學等諸多領(lǐng)域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能。
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機場道面表觀缺陷快速檢測技術(shù)研究
摘要:機場道面表觀缺陷情況是道面評價的重要指標之一,直接影響著航空器起降安全,目前機場主要通過人工巡檢的方式定期檢查記錄機場道面表觀缺陷,效率低,工作量大,而現(xiàn)有的自動化檢測算法存在準確度低、推理速度慢、算力要求高等問題。針對這些問題,結(jié)合深度學習的目標檢測技術(shù)進行研究,提出一種快速高效的機場道面表觀缺陷檢測方法,在保證準確性的前提下,計算平均僅耗時22ms,對實現(xiàn)機場道面自動化高效檢測,提高機場運行效率有重要意義。
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人工智能有哪些優(yōu)勢?人工智能5項技術(shù)介紹!
為增進大家對人工智能的認識，本文將對人工智能的優(yōu)勢、人工智能的技術(shù)予以介紹。
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人工智能點火，物聯(lián)網(wǎng)、深度學習等起飛！
人工智能如今早已經(jīng)浸入生活的方方面面。從能夠戰(zhàn)勝人類頂尖圍棋選手的AlphaGo，到能夠語音控制家電的智能音箱，人工智能使成千上萬的行業(yè)和場景發(fā)生了前所未有的變化。
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關(guān)于深度學習、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)你了解有多少？
想要了解“深度學習+”，我們必須回到深度學習技術(shù)在中國落地生根的歷史當中。2006年，辛頓等人意外發(fā)現(xiàn)了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶來的全新可能性，就此將上世紀80年代已經(jīng)產(chǎn)生的機器學習技術(shù)，推動到了深度學習的新階段，而深度學習技術(shù)在一系列AI測試任務(wù)上的優(yōu)異表現(xiàn)，也重新燃起了人們對AI的期待?？陀^來說，經(jīng)歷了兩次寒冬的AI技術(shù)，能夠再次復興的核心要素就是深度學習技術(shù)的出現(xiàn)。
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什么是深度學習
深度學習是近10年機器學習領(lǐng)域發(fā)展最快的一個分支，由于其重要性，三位教授(Geoffrey Hinton、Yann Lecun、Yoshua Bengio)因此同獲圖靈獎。深度學習模型的發(fā)展可以追溯到1958年的感知機(Perceptron)。1943年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就已經(jīng)出現(xiàn)雛形(源自NeuroScience)，1958年研究認知的心理學家Frank發(fā)明了感知機，當時掀起一股熱潮。后來Marvin Minsky(人工智能大師)和Seymour Papert發(fā)現(xiàn)感知機的缺陷：不能處理異或回路等非線性問題，以及當時存在計算能力不足以處理大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問題。于是整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進入停滯期。
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用于可擴展和節(jié)能 AI 的基于憶阻器交叉開關(guān)的學習系統(tǒng)
得克薩斯 A&M 大學、Rain Neuromorphics 和桑迪亞國家實驗室的研究人員最近設(shè)計了一種新系統(tǒng)，可以更有效地更大規(guī)模地訓練深度學習模型。該系統(tǒng)在Nature Electronics上發(fā)表的一篇論文中介紹，它依賴于使用新的訓練算法和憶阻器交叉開關(guān)硬件，可以同時執(zhí)行多項操作。
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機器學習、深度學習3大本質(zhì)區(qū)別了解嗎?機器學習有哪些數(shù)據(jù)偏差
在這篇文章中，小編將對機器學習的相關(guān)內(nèi)容和情況加以介紹以幫助大家增進對它的了解程度，和小編一起來閱讀以下內(nèi)容吧。
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機器學習、AI、DL有何區(qū)別?構(gòu)建機器學習模型應(yīng)避免哪些錯誤?
一直以來，機器學習都是大家的關(guān)注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家?guī)頇C器學習的相關(guān)介紹，詳細內(nèi)容請看下文。
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如何用機器學習治理網(wǎng)絡(luò)安全?機器學習在工業(yè)領(lǐng)域存在哪些瓶頸?
在下述的內(nèi)容中，小編將會對機器學習的相關(guān)消息予以報道，如果機器學習是您想要了解的焦點之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。
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基于實時語義分割模型的機場道面裂縫檢測方法研究
摘要:機場道面裂縫影響著飛機的安全起降,當前機場主要依靠傳統(tǒng)的人工巡查方式檢測道面裂縫。隨著深度學習算法的快速發(fā)展,語義分割模型在保證精度的前提下推理速度不斷提高,為自動實時檢測道面裂縫提供了技術(shù)支撐。在此背景下,結(jié)合語義分割模型的研究成果,提出了一種在機器人巡檢過程中實時檢測機場道面裂縫的方法。
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如何構(gòu)建機器學習模型?數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和深度學習有何區(qū)別
一直以來，機器學習都是大家的關(guān)注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家?guī)頇C器學習的相關(guān)介紹，詳細內(nèi)容請看下文。
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AI大佬懟懟懟的背后，究竟暗藏哪些玄機？
在四年前的爭論中，Marcus認為：“深度學習必須通過一些借鑒自經(jīng)典符號系統(tǒng)的操作得到增強，也就是說需要充分利用經(jīng)典人工智能技術(shù)（允許顯式地表示層次結(jié)構(gòu)和抽象規(guī)則）的混合模型，并將其同深度學習的優(yōu)勢相結(jié)合。”事實上，符號學派的歷史頗為悠久，如果說蒸汽機和發(fā)動機開啟了第一次產(chǎn)業(yè)革命，內(nèi)燃機和電動機發(fā)動了第二次產(chǎn)業(yè)革命。人工智能掀起的新一輪從模擬化到數(shù)字化的革命就是自符號學派開始的。
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大腦建模師：不要相信深度學習
過去20年間，深度學習通過一系列有效的商業(yè)應(yīng)用在人工智能研究和項目中占有優(yōu)勢。但光彩背后，一些根深蒂固的問題威脅著技術(shù)的提升。舉例來說，典型的深度學習程序無法很好地執(zhí)行一項以上的任務(wù)，嚴重限制了該技術(shù)在嚴格控制環(huán)境下特定任務(wù)的應(yīng)用。更嚴重的是，有人稱深度學習不可信，因為其無法解釋，而且它不適合某些應(yīng)用程序，可能出現(xiàn)的遺忘可導致災難性后果。說得更直白一點，即使算法確實有效，也不能完全了解為什么有效。雖然深度學習工具正在慢慢學習新的數(shù)據(jù)庫，但其學習記憶的任意部分都可能會突然發(fā)生崩潰。
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嵌入式視覺和邊緣人工智能需要注意的五件事
首先，沒有人感到驚訝，深度學習仍然是該領(lǐng)域的主導力量。它從根本上改變了計算機視覺的可能性，以及我們?nèi)绾巫龅竭@一點。它使開發(fā)更多地由數(shù)據(jù)驅(qū)動而不是代碼驅(qū)動，它改變了我們使用的工具和技術(shù)。但數(shù)據(jù)是一種痛苦。你從哪里得到它?你需要多少?你如何得到更多?你怎么知道你有正確的數(shù)據(jù)?
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AI、機器學習、深度學習有何聯(lián)系?機器學習3大算法介紹!
機器學習將是下述內(nèi)容的主要介紹對象，通過這篇文章，小編希望大家可以對機器學習的相關(guān)情況以及信息有所認識和了解，詳細內(nèi)容如下。
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L3級自動駕駛的技術(shù)原理是什么?自動駕駛?cè)齻€要素了解嗎?
自動駕駛將是下述內(nèi)容的主要介紹對象，通過這篇文章，小編希望大家可以對自動駕駛的相關(guān)情況以及信息有所認識和了解，詳細內(nèi)容如下。
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