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语音和面部识别技术能帮助AI在情商上超越人类吗

• 随着AI越来越擅长操控我们，我发现人们乐于将自己的生活交给未来算法来管理。我们可能很快就会看到，人类与AI的角色可能发生转换，AI利用人类作为有机机器人来实现其目标。
• 关键字： 面部识别  AI  

移动AI芯片卡位战 手机开启人工智能之路

　　在推出麒麟970处理器后，华为曾经多次嘲讽苹果，表示Mate 10才是“真正的AI手机”。另一方面，高通、三星也在加强对AI技术的部署。看起来，巨头开始争相卡位移动AI芯片，有望开启智能手机的新时代。

　巨头的移动AI芯片卡位战

　　从现阶段来看，华为和苹果率先迈出了移动AI芯片步伐，三星和高通则慢了一拍。根据官" />

• 　　华为Mate 10系列如期而至，其中最亮眼的莫过于搭载人工智能(AI)技术的麒麟970处理器，其NPU(神经网络处理单元)专门应对AI计算需求，可进一步提升手机端的AI处理能力。苹果也是AI芯片的重要玩家，这家公司推出的iPhone 8/ 8 Plus和iPhone X智能手机，已经搭载了A11仿生芯片，号称iPhone上有史以来最强大、最智能的芯片。 　　在推出麒麟970处理器后，华为曾经多次嘲讽苹果，表示Mate 10才是“真正的AI手机”。另一方面，高通、三星也在加
• 关键字： AI  华为  

AI技术已到应用时间点 传统企业要尽快行动起来

• 放眼全球的人工智能领域，中美英是最领先的三个国家，其他国家也不甘落后。三国政府对AI产业发展都有相当的政策支持，希望可以取得产业发展的相对竞争优势。
• 关键字： AI  

麒麟970迈入手机AI“无人区”的第一步

• 对于华为芯片来说，上个月发布的麒麟970也成为了华为在智能终端芯片领域迈入无人区第一步!
• 关键字： 麒麟970  AI  

AI需要够硬载体 “只软不硬”的谷歌仍然欠缺

• 硬件“六连发”，坊间最多的观点是谷歌终于“硬起来”了。尤其是对新款智能手机Pixel 2系列的赞誉，恍惚间让谷歌在硬件上真的有一股硬气隐现。
• 关键字： AI  谷歌  

被AMD抢夺GPU游戏市场 NVIDIA的Drive PX Pegasus开辟新道路

• 　　这款新产品加速了NVIDIA汽车领域的发展，Goldman 预计到2030年出租车/租车行业市场将达到2850亿美元。 　　   　　据了解，NVIDIA汽车业务是2018财年第二季度收入最小的贡献者，只有1.42亿美元。当NVIDIA明年开始供货Drive PX Pegasus，那么该部门的收入将会有大幅度增长。Drive PX Pegasus是展现NVIDIA野心的车载数据中心级处理器，适用于5级(全自动)无人驾驶出租车。在NVIDIA DRIVE PX平台现有的225家合作伙
• 关键字： NVIDIA  GPU  

相比GPU和GPP，FPGA是深度学习的未来？

• 相比GPU和GPP，FPGA是深度学习的未来？-相比GPU和GPP，FPGA在满足深度学习的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗，FPGA将在一般的深度学习应用中展现GPU和GPP所没有的独特优势。同时，算法设计工具日渐成熟，如今将FPGA集成到常用的深度学习框架已成为可能。未来，FPGA将有效地适应深度学习的发展趋势，从架构上确保相关应用和研究能够自由实现。
• 关键字： 机器学习  FPGA  GPU  GPP  

GPU的作用及工作原理

• GPU的作用及工作原理-　　在上一篇文章《什么是GPU？GPU有什么用？》曾提及可编程着色器，可编程着色器对于 3D 游戏的设计者来说可谓有巨大的优点，不过同时也给 GPU 工程师带来了一些和 CPU 类似的有趣的问题。因需要发送指令（instruction）运行，解码（decode）和执行指令（execute）过程必不可少，而着色器代码中判断语句和循环语句也会引起执行次序的小问题等等。
• 关键字： GPU  处理器  电源  

科普：深度解析GPU 知道不一定就懂

• 科普：深度解析GPU 知道不一定就懂-除了 CPU（中央处理器）以外，SoC（System On a Chip：片上系统）另一个重要的组成部分是图像处理单元（Graphical Processing Unit），就是俗称的 GPU。大家或许都知道玩 3D 游戏少不了它，但具体发挥什么作用也许说不清楚，这回我们就来揭开 GPU 的神秘面纱。
• 关键字： GPU  CPU  ARM  

谷歌的TPU芯片是如何演进而来的？

• 谷歌的TPU芯片是如何演进而来的？-Google I/O是由Google举行的网络开发者年会，讨论的焦点是用Google和开放网络技术开发网络应用。这个年会自2008年开始举办，到今年已经是举办的第9届了。
• 关键字： 谷歌  TPU  AI  

如何使用FPGA加速机器学习算法

• 如何使用FPGA加速机器学习算法-　　当前，AI因为其CNN（卷积神经网络）算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用，非常适合使用FPGA来实现。上个月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程师）在2016年OpenPower峰会上发表了约20分钟时长的演讲并讨论了包括清华大学在内的中国各大学研究CNN的一些成果。
• 关键字： FPGA  GPU  AuvizDNN  

揭秘GPU是如何影响VR体验的

• 揭秘GPU是如何影响VR体验的-今年4月，VR行业迎来了全球首个VR技术标准——20ms延时、75Hz以上刷新率及1K以上陀螺仪刷新率，这一标准的出炉就意味着VR头盔的游戏规则就此改变了，刚好符合标准的我们称之为低端VR，没达到标准的一律被划到山寨行列。
• 关键字： GPU  VR  

多核处理器会取代FPGA吗？

• 多核处理器会取代FPGA吗？-有人认为诸如图形处理器（GPU）和Tilera处理器等多核处理器在某些应用中正逐步替代现场可编程门陈列（FPGA）。理由是这些多核处理器的处理性能要高很多，例如，由于GPU起初主要负责图形绘制，因此，其尤其善于处理单精度（SP）及（某种情况下）双精度（DP）浮点（FP）运算。
• 关键字： FPGA  GPU  Tilera  

四大科技巨头都如何利用AI来相互竞争？

• 　　据国外媒体Fast Company报道，美国四大科技巨头苹果、Facebook、亚马逊和谷歌都是如何利用人工智能来提升自己的竞争力的呢?人工智能近年来俨然成了新的竞争武器，它将决定科技巨头们如何相互竞争。 　　想想时下大型科技公司悉数追逐的最火爆、竞争最激烈的那些行业：家居自动化，无人驾驶汽车，增强现实。而贯穿所有这些商业机会的主题又是什么呢?人工智能。 　　拥有云计算业务的科技巨头相继增加AI服务，寄望借此实现产品的差异化。但最好的技术它们还是只留给自己使用，它们将人工智能视作战略武器，利用其来
• 关键字： AI  

全球认知和AI系统支出将在2021年达576亿美元

• 　　随着许多产业积极投资认知和人工智能解决方案，IDC预计2017年全球认知和AI系统支出总额将达到120亿美元，2016-2021年间的复合成长率(CAGR)达到50.1%。 　　根据国际数据公司(IDC)的全球认知/人工智能IT支出(IT Spending)最新报告，2021年全球认知和人工智能(AI)系统的支出预计将达到576亿美元。随着许多产业积极投资认知和人工智能解决方案，预计2016-2021年复合成长率(CAGR)将达50.1%。2017年全球认知和AI系统支出总额将达到120亿美元，比2
• 关键字： AI