问：依您看，边缘AI将给某类工业应用带来哪些新变化？答：边缘AI将在未来几年发生巨大变化。边缘设备中的神经网络加速能力以指数级的速度向前发展，意味着完全在设备上完成处理只是时间问题。例如，自动化技术、机器人和传感技术的进步都会体现在我们身边的各种机器上，这将意味着工业安全的真正改善。由人工智能物联网（AIoT）驱动的智能机器可以检查出当机械臂在其运动范围内快速摆动时没有人处于其运动路径上，还可以检查过程和材料中的缺陷，这意味着偏差会越来越小，质量会进一步提高。自动化程度的提高带来的关键机会是可以提高过程智
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近日，Imagination Technologies宣布：领先的无晶圆厂半导体公司紫光展锐（UNISOC）已获得其最新一代神经网络加速器（NNA）PowerVR Series3NX半导体知识产权（IP）的授权许可，以用于未来面向中高端移动设备市场的系统级芯片（SoC）。作为全球领先的移动通信及物联网核心芯片供应商，紫光展锐的此项决定基于其与Imagination Technologies的多年合作，目前已经在其当前的移动平台上将其芯片和系统设计能力与Imagination Technologies的Po
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如今，根据在地球上观测到的太阳和火星的运行轨迹，一种受大脑启发的机器学习算法计算出了太阳位于太阳系的中心。而天文学家花了几个世纪才弄明白这个道理。
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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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