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深入分析AI技術(shù)在世界范圍內(nèi)的專利申請數(shù)據(jù)，從專利申請的角度發(fā)現(xiàn)AI領(lǐng)域發(fā)展活躍的技術(shù)。

為幫助快手 AI 平臺進一步提升在語音識別上的工作效能，除引入新一代的英特爾?至強?可擴展處理器外，英特爾還為快手提供了英特爾?MKL與高性能編譯器兩項“尖端武器”。前者包含了一系列經(jīng)過深度優(yōu)化、線程化和矢量化的數(shù)學(xué)函數(shù)，能夠最大化地發(fā)揮基于英特爾?架構(gòu)的處理器的性能潛力。

Achronix在他們最新推出的第四代eFPGA產(chǎn)品Speedcore Gen4 eFPGA IP時，除了TSMC 7nm工藝所產(chǎn)生的對標(biāo)聯(lián)想外，其在設(shè)計方法上也走了更多。

機器學(xué)習(xí)是當(dāng)今技術(shù)最重要的基本趨勢之一，也是未來十年科技將在更廣闊的世界中改變事物的主要方式之一。作為其中的一部分，機器學(xué)習(xí)的各個方面引起關(guān)注 - 例如，它對就業(yè)的潛在影響，以及它用于我們可能認(rèn)為不道德的目的，例如它可能給予壓迫性政府的新能力。另一個，也就是這篇文章的主題，是人工智能偏差的問題。

AI在音頻處理上的應(yīng)用仍處于早期。深度學(xué)習(xí)方法讓我們可以從一個全新的角度應(yīng)對信號處理問題，但整個音頻行業(yè)對此的認(rèn)知遠遠不夠。目前而言，音頻行業(yè)專注于公式化的處理方法：深入理解問題后，手工設(shè)計求解函數(shù)。然而，理解聲音是一項非常復(fù)雜的任務(wù)，我們?nèi)祟愔庇X上認(rèn)為相當(dāng)容易的問題實際上很難公式化地描述。

近年來，強化學(xué)習(xí)在許多復(fù)雜游戲環(huán)境中取得了令人矚目的成績，從Atari游戲、圍棋、象棋到Dota 2和星際爭霸II，AI智能體在越來越復(fù)雜的領(lǐng)域迅速超越了人類水平。游戲是開發(fā)和測試機器學(xué)習(xí)算法的理想平臺。它們提出了需要多種認(rèn)知能力才能完成的具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，反映出解決現(xiàn)實世界問題所需的技能。機器學(xué)習(xí)研究人員可以在云上并行運行數(shù)千個模擬實驗，生成系統(tǒng)學(xué)習(xí)所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

算法是用ChestX-ray14數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練的，這是目前最大的X光數(shù)據(jù)庫，有超過11萬張正面胸片，來自3萬多位患者。

Zerotech Dobby AI是一款口袋大小的無人機，它使用深度學(xué)習(xí)來檢測由Xilinx Zynq SoC器件驅(qū)動的人體手勢。 該演示還將展示DeePhi的深度學(xué)習(xí)推理技術(shù)。

賽靈思今天宣布，根據(jù)IEC 61508 功能安全規(guī)范，其 Zynq? UltraScale+?MPSoC 系列經(jīng)業(yè)界領(lǐng)先的功能安全認(rèn)證機構(gòu) Exida評估，已經(jīng)達到硬件故障裕度 （HFT） 1 類，安全完整性等級 （SIL） 3 級。