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• Imagination 系列研討會 ｜中國生成式 AI 的發(fā)展2024-12-09 16:57

  

  近期，Imagination將陸續(xù)推出全新系列研討會，涵蓋邊緣AI如何推動工業(yè)物聯網的發(fā)展，生成式AI，智能汽車未來發(fā)展趨勢等等多個熱門話題。本期研討會中，Imagination中國區(qū)產品總監(jiān)鄭魁為我們解讀了中國在基礎模型研發(fā)及其邊緣部署方面取得的進展，重點分析關鍵趨勢、技術突破以及未來展望。掃描二維碼，馬上觀看分享嘉賓：鄭魁，Imagination中國區(qū)產

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• 【一文看懂】什么是異構計算？2024-12-04 01:06

  

  隨著人工智能、深度學習、大數據處理等技術的快速發(fā)展，計算需求的復雜性不斷提升。傳統的單一計算架構已難以滿足高效處理復雜任務的要求，異構計算因此應運而生，成為現代計算領域的一個重要方向。那么，什么是異構計算？它與傳統計算有什么區(qū)別？為何異構計算在許多領域被廣泛應用？本篇文章將從以下7個角度，讓您全方位了解異構計算。1.什么是異構計算2.異構計算的工作原理3.異

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• Kaggle知識點：使用大模型進行特征篩選2024-12-03 01:06

  

  數據科學數據挖掘的核心是是對海量數據進行有效的篩選和分析。傳統上數據篩選依賴于數據驅動的方法，如包裹式、過濾式和嵌入式篩選。隨著大模型的發(fā)展，本文將探討如何利用大模型進行特征篩選。篩選思路數據驅動方法依賴于數據集中的樣本點進行統計推斷，而基于文本的方法需要描述性的上下文以更好地在特征和目標變量之間建立語義關聯。這種方法利用了大型語言模型（LLMs）中豐富的語

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• 人工智能助力網絡安全：引領安全防護新紀元2024-11-30 01:05

  

  隨著數字化轉型加速以及網絡攻擊手段日益復雜化，人工智能在網絡安全領域的應用和作用正在逐步增強。根據AlliedMarketResearch的最新研究報告，全球網絡安全市場中人工智能規(guī)模在2022年約為192億美元，預計到2032年將達到1548億美元，年均復合增長率（CAGR）為23.6%。數字化轉型不斷推動企業(yè)和機構拓展業(yè)務邊界，但也帶來了前所未有的安全挑

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• 智算中心崛起：數字化時代的新核心基礎設施2024-11-28 15:15

  

  隨著數字化時代的到來，我們的生活、工作、甚至整個社會的運行都離不開“算力”的支撐。為了更高效地處理這些海量的計算需求，一種新的基礎設施應運而生——智算中心。那么，智算中心究竟是什么？它又是如何發(fā)展的？未來會怎樣演變？接下來，我們將帶您了解智算中心的起源、發(fā)展歷程以及未來的規(guī)模趨勢。在了解智算中心的起源和發(fā)展之前，我們有必要明確它與傳統數據中心的區(qū)別。傳統數據

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• 19位國際頂尖學者聯袂撰寫《重新審視邊緣人工智能：機遇與挑戰(zhàn)》2024-11-27 01:04

  

  19位國際頂尖學者聯袂撰寫《重新審視邊緣人工智能：機遇與挑戰(zhàn)》

  人工智能 機器學習 邊緣計算 1318瀏覽量

• 寫給小白的大模型入門科普2024-11-23 01:06

  

  什么是大模型？大模型，英文名叫LargeModel，大型模型。早期的時候，也叫FoundationModel，基礎模型。大模型是一個簡稱。完整的叫法，應該是“人工智能預訓練大模型”。預訓練，是一項技術，我們后面再解釋。我們現在口頭上常說的大模型，實際上特指大模型的其中一類，也是用得最多的一類——語言大模型（LargeLanguageModel，也叫大語言模型

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• 3D異構集成重塑芯片格局2024-11-22 01:08

  

  本文由半導體產業(yè)縱橫（ID：ICVIEWS）綜合AI的激增推動了對先進半導體芯片的需求，推動了芯片設計和制造的界限。AI的快速發(fā)展迎來了半導體比以往任何時候都更加重要的時代。從訓練到部署，每個AI模型和應用程序的背后都隱藏著一個復雜的半導體網絡，這些網絡使處理大量數據所需的處理能力成為可能。AI的激增推動了對先進半導體芯片的需求，推動了芯片設計和制造的界限。

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• 視頻目標跟蹤從0到1，概念與方法2024-11-20 01:06

  

  導讀從目標跟蹤的應用場景，底層模型，組件，類型和具體算法幾個方面對目標跟蹤做了全方面的介紹，非常好的入門文章。在今天的文章中，我們將深入研究視頻目標跟蹤。我們從基礎開始，了解目標跟蹤的需求，然后了解視覺目標跟蹤的挑戰(zhàn)和算法模型，最后，我們將介紹最流行的基于深度學習的目標跟蹤方法，包括MDNET,GOTURN,ROLO等。本文希望你

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• 什么是機器學習？通過機器學習方法能解決哪些問題？2024-11-16 01:07

  

  來源：Master編程樹“機器學習”最初的研究動機是讓計算機系統具有人的學習能力以便實現人工智能。因為沒有學習能力的系統很難被認為是具有智能的。目前被廣泛采用的機器學習的定義是“利用經驗來改善計算機系統自身的性能”。事實上，由于“經驗”在計算機系統中主要以數據的形式存在，因此機器學習需要設法對數據進行分析學習，這就使得它逐漸成為智能數據分析技術的創(chuàng)新源之一，

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