Signify Research的一个新报告显示，世界医学影像领域在近期迎来了高增长期，并将在2023年达到每年20亿美元的数字。 虽说之前有不少质疑的声音，但AI还是证明了自己的能力，尤其在提高医学影像的效率、精确度、因人而异的治疗方法和更好的治疗成果这些方面。 需要做诊断性医学影像的人数一直在上涨，但在世界很多地区，专业医生的数量是远远不够的。这就为AI医学影像提供了良好的成长空间。图片将趋势显示得很清晰。不管是深度学习还是其他种类的AI计算机成像，AI医学影像的世界市场一路上扬。不仅市场急剧
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AI
昨天，三星集团对外公布，未来三年为推动人工智能、5G、生物技术、显示器和半导体等关键项目，将支出1610亿美元(约1万亿元)用于研发。 为了扩大自身的AI能力，三星将在英国、加拿大、俄罗斯、美国和韩国的全球AI中心将研究人员数量增加到1000人，确保三星将成为下一代电信技术(5G)的全球参与者，并加强对未来汽车的电子元件的关注。 1万亿元不是个小数目，它的流向也非常明确，即主要用于韩国国内。三星方面表示，这笔投资中大概四分之三的资金用于国内项目。所以，这笔资金预计将为韩国间接创造70万个新的工作岗
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三星 AI 5G
据报道，2018年8月3日-5日，江苏省医师协会放射医师分会年会暨中国医师协会放射医师分会神经影像年会、白求恩公益基金会影像诊断专委会高峰会在南京成功召开，大会邀请了包括金征宇教授、冯晓源教授、田捷教授、Sanjiv Sam Gambhir教授等在内的138位国内外医学影像领域专家，同时也吸引了全国1153名注册参会的医学影像专业人员，汇聚金陵，济济一堂，对中国医学影像的发展，住院医师培训，各种疾病特别是中枢神经系统疾病的诊断思路和临床路径进行了深入探讨和交流。同时对社会关注度极高的医学影像AI，也开
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AI
Epyc芯片正不断蚕食至强处理器的x86营收份额。 Mercury Research公司的半导体研究人员们正在对数据进行整理，旨在反映AMD新一代处理器对英特尔在x86服务器CPU领域垄断地位的冲击。 Wells Fargo公司高级分析师Aaron Rakers已经看到了其中的2018年第二季度统计数字。他在接受采访时表示，“英特尔的服务器CPU份额估计已经下降至98.7%，其上个季度的份额占比为99%，上年同期则为99.5%。” “与此同时，AMD的服务器CPU份额则在2018年第二季度提升至
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AMD 处理器
人工智能(AI)是物联网及工业4.0发展的核心。如果一个国家AI应用接受度越高，将对其GDP产生贡献愈大。我国在既有半导体及ICT技术优势及竞争力的基础上，迎合各产业的需求不断增加，开发出各种新应用晶片。 人类一直对于与自己相仿的机器人、以及人工智能(AI)的概念饶有兴致。好莱坞电影和科幻小说也一直启发着科学家们向着此方向不断努力。虽然AI的泡沫曾经破灭了多次，但是近年来，一些重大的发展与突破又一次将该领域带回到了公众面前。就目前而言，未来AI发展有八大新趋势。 一、行业垂直领域应用潜力大 人工
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AI AR
无论是国内，还是国外，许多AI芯片仍停留在实验室数据的阶段，更多是搏得一时好彩，但离真正商用的距离有很长的路要走。
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AI 芯片
近日，高通的几位高管，包括CDMA技术高级市场总监Michelle Leyden Li、GPU产品管理高级总监Tim Leland、CPU产品管理总监Tavis Lanier，畅谈了移动平
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高速、高密集的数据处理需求不断挑战着DSP的性能极限，顺应这些需求，DSP未来将如何发展?日前，在与ADI工业部门市场经理陆磊的交流中，笔者找到了些许
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开源操作系统 处理器 浮点算法 DSP
第1页：英特尔5种处理器模式 应用场景不同互联网络的快速发展，让人与人之间的距离缩短，让世界的联网设备数量不断增加，每天所产生的数据量也成指数级
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英特尔 处理器 产品线
在7月30日举办的“南京集成电路产业发展暨资本市场合作峰会”上，30多个重大项目进行集体签约落户南京，投资总金额达400亿，涵盖设计、封装测试、制造等产业链环节，其中也包括产业基金相关项目。 同时，南京集成电路产业联盟正式成立，为支持集成电路产业垂直整合及并购重组，建立总规模200亿美元的南京市集成电路产业投资基金，加大高端人才引进培育力度等。 浦口高新区三个重点项目上会签约，包括南京华瑞微集成电路有限公司高性能功率器件半导体产业化平台项目、物格微电子(南京)有限公司面向IOT的无线和模拟芯片研发
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AI 芯片
2018国家杰青建议资助项目申请人名单公布，本年度共有200位申请人入选，来自112家高校和科研机构，其中男性177人，女性23人，全部拥有博士学位。在这200位申请人中，有25位从事与人工智能相关的研究，占比12.5%。 其中，跟人工智能有关的科研项目有：
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AI 人工智能
今年以来，AI芯片领域热度持续升温。手机等终端上的丰富应用场景为AI芯片的发展提供了广阔土壤。高通在芯片领域的奋战已长达30年之久，凭借其深厚的技术积累，正大力推动AI在终端侧的落地，目前高通已经推出了第三代AI芯片骁龙845，比上一代实现了三倍的AI性能提升。 高通多年前就前瞻性的大力度投入到AI芯片基础技术的研发，以及AI应用的生态整合之中。高通最早在AI芯片上就开发了神经元处理器Zeroth，放在今天就是类似火热的NPU概念，能让装有这一AI芯片的机器人能快速的识别色彩、理解文字和图像。而为了
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AI 芯片
对于英特尔公司，大家可以不了解它，也可以不喜欢它，但不能无视它，到今天为止我们每个人每天使用的PC、手机以及背后的云服务中都少不了英特尔处理器及英特尔技术的支持。
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PC 手机 处理器
智能时代就要到来，芯片市场格局一变再变。两个典型例子：引领处理器市场 40 多年的英特尔 2015 年底收购完 Altera，今年 4 月就宣布计划裁员 1.2 万;另一方面，GPU 巨头英伟达今年 3 月推出加速人工智能和深度学习的芯片 Tesla P100，投入研发经费超过 20 亿美元，据《华尔街日报》报道，今年 5 月英伟达售出的 GPU 比去年同月增长 62%，公司当前市值 240 亿美元。 深度学习应用大量涌现使超级计算机的架构逐渐向深度学习应用优化，从传统 CPU 为主 GPU 为辅的
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AI TPU GPU FPGA
2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确表示，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步;初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链;进一步优化发展环境，在重点领域全面展开创新应用。 近年，人工智能产业发展迅猛，但其标准建设却相对滞后，市场上越来越多规模化、商业化的产品和应用出现，亟需以标准化的手段来规范技术成果，提升产品、服务质量，实现快速创新推广。 人工智能风口正劲，生物识别标准制定加速 从世界范围来看，诸多发达国家都将人工智能的标准化建设放在了重要战略位置，如美
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