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ai-for-ran 文章 最新資訊

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。　　Meta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?！　〈送?，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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風河攜手TCS建構(gòu)5G/Open RAN分布式移動網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施生態(tài)系統(tǒng)

  • 全球領(lǐng)先的關(guān)鍵任務智能系統(tǒng)軟件提供商風河公司?宣布，正在與塔塔咨詢服務公司（TCS）合作，在Wind River Studio上托管vRAN解決方案。這項戰(zhàn)略合作將創(chuàng)建一個全棧移動基礎(chǔ)設(shè)施解決方案，在4G-5G vRAN下一代網(wǎng)絡(luò)中開展TCS部署和工程服務，并以Studio作為云平臺。 TCS網(wǎng)絡(luò)解決方案與服務副總裁Vimal Kumar表示：“我們很高興與風河合作，幫助我們的客戶借助5G技術(shù)改善他們的業(yè)務。我們的Cognitive Network Operations平臺運行在Wind Riv
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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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CEVA推出業(yè)界首個用于5G RAN ASIC基頻平臺IP

  • 全球領(lǐng)先的無線連接和智慧感測技術(shù)及共創(chuàng)解決方案的授權(quán)許可廠商CEVA推出了PentaG-RAN，這是業(yè)界首個用于ASIC的5G基頻平臺IP，針對基地站和無線電配置中的蜂巢式基礎(chǔ)設(shè)施。這款I(lǐng)P包括分布式單元（DU）和遠程無線電單元（RRU），涵蓋從小基站到大規(guī)模多輸入多輸出（mMIMO）范圍。這款異構(gòu)基頻計算平臺將為有意開拓Open RAN（O-RAN）設(shè)備市場的企業(yè)大幅降低進入壁壘。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷要求更高的蜂巢帶寬和更低的延遲，推動5G基地站和無線電ASIC市場蓬勃發(fā)展。最近，Open RAN提倡和mMI
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CEVA推出業(yè)界首個用于5G RAN ASIC的基帶平臺IP加速5G基礎(chǔ)設(shè)施部署

  • ●? ?PentaG-RAN彌補半導體行業(yè)設(shè)計差距，為企業(yè)優(yōu)化ASIC 解決方案以挺進利潤豐厚的?5G Open RAN設(shè)備市場●? ?突破性平臺架構(gòu)通過完整L1 PHY解決方案應對大規(guī)模MIMO計算難題，與現(xiàn)有的FPGA和商用現(xiàn)貨CPU 替代方案相比，節(jié)省功耗和面積高達10倍●? ?PentaG-RAN客戶可享用CEVA共創(chuàng)服務，以開發(fā)整個?PHY 子系統(tǒng)直至完成芯片設(shè)計全球領(lǐng)先的無線連接和智能感知技術(shù)及共創(chuàng)解決方案的授權(quán)許
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高通5G RAN平臺出樣,展示全面開放式RAN商用強勁勢頭

  • 要點：●? ?目前，部分客戶和合作伙伴正在測試并驗證高通?X100 5G RAN加速卡和高通?QRU100 5G RAN平臺，兩款產(chǎn)品將助力開啟下一波數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮，并滿足智能網(wǎng)聯(lián)邊緣的性能需求●? ?高通技術(shù)公司行業(yè)領(lǐng)先的高性能虛擬RAN和開放式RAN解決方案，為OEM廠商和運營商提供了一系列出色、穩(wěn)健可靠的特性，為終端用戶帶來下一代5G體驗高通技術(shù)公司宣布，高通X100 5G RAN加速卡和高通QRU100 5G RAN平臺開始向全球客戶和合作伙伴出樣，以集成和
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瑞薩電子推出ClockMatrix系統(tǒng)同步器,針對O-RAN S-Plane的要求實現(xiàn)D級合規(guī)性

  • 全球半導體解決方案供應商瑞薩電子近日宣布，推出支持IEEE 1588的ClockMatrix?系統(tǒng)同步器——8A34001，其將應用于針對5G NR應用的AMD Zynq? UltraScale+? RFSoC DFE ZCU670評估套件及參考設(shè)計。面向IEEE 1588的8A34001系統(tǒng)同步器是瑞薩ClockMatrix?產(chǎn)品家族高性能、精確計時解決方案的一部分，旨在簡化高速應用的時鐘設(shè)計。8A34001基于IEEE 1588精確時間協(xié)議（PTP）和同步以太網(wǎng)（SyncE），帶來超低抖動的精確計時信
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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(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：“我們將所有東西標記化，并訓練巨型模型進行離散預測，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(shè)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(luò)

  • 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(luò)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(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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Cadence發(fā)布Verisium AI-Driven Verification Platform引領(lǐng)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，
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英特爾ARM英偉達力推規(guī)范草案，想統(tǒng)一AI數(shù)據(jù)交換格式

  • 9月15日消息，當?shù)貢r間周三芯片公司9月15日消息，當?shù)貢r間周三芯片公司英特爾、ARM和英偉達共同發(fā)布了一項所謂人工智能通用交換格式的規(guī)范草案，目的是使機器處理人工智能的過程速度更快、更高效。英特爾、ARM和英偉達在草案中推薦人工智能系統(tǒng)使用8位的FP8浮點處理格式。他們表示，F(xiàn)P8浮點處理格式有可能優(yōu)化硬件內(nèi)存使用率，從而加速人工智能的發(fā)展。這種格式同時適用于人工智能訓練和推理，有助于開發(fā)速度更快、更高效的人工智能系統(tǒng)。在開發(fā)人工智能系統(tǒng)時，數(shù)據(jù)科學家面臨的關(guān)鍵問題不僅是收集大量數(shù)據(jù)來訓練系統(tǒng)。此外還需
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