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3d-ai 文章 最新資訊

IQE 宣布與全球消費電子領導者達成長期戰(zhàn)略協(xié)議

  • -        長期批量供應協(xié)議即刻生效-        為下一代 3D 傳感應用開發(fā) VCSEL 技術(shù)-        進一步加強 IQE 作為 3D 傳感市場領導者的地位 IQE plc（AIM 股票代碼：IQE，以下簡稱“IQE”或“集團”），全球領先的化合物半導體晶圓產(chǎn)品和先進材
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學貫中西(12):從因果律看人機協(xié)同創(chuàng)新(續(xù))

  • 1? ?前言:孔明與AI的激情相遇在上一期里我們說明了當今主流AI 的主要技能是基于大數(shù)據(jù)分析找出相關(guān)性，并迅速歸納出規(guī)律性。這項強大的能力，與人類天賦的溯因性推理能力之間，具有巧妙的互補性，就是：●? ?人類的天賦溯因性推理，協(xié)助AI 把它天賦的相關(guān)性轉(zhuǎn)化為強大的因果性推理能力；●? ?AI 的因果性推理，也能協(xié)助人類更加發(fā)揮其溯因性推理能力，激發(fā)出人類更高的創(chuàng)新力。其中第一項，上期已經(jīng)舉例解說了；在本期里，將舉例解說第二項的互補性——人類如何
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何以為貓？可解釋AI從語義層面理解CNN的識別機制

  • 來自北京大學、東方理工、南方科技大學和鵬城實驗室等機構(gòu)的研究團隊提出了一種語義可解釋人工智能(semantic explainable AI, S-XAI）的研究框架，該框架從語義層面解釋了 CNN 的學習機制。近年來，CNN 因其優(yōu)異的性能，在計算機視覺、自然語言處理等各個領域受到了研究者們的青睞。但是，CNN 是一個 「黑盒」 模型，即模型的學習內(nèi)容和決策過程很難用人類能夠理解的方式提取和表達，這限制了它的預測可信度和實際應用。因此，CNN 的可解釋性受到了越來越多的關(guān)注，研究者們試圖采用特征可視化，
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Meta 已開發(fā)出無文字語言AI翻譯系統(tǒng)，小扎親自演示閩南語翻譯

  • 　　10月20日消息，世界上大約7000種已知的語言中，有40%沒有標準的書寫系統(tǒng)。這些沒有文字的語言給現(xiàn)代機器學習翻譯系統(tǒng)帶來了一個獨特的問題，因為翻譯通常需要先將口頭語言轉(zhuǎn)換為書面文字，翻譯后再將文字還原為語音。不過Meta公司10月19日宣布，已經(jīng)通過其最新的開源語言人工智能（AI）解決了這個問題?！　eta公司公布了“第一個由人工智能驅(qū)動的無文字語言的語音翻譯系統(tǒng)”，該系統(tǒng)成功地翻譯了閩南語，這是一種主要在臺灣地區(qū)使用的口頭語言。　　了解到，該系統(tǒng)是Meta公司人工智能項目的一部分，被稱為“通用
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谷歌開發(fā)乒乓球機器人 可連續(xù)對打340次！

  • 　　10月20日消息，谷歌公布其正在研究的“乒乓球機器人”項目i-Sim2Real，其機器人在與人類對打時一回合可接球340次?！　?jù)了解，谷歌之所以選擇乒乓球運動，是因為機器人可以與快節(jié)奏以及相對不可預測的人類行為進行交互?！　⊥瑫r，機器人完成乒乓球動作時，既要求速度又要求精度，這對學習算法提出了很高的要求?！　∑古仪蜻@類運動具有固定的、可預測的環(huán)境，使其成為研究人機交互和強化學習問題的理想測試平臺。　　此外，谷歌的乒乓球機器人可以在模擬環(huán)境中不斷學習，并將學習成果應用于現(xiàn)實世界。　　i-Sim2Rea
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西門子推軟件解決方案 加快簡化2.5D/3D IC可測試性設計

  • 西門子數(shù)字化工業(yè)軟件近日推出Tessent Multi-die軟件解決方案，旨在幫助客戶加快和簡化基于2.5D和3D架構(gòu)的新一代集成電路（IC）關(guān)鍵可測試性設計（DFT）。隨著市場對于更小巧、更節(jié)能和更高效能的IC需求日益提升，IC設計界也面臨著嚴苛挑戰(zhàn)。下一代組件正傾向于采用復雜的2.5D和3D架構(gòu)，以垂直（3D IC）或并排（2.5D）方式連接多個晶粒，使其能夠作為單一組件運作。但是，這種做法為芯片測試帶來巨大的挑戰(zhàn)，因為大部分傳統(tǒng)的測試方法都是基于常規(guī)的2D流程。為了解決這些挑戰(zhàn)，西門子推出Tess
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高手在民間 世界技能大賽特別賽中國已奪8金 位居第一

  • 　　10月17日，2022年世界技能大賽特別賽韓國賽區(qū)閉幕式舉行，中國6名選手獲得3枚金牌、1枚銅牌和2個優(yōu)勝獎，實現(xiàn)多個項目上金牌和獎牌零的突破?！　”敬翁貏e賽韓國賽區(qū)比賽于10月12日開幕，共舉行8個項目的比賽，吸引了來自34個國家和地區(qū)的130余名選手參賽。中國選手參加其中6個項目的角逐。　　其中，來自廣州市工貿(mào)技師學院的選手楊書明獲得移動應用開發(fā)項目金牌，成為本次大賽該新增項目首個金牌獲得者?！　碜陨钲诩紟煂W院的選手羅凱、陳新源分別獲得3D數(shù)字游戲藝術(shù)項目、云計算項目金牌，實現(xiàn)我國在這兩個項目上
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TrendForce：存儲器廠聚焦CXL存儲器擴充器產(chǎn)品

  • 據(jù)TrendForce集邦咨詢最新服務器相關(guān)報告指出，CXL（Compute Express Link）原是希望能夠整合各種xPU之間的性能，進而優(yōu)化AI與HPC所需要的硬件成本，并突破原先的硬件限制。CXL的支援仍是以CPU為源頭去考慮，但由于可支援CXL功能的服務器CPU Intel Sapphire Rapids與AMD Genoa現(xiàn)階段僅支援至CXL 1.1規(guī)格，而該規(guī)格可先實現(xiàn)的產(chǎn)品則是CXL存儲器擴充（CXL Memory Expander）。因此，TrendForce認為
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AOI+AI+3D 檢測鐵三角成形

  • 疫情突顯產(chǎn)業(yè)供應鏈中斷和制造業(yè)缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢，迫使制造業(yè)快速轉(zhuǎn)型，走向更自動化、數(shù)字化的智能化方向。因此，各產(chǎn)業(yè)對自動光學檢測(AOI)技術(shù)的需求更為殷切。疫情突顯產(chǎn)業(yè)供應鏈中斷和制造業(yè)缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢，迫使制造業(yè)快速轉(zhuǎn)型，走向更自動化、數(shù)字化的智能化方向。導入自動化及AI的過程中，傳統(tǒng)人力逐漸被取代，也改變產(chǎn)線人員配置的傳統(tǒng)生態(tài)，其中，可以確保產(chǎn)線及產(chǎn)品質(zhì)量的自動檢測儀器不僅發(fā)揮精準有效的優(yōu)勢，還能針對缺陷或瑕疵及時修復、舍棄，降低不必要的時間成本與人力成本，快速穩(wěn)定且
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西門子與聯(lián)華電子合作開發(fā)3D IC混合鍵合流程

  • 西門子數(shù)字化工業(yè)軟件近日與半導體晶圓制造大廠聯(lián)華電子 (UMC) 合作，面向聯(lián)華電子的晶圓堆疊 (wafer-on-wafer) 和芯片晶圓堆疊 (chip-on-wafer) 技術(shù)，提供新的多芯片 3D IC?(三維集成電路)?規(guī)劃、裝配驗證和寄生參數(shù)提取 (PEX)?工作流程。聯(lián)電將同時向全球客戶提供此項新流程。通過在單個封裝組件中提供硅片或小芯片?(chiplet)?彼此堆疊的技術(shù)，客戶可以在相同甚至更小的芯片面積上實現(xiàn)多個組件功能。相比于在 PCB
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Intel ON實錄：從工藝到GPU，從6GHz到Geti

  • 9月28日凌晨，英特爾ON技術(shù)創(chuàng)新峰會主題演講環(huán)節(jié)正式開講，英特爾CEO帕特·基辛格帶來了英特爾過去一年中的主要產(chǎn)品和技術(shù)發(fā)展介紹，以及更多的AI創(chuàng)新動態(tài)。
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Meta AI大佬：目前大多數(shù)AI方法永遠不會帶來真正智能

  • 　　9月26日消息，F(xiàn)acebook母公司Meta的首席AI科學家雅恩·勒昆(Yann LeCun)認為，目前大多數(shù)AI方法永遠不會帶來真正的智能，他對當今深度學習領域許多最成功的研究方法持懷疑態(tài)度。　　這位圖靈獎得主表示，同行們的追求是必要的，但還遠遠不夠。其中包括大型語言模型的研究，如基于Transformer的GPT-3。正如勒昆所描述的那樣，Transformer的支持者們相信：“我們將所有東西標記化，并訓練巨型模型進行離散預測，AI由此脫穎而出。”　　勒昆解釋稱：“他們沒有錯。從這個意義上說，這
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突破智能3D光學檢測應用關(guān)鍵

  • 面對現(xiàn)今消費電子產(chǎn)品極力朝向輕、薄趨勢發(fā)展，上中游印刷電路板（PCB）、面板、芯片等核心組件也須隨之整合，并采取一體化設計；在制程階段，則將要求質(zhì)量應通過全檢、24/7不間斷連續(xù)生產(chǎn)。如今不僅導入自動化光學檢測（AOI）解決方案已是標配，還須加入人工智能（AI）以2D/3D圖像分析為核心的機器學習技術(shù)，強化影像辨識功能。回顧過去AI因為受到高速運算技術(shù)限制，CPU無力執(zhí)行機器學習（Machine learning）算法，直到約7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度學習（Deep learning）算
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STM32Cube.AI v7.2現(xiàn)可支持深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡

  • 意法半導體近期發(fā)布的 STM32Cube.AI v7.2 帶來了對深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡的支持功能，從而可以在現(xiàn)有微控制器上運行更準確的機器學習應用軟件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出，用于把神經(jīng)網(wǎng)絡轉(zhuǎn)換為適合STM32 MCU 的代碼。該解決方案依附于 STM32CubeMX，這是一個幫助開發(fā)人員初始化STM32芯片的圖形界面軟件。同時，STM32Cube.AI 還用到 X-CUBE-AI軟件包，其中包含用于轉(zhuǎn)換訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡的程序庫。開發(fā)人員可以參照我們的入門指南，從STM32CubeMX
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Cadence發(fā)布Verisium AI-Driven Verification Platform引領驗證效率革命

  • 楷登電子（美國 Cadence 公司）近日宣布，推出 Cadence? Verisium? Artificial Intelligence (AI)-Driven Verification Platform，整套應用通過大數(shù)據(jù)和 JedAI Platform 來優(yōu)化驗證負荷、提高覆蓋率并加速 bug 溯源。Verisium 平臺基于新的 Cadence Joint Enterprise Data AI (JedAI) Platform，并與 Cadence 驗證引擎原生集成。隨著 SoC 復雜性不斷提高，
  • 關(guān)鍵字： Cadence  Verisium AI-Driven Verification Platform  驗證  
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