神经网络 文章
美国电动车制造商特斯拉的汽车实现了高度的智能化和计算机化，该公司可以通过定期的软件升级推出更新更酷的驾驶功能，不断提升车辆可用性。据外媒最新消息，特斯拉掌门人马斯克周一宣布，特斯拉公司已经研发出一个名为“深雨”（DeepRain）的神经网络来改善其自动雨刷系统，之前，特斯拉的雨刷一直是车主们抱怨的一个功能。
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由浙江大学牵头研发完成的脉冲神经网络类脑芯片“达尔文2”，以及针对该芯片的工具链、微操作系统，日前在杭州发布。杭州电子科技大学与华为中央研究院分别参与了芯片研制与算法和应用场景研究工作。这种芯片模拟大脑神经网络的结构与功能机制，面向智慧物联网应用，展现出独到优势。
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针对人工智能(AI)算法的网络攻击新闻已不再罕见，现在几乎每天都在发生。研究人员发现，无论是在实验室环境还是在实践中，算法都十分脆弱。在许多头条新闻中，我们看到人脸识别系统可能被特殊眼镜和黑客操纵的医疗应用程序欺骗，比如AI癌症诊断系统。
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据外媒报道，在汽车上路之前，汽车需要具备的第一个基本能力就是判断该车与相邻汽车或是遇到的物体之间的距离。但是，当路上有事情打断时，甚至有电话打过来时，驾驶员的注意力往往会被分散。为了克服该问题，英伟达的研究人员提出了一个利用神经网络的解决方案。
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在某一些层面上我们已经有很好的了解，而且可能比其它的层面更为重要
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百度在AI开发大会上宣布与英特尔展开新合作，两间公司将会共同开发英特尔的Nervana神经网络处理器（Nervana Neural Network Processor for training，NNP-T 1000），结合两间公司的专长，致力于发展能够快速、高效率训练AI模型的硬件。
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美媒称，人工智能(AI)现在可以做到只参考一小段音频，就能生成一个人面部的数字图像。
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一般来说，人工智能模型的大小与它们的训练时间有关，因此较大的模型需要更多的时间来训练，随后需要更多的计算。优化数学函数(或神经元)之间的连接是有可能的，通过一个称为修剪的过程，它在不影响准确性的情况下减少了它们的整体大小。但是修剪要等到训练后才能进行。
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Development and application of embedded AI technology作者/毕盛 华南理工大学 计算机科学与工程学院（广东 广州 510006） 摘要：人工智能算法如何有效地运行在嵌入式智能终端（即边缘计算）是近年研究的热点，本文从嵌入式人工智能技术研究的意义以及所面临的问题入手，并从硬件平台、算法设计以及算法部署三个方面展开，阐述嵌入式人工智能技术开发的思路，最后通过一个应用实例说明此开发过程。 关键词：边缘计算；嵌入式系统；人工智能 1 研究意义 随着“
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201905 人工智能 神经网络
将计算机连通人脑，直接读取意识，这不是科幻。
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人工智能已经可以自动生成以假乱真的人像照片“忽悠”人类了。凭借“对抗神经网络”，人工智能从“学习”和“识别”进化到了“创造”。清华大学计算机系教授、博士生导师邓志东将此技术与深度卷积神经网络、AlphaGo并称为人工智能的三大发展。
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AI 神经网络
车牌识别主要包括车牌定位检测、字符分割和字符识别三个部分，现有的车牌识别系统都依托于类似OpenCV这样的软件平台，实际安装操作非常麻烦，没有一个专用的处理器来实现车牌识别功能，针对这一现状，我们设计了基于紫光PGT180H芯片的车牌识别系统，利用FPGA的灵活性和高速并行的特点，实现了车牌识别的功能，并在紫光同创开发板上搭建了车牌识别系统。
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图像处理 神经网络 FPGA 实时处理 201903
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