- 最新一代人工智能或将开启新一轮科技革命，全面提升各种人机交互体验。人工智能日益融入人们的日常生活，在方方面面带来深刻变化。基于人工智能的文本和图像生成工具可以创建出令人难以置信的内容。不仅如此，人工智能的触角已从视觉和文字媒介，伸向语音转文字（STT）和自然语言处理（NLP）等音频应用，展现出巨大潜力。然而，音频应用质量大幅提高是否仅仅归功于最新一代基于大语言模型的生成式人工智能？还是说硬件依然功不可没？就拿高信噪比（SNR）微机电系统（MEMS）麦克风来说，它为实现这种必将改变人们日常生活的新质人机交互
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NLP STT SNR MEMS 麦克风
- 在生物医学这样的专业领域训练NLP模型，除了特定数据集，「域外」文本也被认为是有用的。但最近，微软的研究人员「大呼」：我不这么觉得！什么是预训练？这是一个拷问人工智能「门外汉」的灵魂问题。生而为人，我们不需要一切从零开始学习。但是，我们会「以旧学新」，用过去所学的旧知识，来理解新知识和处理各种新任务。在人工智能中，预训练就是模仿人类这个过程。预训练（pre-training）这个词经常在论文中见到，指的是用一个任务去训练一个模型，帮助它形成可以在其他任务中使用的参数。用已学习任务的模型参数初始
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微软 NLP
- 机器学习和深度学习已成为我们生活中不可或缺的部分。利用自然语言处理（NLP）、图像分类和物体检测实现的人工智能（AI）应用已深度嵌入到我们使用的众多设备中。大多数AI应用通过云引擎即可出色地满足其用途，例如在Gmail中回复电子邮件时可以获得词汇预测。虽然我们可以享受到这些AI应用带来的益处，但这种方法导致隐私、功耗、延时和成本等诸多因素面临挑战。如果有一个能够在数据来源处执行部分或全部计算（推断）的本地处理引擎，那么这些问题即可迎刃而解。传统数字神经网络的存储器功耗存在瓶颈，难以实现这一目标。为了解决这
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AI NLP FG SDK ADC
- 近日，Gartner发布了数据与分析领域的十大技术趋势，为数据和分析领导者的 新冠疫情（COVID-19） 响应和恢复工作提供指导，并为疫情后的重启做好准备。数据和分析领导者如果希望在疫情后能持续创新，就需要不断提高数据处理和访问的速度，扩大分析规模，在前所未有的市场动荡中赢得成功 。 数据和分析领导者应检验以尝试以下十大数据和分析趋势，加快新冠疫情后的恢复：趋势1：更智能、更高速、更负责的AI到2024年底，75%的企业机构将从 人工智能 （AI）试点
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NLP AI ML
- 全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner最新研究报告显示，负责人工智能（AI）战略的高管，尤其是政府和医疗机构的首席信息官（CIO）和首席数据官（CDO），应该在新冠肺炎（COVID-19）疫情期间充分利用AI技术，在五个核心领域改善决策制定。“在抗击新冠肺炎疫情的战争中，AI是重要的武器库，”Gartner研究副总裁 Erick Brethenoux 表示，“这项技术能对病毒的传播进行预判，帮助医生更快、更准确地诊断病例，衡量减缓疫情传播对策的有效性，优化急救资源，等等。AI的
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AI COVID-19 CDO NLP
- 机器学习和深度学习已成为我们生活中不可或缺的部分。利用自然语言处理（NLP）、图像分类和物体检测实现的人工智能（AI）应用已深度嵌入到我们使用的众多设备中。大多数AI应用通过云引擎即可出色地满足其用途，例如在Gmail中回复电子邮件时可以获得词汇预测。虽然我们可以享受到这些AI应用带来的益处，但这种方法导致隐私、功耗、延时和成本等诸多因素面临挑战。如果有一个能够在数据来源处执行部分或全部计算（推断）的本地处理引擎，那么这些问题即可迎刃而解。传统数字神经网络的存储器功耗存在瓶颈，难以实现这一目标。为了解决这
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AI NLP
- 近日，清华大学人工智能研究院自然语言处理与社会人文计算研究中心（以下简称“中心”）成立仪式举行。
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清华 AI NLP
- 作者/沈绪榜 中国航天科技集团公司九院七七一研究所研究员、博士生导师、中国科学院院士 编者按： 不久前， 在第十六届中国计算机学会(CCF) 全国嵌入式系统大会上， 沈绪榜院士介绍了嵌入式系统发展的新趋势、 新挑战和新机遇。 嵌入式系统发展的新趋势 最近几年， 物联网、 信息物理系统CPS(Cyber-Physical System)、 VR/AR技术、 人工智能技术、
自动驾驶技术以及区块链技术等新兴技术的出现和发展， 嵌入式系统设计呈现新的发展趋势。 第一， 功能需求越来越多。 自动驾
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物联网 NLP VR AR 201902
- 比尔·盖茨曾说过，“语言理解是人工智能皇冠上的明珠”。自然语言处理(NLP，Natural Language
Processing)的进步将会推动人工智能整体进展。 NLP
的历史几乎跟计算机和人工智能(AI)的历史一样长。自计算机诞生，就开始有了对人工智能的研究，而人工智能领域最早的研究就是机器翻译以及自然语言理解。 在 1998 年微软亚洲研究院成立之初，NLP 就被确定为最重要的研究领域之一。历经二十载春华秋实，在历届院长支持下，微软亚洲研究院在促进 NLP
的普及与发展以及人才
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微软 NLP
- 最近一个有意思的现象，是机器阅读理解突然开始热络了起来。
2月21日，百度自然语言处理团队研发的V-Net模型以46.15的Rouge-L得分登上微软的MS MARCO(Microsoft MAchine Reading COmprehension)机器阅读理解测试排行榜首。
加上此前斯坦福大学的SQuAD竞赛中，阿里、哈工大讯飞联合实验室等团队先后超越了人类平均水平。这意味着，机器阅读理解领域的两大顶级赛事：MS MARCO和SQuAD的记录先后由中国团队打破
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NLP
- 可编程逻辑(PLD)是由一种通用的集成电路产生的，逻辑功能按照用户对器件编程来确定，用户可以自行编程把数字系统集成在PLD中。经过多年的发展，可编程逻辑器件由70年代的可编程逻辑阵列器件 (PLD) 发展到目前的拥有数千万门的现场可编程阵列逻辑 (FPGA)，随着人工智能研究的火热发展，FPGA的并行性已经在一些实时性很高的神经网络计算任务中得到应用。由于在FPGA上实现浮点数会耗费很多硬件资源，而定点数虽然精度有限，但是对于不同应用通过选择合适的字长精度仍可以保证收敛，
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NLP LM
- 国家实力的提升来源于科技企业创新，AI时代群雄逐鹿，中美两国充分认识到人工智能的重要意义，从人才到政策全面扶植人工智能企业。
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AI NLP
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