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目前光芯片與光器件國產(chǎn)化程度較低，國內(nèi)產(chǎn)品多為無源器件、低 速率光芯片，根據(jù) ICC 預(yù)測，2021 年我國 25G 光芯片國產(chǎn)化率約 20%，25G 以 上光芯片國產(chǎn)化率僅 5%。...
在當(dāng)今快速發(fā)展的技術(shù)環(huán)境中，人工智能 （AI） 正在全面改變行業(yè)，軟件開發(fā)也不例外。AI 可以通過簡化流程、自動(dòng)執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)以及使開發(fā)人員能夠構(gòu)建創(chuàng)新應(yīng)用程序來顯著增強(qiáng)開發(fā)人員體驗(yàn)。...
強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域，專注于決策過程。與其他形式的機(jī)器學(xué)習(xí)相比，強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型通過與環(huán)境交互并以獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰的形式接收反饋來學(xué)習(xí)。...
矢量數(shù)據(jù)庫目前在科技界風(fēng)靡一時(shí)，而不僅僅是炒作。由于利用矢量嵌入的人工智能進(jìn)步，矢量搜索變得越來越重要。這些向量嵌入是單詞嵌入、句子或文檔的向量表示，只需查看向量之間的距離度量，即可為語義接近的輸入提供語義相似性。...
Customer 360 是跨多個(gè)接觸點(diǎn)了解和管理客戶數(shù)據(jù)的綜合方法。組織必須全面了解客戶的交互、偏好和需求，以便提供個(gè)性化的體驗(yàn)和服務(wù)。集成 GPT API 等 AI 驅(qū)動(dòng)的語言模型可以顯著增強(qiáng) Customer 360 系統(tǒng)的功能，通過自然語言處理、文本生成和數(shù)據(jù)分析增加價(jià)值。本文深入探討了將 ...
生成式 AI 正在通過自動(dòng)化任務(wù)、增強(qiáng)協(xié)作和加速創(chuàng)新來改變軟件開發(fā)。這項(xiàng)尖端技術(shù)有望增強(qiáng)各種軟件角色，為共同創(chuàng)新創(chuàng)造不同的視角和機(jī)會(huì)。在本文中，我將深入研究生成式AI在軟件開發(fā)中的未來，討論道德考慮，并總結(jié)對行業(yè)的潛在影響。...
本系列文章的第一部分討論的CIFAR網(wǎng)絡(luò)由不同層的神經(jīng)元組成。如圖1所示，32 × 32像素的圖像數(shù)據(jù)被呈現(xiàn)給網(wǎng)絡(luò)并通過網(wǎng)絡(luò)層傳遞。CNN處理過程的第一步就是提取待區(qū)分對象的特性和結(jié)構(gòu)，這需要借助濾波器矩陣實(shí)現(xiàn)。設(shè)計(jì)人員對CIFAR網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模后，由于最初無法確定這些濾波器矩陣，因此這個(gè)階段的網(wǎng)絡(luò)無...
隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展，AI可以越來越多地支持以前無法實(shí)現(xiàn)或者難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用。本系列文章基于此解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)及其對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的意義。CNN是一種能夠從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取特征的強(qiáng)大工具，例如識(shí)別音頻信號或圖像信號中的復(fù)雜模式就是其應(yīng)用之一。...
AI應(yīng)用通常需要消耗大量能源，并以服務(wù)器農(nóng)場或昂貴的現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)為載體。AI應(yīng)用的挑戰(zhàn)在于提高計(jì)算能力的同時(shí)保持較低的功耗和成本。當(dāng)前，強(qiáng)大的智能邊緣計(jì)算正在使AI應(yīng)用發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變。與傳統(tǒng)的基于固件的AI計(jì)算相比，以基于硬件的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器為載體的智能邊緣AI計(jì)算具備驚人的速度和...
RES在圖形編輯、視頻制作、人機(jī)交互和機(jī)器人等眾多應(yīng)用領(lǐng)域具有巨大潛力。目前，大多數(shù)現(xiàn)有方法都遵循在知名數(shù)據(jù)集ReferIt和RefCOCO中定義的RES規(guī)則，并在近年來取得了巨大進(jìn)展。...
2022年12月，OpenAI發(fā)布基于GPT-3.5的聊天機(jī)器人模型ChatGPT，參數(shù)量達(dá)到1750億個(gè)。ChatGPT引領(lǐng)全球人工智能浪潮，人工智能發(fā)展需要AI芯片作為算力支撐。...
傳統(tǒng)的語音到文本的翻譯是通過語音識(shí)別和文本機(jī)器翻譯的串聯(lián)實(shí)現(xiàn)。這個(gè)方法的缺點(diǎn)是推理過程中的錯(cuò)誤會(huì)累加。ConST 可以直接將英語的語音翻譯成中文的文本，而且在語音到文本的翻譯中，達(dá)到了 SOTA（state of the art）的效果[2]。...
一般情況下，我們需要先指定一個(gè)k，當(dāng)一個(gè)新的數(shù)據(jù)集來臨時(shí)，我們首先計(jì)算這個(gè)新的數(shù)據(jù)跟訓(xùn)練集中的每一個(gè)數(shù)據(jù)的距離，一般使用歐氏距離。...
拍攝噪聲 (shot noise) 一般是泊松分布，它與接受的光信號的強(qiáng)度有關(guān)，發(fā)生在光子信號讀取之后激發(fā)電信號的過程中。...
與寧德時(shí)代傳統(tǒng)的電池缺陷檢測方法相比，基于 AI 技術(shù)的新方案有更好的速度與更高的精度，達(dá)到了預(yù)先設(shè)定的目標(biāo)——零漏檢及單工序 400FPS 以上的圖像處理速度。...
PEFT 技術(shù)旨在通過最小化微調(diào)參數(shù)的數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度，來提高預(yù)訓(xùn)練模型在新任務(wù)上的性能，從而緩解大型預(yù)訓(xùn)練模型的訓(xùn)練成本。這樣一來，即使計(jì)算資源受限，也可以利用預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)來迅速適應(yīng)新任務(wù)，實(shí)現(xiàn)高效的遷移學(xué)習(xí)。因此，PEFT 技術(shù)可以在提高模型效果的同時(shí)，大大縮短模型訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算成本，讓更多...
該團(tuán)隊(duì)提出的光學(xué)卷積處理單元實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了手寫數(shù)字圖像特征提取和分類能力。結(jié)果表明，圖像特征提取精度達(dá)到5 bit；對來自MNIST手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)庫的手寫數(shù)字進(jìn)行十分類，準(zhǔn)確率達(dá)92.17%。...
一些研究人員便立馬想到可以使用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fully convolutional Network)來實(shí)現(xiàn)這個(gè)過程，全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fully convolutional Network)是我們之前在2D計(jì)算機(jī)視覺當(dāng)中所采用的用于圖像分割的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。...
前向梯度學(xué)習(xí)通常用于計(jì)算含有噪聲的方向梯度，是一種符合生物學(xué)機(jī)制、可替代反向傳播的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法。然而，當(dāng)要學(xué)習(xí)的參數(shù)量很大時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)的前向梯度算法會(huì)出現(xiàn)較大的方差。...
深度學(xué)習(xí)的意思其實(shí)不是不變的，它的本意是動(dòng)態(tài)發(fā)展的。最初的深度學(xué)習(xí)基本意思是聚焦于區(qū)別于誤差反向傳遞算法（Backpropogation）那種打包式的黑箱（black-box）學(xué)習(xí)方法。...
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