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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(xué)、東方理工、南方科技大學(xué)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(xué)習(xí)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(lǐng)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(xué)習(xí)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(yù)測可信度和實際應(yīng)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(biāo)準(zhǔn)的書寫系統(tǒng)。這些沒有文字的語言給現(xiàn)代機器學(xué)習(xí)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?！　×私獾剑撓到y(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。　　據(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(yù)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(xué)習(xí)算法提出了很高的要求。　　乒乓球這類運動具有固定的、可預(yù)測的環(huán)境，使其成為研究人機交互和強化學(xué)習(xí)問題的理想測試平臺?！　〈送猓雀璧钠古仪驒C器人可以在模擬環(huán)境中不斷學(xué)習(xí)，并將學(xué)習(xí)成果應(yīng)用于現(xiàn)實世界?！　-Sim2Rea
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新一代 Arm Neoverse 平臺賦能新時代基礎(chǔ)設(shè)施

數(shù)據(jù)爆炸時代對各類數(shù)據(jù)服務(wù)器和基礎(chǔ)設(shè)施提出了越來越高的性能和功耗比要求，針對這樣的市場需求，Arm為其Neoverse 路線圖再添新員，重新定義和變革全球的計算基礎(chǔ)設(shè)施。目前，Arm Neoverse家族包括三大系列：追求極致性能、優(yōu)異的總擁有成本的V系列，注重平衡性、能效比的N系列，主攻高能效的E系列。根據(jù)不同場景的需求，用戶可以選擇最合適的基礎(chǔ)設(shè)施處理器內(nèi)核，實現(xiàn)從云端服務(wù)器到功耗最優(yōu)的基礎(chǔ)網(wǎng)關(guān)節(jié)點的各類應(yīng)用場景覆蓋。為滿足大型互聯(lián)網(wǎng)和 HPC 客戶的需求，并在不增加功耗和面積的情況下，進一步推動云工
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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(wù)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(wù)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(rèn)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(yīng)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(xué)檢測(AOI)技術(shù)的需求更為殷切。疫情突顯產(chǎn)業(yè)供應(yīng)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(dǎo)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(zhǔn)有效的優(yōu)勢，還能針對缺陷或瑕疵及時修復(fù)、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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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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ARM再傳“緋聞”：考慮與三星達成戰(zhàn)略合作

在美國GPU巨頭英偉達收購英國芯片設(shè)計公司安謀（ARM）失敗后，ARM的母公司軟銀沒有放棄將其“套現(xiàn)”的想法。據(jù)報道，軟銀集團董事長孫正義計劃10月訪問首爾，討論ARM和三星電子之間的潛在伙伴關(guān)系。
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RISC-V CPU架構(gòu)的春天！蘋果嵌入式核心要全面拋棄Arm

　　RISC-V一直被視為x86、Arm之外最有潛力的第三大CPU架構(gòu)，尤其是其免授權(quán)、開源的特性有著知名的誘惑力?！　「鶕?jù)半導(dǎo)體分析機構(gòu)SemiAnalysis的消息，蘋果正準(zhǔn)備將其嵌入式核心的架構(gòu)從Arm轉(zhuǎn)向RISC-V?！　『褪忻嫔系拇蠖鄶?shù)SoC芯片類似，蘋果M1、M2系列處理器之中除了負(fù)責(zé)操作系統(tǒng)、用戶程序運行的主核心，還有大量的嵌入式輔助核心，M1里就有30多個。　　它們和操作系統(tǒng)、應(yīng)用程序無關(guān)，而是有著各自的獨立任務(wù)，比如控制Wi-Fi和藍牙、雷電接口、觸摸板、閃存芯片等等，并且都有自己的固件
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Arm 高管：我們尊重 RISC-V，但它還不算競爭對手

　　9月19日消息，Arm近日推出了下一代數(shù)據(jù)中心芯片技術(shù)Neoverse V2。在新聞發(fā)布會上，Arm產(chǎn)品解決方案副總裁Dermot O"Driscoll回答了關(guān)于RISC-V的提問?！　ermot O"Driscoll首先承認(rèn)了RISC-V正在推動與英國芯片設(shè)計師的“一些競爭”，并表示“它可以幫助我們所有人集中注意力并確保我們做得更好”?！　〗又琌"Driscoll強調(diào)了Arm的知識產(chǎn)權(quán)、許可、客戶關(guān)系和軟件生態(tài)系統(tǒng)的實力，稱雖然RISC-V自2010年以來一直存在，
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RISC-V將贏得下一輪架構(gòu)之爭？

　　在全球市場上，芯片指令集呈現(xiàn)雙寡頭格局，基于X86和ARM架構(gòu)的處理器長期占據(jù)絕大多數(shù)市場份額，X86架構(gòu)在PC及服務(wù)器市場一家獨大，移動市場則由ARM架構(gòu)一統(tǒng)江湖。　　在這樣一個格局中，中下游廠商大多只能在這二者之間選擇，但是ARM授權(quán)費用昂貴，傳統(tǒng)X86的授權(quán)又過于復(fù)雜，業(yè)界一直期待在CPU架構(gòu)領(lǐng)域能有更多選擇?！　‰S著AIoT時代的到來，RISC-V架構(gòu)開放、靈活、模塊化，特別適合滿足AIoT市場場景碎片化、差異化的市場需求，產(chǎn)業(yè)界普遍認(rèn)為它有望成為下一代廣泛應(yīng)用的處理器架構(gòu)。Semico Re
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既有X86與ARM，為何RISC-V還能受汽車青睞？

　　在軟件圈有一個梗：十年的老代碼，你敢動？　　這個故事具體情形是：當(dāng)新入職的同事被告知維護老產(chǎn)品時，看著代碼包就像是在霧里看花，當(dāng)他去問資歷更老的同事就會發(fā)現(xiàn)，幾經(jīng)輪回已經(jīng)沒有人懂具體邏輯是什么樣的，原作者也不知道已經(jīng)跳了幾家公司，于是他沒有辦法，只能在外邊包一層，交付新功能?！　∵@，就是歷史的包袱?！　ISC-V的優(yōu)勢就在于，作為后起之秀，它靈活、精簡、開發(fā)成本也更低?！　‖F(xiàn)在的汽車，作為“輪子上的計算機”，它需要囊括的已不只是被動安全，信息娛樂已經(jīng)成為汽車制造的新需求，軟件定義汽車已是它的新方向。
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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(xué)家雅恩·勒昆(Yann LeCun)認(rèn)為，目前大多數(shù)AI方法永遠不會帶來真正的智能，他對當(dāng)今深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域許多最成功的研究方法持懷疑態(tài)度?！　∵@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(biāo)記化，并訓(xùn)練巨型模型進行離散預(yù)測，AI由此脫穎而出?！薄　±绽ソ忉尫Q：“他們沒有錯。從這個意義上說，這
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突破智能3D光學(xué)檢測應(yīng)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(shè)計；在制程階段，則將要求質(zhì)量應(yīng)通過全檢、24/7不間斷連續(xù)生產(chǎn)。如今不僅導(dǎo)入自動化光學(xué)檢測（AOI）解決方案已是標(biāo)配，還須加入人工智能（AI）以2D/3D圖像分析為核心的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，強化影像辨識功能?；仡欉^去AI因為受到高速運算技術(shù)限制，CPU無力執(zhí)行機器學(xué)習(xí)（Machine learning）算法，直到約7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度學(xué)習(xí)（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(luò)

意法半導(dǎo)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(luò)的支持功能，從而可以在現(xiàn)有微控制器上運行更準(zhǔn)確的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用軟件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出，用于把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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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