意法半导体（ST）发布了STM32Cube.AI version 7.2.0，这是微控制器厂商推出的首款支持超高效深度量化神经网络的人工智能(AI)开发工具。 STM32Cube.AI 将预先训练好的神经网络转换成STM32微控制器（MCU）可以运行的C语言代码，是充分利用嵌入式产品有限的内存容量和算力开发尖端人工智能解决方案的重要工具，将人工智能从云端下移到边缘设备，能够为应用带来巨大的优势，其中包括原生隐私保护、确定性实时响应、更高的可靠性和更低的功耗。边缘人工智能还有助于优化云计算使用率。
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意法半导体 STM32Cube.AI 深度量化 神经网络
意法半导体（ST）发布了STM32Cube.AI version 7.2.0，这是微控制器厂商推出的首款支持超高效深度量化神经网络的人工智能(AI)开发工具。 STM32Cube.AI 将预先训练好的神经网络转换成STM32微控制器（MCU）可以运行的C语言代码，是充分利用嵌入式产品有限的内存容量和算力开发尖端人工智能解决方案的重要工具，将人工智能从云端下移到边缘设备，能够为应用带来巨大的优势，其中包括原生隐私保护、确定性实时响应、更高的可靠性和更低的功耗。边缘人工智能还有助于优化云计算使用率。
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意法半导体 STM32 AI开发工具 神经网络
机器学习神经网络进步使我们能够处理越来越大量储存资料。传统方法是将数据传输到算法设备，但是这种移动巨量数据（高达 1 PB）以供可能只有几十兆位元算法来进行处理真的有意义吗？因此，在靠近数据储存位置处理数据的想法引起了很多关注。本文研究了计算储存理论和实践，以及如何使用计算储存处理器 (CSP) 为许多计算密集型任务提供硬件加速和更高性能，而不会给主机处理器带来大量负担。数据集崛起近年来，神经网络算法在汽车、工业、安全和消费等应用中使用显著增加。基于边缘物联网传感器通常只处理少量数据，因此所使用算法占用很
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什么是人脸识别？人脸识别是一种软件层面的算法，用于通过处理视频帧或数字图像来验证或识别一个人的身份，其中该人的脸是可见的。面部识别技术有几种不同的工作方法，但是他们通常会将图像中的面部特征与数据库中的面部特征进行比较。人脸识别处理的4个步骤特定的神经网络被训练用来检测人脸的标签，并将人脸与图像中的其他物体区分开来。标签是人类普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。人脸识别算法的工作流程任何人脸检测和识别系统或软件都绕不开人脸识别算法。业界将这些算法分为两种：几何方法侧重于区分特征简而言之就将
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2021年对于人工智能技术和产业，依旧是不平凡的一年。随着算力、数据、算法等要素逐渐齐备，先进的算法结构不断涌现，各个研究方向研究成果层出不穷，成熟的AI技术逐渐向代码库、平台和系统发展，实现产业和商业层面的落地应用，推动人工智能发展迈向新阶段。在新的一年即将到来之际，智源研究院采用案例征集、专家咨询等方法，向高校和科研机构专家学者征集2021年度人工智能动态、案例等内容，并通过向专业人士咨询的形式汇总观点及建议，形成2021-2022年度人工智能前沿报告（AI Frontiers Report）。报告专
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1 神经网络用于智能工厂和机器人的应用场景Imagination 关注应用人工智能（AI），特别是神经网络技术来应对智能工厂和机器人应用场景这一嵌入式系统新趋势。随着自动化程度的提高，对嵌入式系统的需求不断增加，过去微控制器（MCU）和基础处理器能够满足对嵌入式系统的需求，而现在整个世界正在发生变化。我们所处的世界正向着全自动化迈进，以实现更高的生产率和安全性，智能工厂、工业机器人、数字孪生等概念，以及软件定义环境，甚至“元宇宙”等来自科幻小说的概念，都变得越来越受关注。元宇宙环境
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202109 神经网络 智能工厂
1 神经网络的含义人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种模仿人类头脑处理信息方式的数学模型。这种人工神经网络（简称NN）的基本单元是神经元（Neuron），各个神经元与其他神经元互相连结在一起，一个神经元会受到多个其他神经元状态的冲击，也会将冲击传递给其他神经元。我们把人类头脑里的神经元简化成一个圆圈，而以箭号来表示冲击的传递。这些神经元都位于层（Layer）中，最典型的神经网络模型包含三个部分：输入层（Input Layer）、隐藏层（Hidde
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202108 神经网络 空间对应
简介化学机械抛光 (CMP) 是当今集成电路 (IC) 制造工艺中的关键作业。由于设计极其紧凑，并且 缩小到最先进的工艺技术节点，CMP 后的平面性变化可能会对制造成功产生重大影响。为了减轻 CMP 工艺的负面影响，大多数 IC 制造商使用 CMP 建模来检测前道工序 (FEOL) 和 后道工序 (BEOL) 层中的潜在弱点，作为其可制造性设计 (DFM) 流程的一部分。CMP 弱点分 析旨在寻找设计中经过 CMP 后出现缺陷的概率高于平均值的区域。不同材料在 CMP 工艺 下会表现出不同的腐蚀速率，因此
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神经网络 CMP 轮廓建模
就像从色彩中提炼出“三原色”，具有神经网络的图形是将气味关系定量建模的一种合适的方法，在这方面，气味可以被标记为多个分类标签，研究人员称之为“气味嵌入”。智东西8月17日报道，想象一下，有一天电子产品可以模拟人的大脑识别并区分气味，随时提醒你周围的气味异常助你及时了解情况；或是在看电影的时候精确地对应屏幕中的画面闻到相应的味道；甚至可以通过平板电脑上配备的气味按键，帮助盲人通过气味挑选菜品，这种感觉想想都觉得既方便又美妙。图像和声音的网络化传输多数人已经司空见惯，而气味是不是也可以进行网络化识别传输呢？但
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8月16日消息，特斯拉CEO马斯克日前在社交网络上表示，公司正在开发一种称为Dojo的神经网络训练计算机，以处理大量的视频数据。马斯克称，Dojo就像是一头真正的性能野兽。马斯克进而表示， 如果网友觉得这些听起来很有趣，欢迎考虑加入特斯拉的AI或计算机/芯片团队。马斯克此前曾提到过Dojo项目，这次再提，可能是为了吸引人才。在去年的自动驾驶开放日（“Autonomy Day”）上，马斯克曾表示，Dojo目标是能够接收大量数据并在视频级别进行培训，并使用Dojo程序或Dojo计算机对大量视频进行无监督的大规
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在近期举行的第 43 届国际信息检索年会 (ACM SIGIR2020) 上，Geoffrey Hinton 做了主题为《The Next Generation of Neural Networks》的报告。Geoffrey Hinton 是谷歌副总裁、工程研究员，也是 Vector Institute 的首席科学顾问、多伦多大学 Emeritus 荣誉教授。2018 年，他与 Yoshua Bengio、Yann LeCun 因对深度学习领域做出的巨大贡献而共同获得图灵奖。自 20 世纪 80 年代开始
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在推进全面屏进程中，打孔前摄已经是较为成熟的商用解决方案，不过即将会被屏下前摄所取代。 屏下前摄是指摄像头位于透明的 OLED 面板下方，在不活动的时候这个屏幕仍然可以作为一个正常的显示屏工作，在拍摄的时候能够让光线透过到达前摄传感器。屏下前摄存在非常多的优势，但现有技术尚不足以使其商业化，其中一个尚未解决的问题就是由于屏幕像素结构的衍射，会模糊图像，降低对比度，降低可用的光照度，甚至完全遮挡一些图像内容。幸运的是，这种影响是以可预测的方式发生的，而且由于像素结构决定了一般只在水平方向上发生。为此 微软
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来源：中国科学院自动化研究所 音乐贯穿了人类文明的历史，与每一种文化息息相关，遍布世界每一个角落。人类如此为音乐着迷，那么人类的大脑是如何感受与存储音乐的？计算机如何能像人类大脑一样感知与记忆音乐呢？ 中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心曾毅团队充分借鉴了人类大脑在音乐信息处理方面的神经机制，构建了一个多尺度的多脑区协同的脉冲神经网络SNN（Spiking Neural Network）模型，用于音乐感知与记忆。 模型可以通过一首曲名从而回忆起整首乐曲，也可以只通过一个片段
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据外媒New Atlas报道，昆虫会在不同的步态之间快速转换，以应对外界刺激。科学家们现在创造了一个小型机器人，利用集成的人工神经网络，可以做同样的事情--这项技术最终可能会被用于性能更好的假肢。这款3D打印的六足机器人被称为NeuroPod，由西班牙的研究人员开发。
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据electrek报道，特斯拉申请了一项技术专利，计划从其庞大的车队中获取数据，以训练自动驾驶神经网络。
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