st edge ai suite 文章最新資訊

何以為貓？可解釋AI從語(yǔ)義層面理解CNN的識(shí)別機(jī)制

來(lái)自北京大學(xué)、東方理工、南方科技大學(xué)和鵬城實(shí)驗(yàn)室等機(jī)構(gòu)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種語(yǔ)義可解釋人工智能(semantic explainable AI, S-XAI）的研究框架，該框架從語(yǔ)義層面解釋了 CNN 的學(xué)習(xí)機(jī)制。近年來(lái)，CNN 因其優(yōu)異的性能，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等各個(gè)領(lǐng)域受到了研究者們的青睞。但是，CNN 是一個(gè) 「黑盒」模型，即模型的學(xué)習(xí)內(nèi)容和決策過(guò)程很難用人類(lèi)能夠理解的方式提取和表達(dá)，這限制了它的預(yù)測(cè)可信度和實(shí)際應(yīng)用。因此，CNN 的可解釋性受到了越來(lái)越多的關(guān)注，研究者們?cè)噲D采用特征可視化，
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Meta 已開(kāi)發(fā)出無(wú)文字語(yǔ)言AI翻譯系統(tǒng)，小扎親自演示閩南語(yǔ)翻譯

　　10月20日消息，世界上大約7000種已知的語(yǔ)言中，有40%沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的書(shū)寫(xiě)系統(tǒng)。這些沒(méi)有文字的語(yǔ)言給現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)翻譯系統(tǒng)帶來(lái)了一個(gè)獨(dú)特的問(wèn)題，因?yàn)榉g通常需要先將口頭語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為書(shū)面文字，翻譯后再將文字還原為語(yǔ)音。不過(guò)Meta公司10月19日宣布，已經(jīng)通過(guò)其最新的開(kāi)源語(yǔ)言人工智能（AI）解決了這個(gè)問(wèn)題。　　Meta公司公布了“第一個(gè)由人工智能驅(qū)動(dòng)的無(wú)文字語(yǔ)言的語(yǔ)音翻譯系統(tǒng)”，該系統(tǒng)成功地翻譯了閩南語(yǔ)，這是一種主要在臺(tái)灣地區(qū)使用的口頭語(yǔ)言。　　了解到，該系統(tǒng)是Meta公司人工智能項(xiàng)目的一部分，被稱(chēng)為“通用
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谷歌開(kāi)發(fā)乒乓球機(jī)器人可連續(xù)對(duì)打340次！

　　10月20日消息，谷歌公布其正在研究的“乒乓球機(jī)器人”項(xiàng)目i-Sim2Real，其機(jī)器人在與人類(lèi)對(duì)打時(shí)一回合可接球340次?！　?jù)了解，谷歌之所以選擇乒乓球運(yùn)動(dòng)，是因?yàn)闄C(jī)器人可以與快節(jié)奏以及相對(duì)不可預(yù)測(cè)的人類(lèi)行為進(jìn)行交互?！　⊥瑫r(shí)，機(jī)器人完成乒乓球動(dòng)作時(shí)，既要求速度又要求精度，這對(duì)學(xué)習(xí)算法提出了很高的要求。　　乒乓球這類(lèi)運(yùn)動(dòng)具有固定的、可預(yù)測(cè)的環(huán)境，使其成為研究人機(jī)交互和強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題的理想測(cè)試平臺(tái)。　　此外，谷歌的乒乓球機(jī)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(shí)世界。　　i-Sim2Rea
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基于ST意法半導(dǎo)體 L6566BH多模式控制器的100 W超寬范圍反激式轉(zhuǎn)換器解決方案STEVAL-ISA211V1

許多電器和設(shè)備需要一個(gè)與主電源分開(kāi)工作的輔助電源 (SMPS)，以支持例如待機(jī)操作。這些輔助電源的額定功率從幾瓦到幾十瓦不等，可以是隔離的也可以是非隔離的。為確保良好的性能，工程師必須選擇最能滿(mǎn)足效率、尺寸、安全性和成本要求的電源拓?fù)洹ǚ醇な交驕?zhǔn)諧振(fly-back or quasi-resonant)。 ST意法半導(dǎo)體的STEVAL-ISA211V1反激式轉(zhuǎn)換器專(zhuān)為工業(yè)用作輔助電源設(shè)計(jì)，具有增強(qiáng)型隔離的24 V / 100 W輸出可用于多種應(yīng)用。輸入電壓范圍從標(biāo)準(zhǔn)歐洲電壓（230
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基于 STNRG011 數(shù)位組合諧振控制器的 200 W LED 電視電源解決方案, STEVAL-NRG011TV

STEVAL-NRG011TV 是一款 200 W LED TV交換式電源供應(yīng)器(SMPS)，提供 12 V 穩(wěn)壓輸出電壓（用于 MCU 電源和音頻系統(tǒng)應(yīng)用）以滿(mǎn)足最嚴(yán)格的效率和待機(jī)規(guī)定和65 V 輸出電壓用于 LED 背光, 可為 LED 背光燈串的恒流控制添加外部升壓。該設(shè)計(jì)基于控制兩級(jí) AC/DC SMPS 的 STNRG011 IC 數(shù)位組合控制器。前端是過(guò)渡模式 PFC 預(yù)調(diào)節(jié)器，第二級(jí)是 LLC HB 諧振轉(zhuǎn)換器。借助 STNRG011 IC，用戶(hù)無(wú)需編寫(xiě)代碼即可充分利用嵌入式程式和軟件實(shí)現(xiàn)
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意法擴(kuò)大5V運(yùn)算放大器產(chǎn)品線(xiàn) 強(qiáng)化電源和訊號(hào)處理性能

意法半導(dǎo)體（STMicroelectronics，簡(jiǎn)稱(chēng)ST；紐約證券交易所代碼：STM）之5V產(chǎn)品系列新增一款高性能雙信道運(yùn)算放大器（op amp）。增益帶寬（Gain Bandwidth，GBW）為30MHz，輸入失調(diào)電壓（典型值）50μV，新產(chǎn)品TSV782 30MHz具高速又精確的訊號(hào)處理性能。TSV782的最低使用電壓為2.0V，電源軌與低壓邏輯組件相同，除了能簡(jiǎn)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)，也能降低物料清單成本，而最的低運(yùn)作電壓亦使TSV782在電池深度放電后仍能正常使用，進(jìn)而延長(zhǎng)煙霧報(bào)警器等設(shè)備運(yùn)作時(shí)間。此外，
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TrendForce：存儲(chǔ)器廠聚焦CXL存儲(chǔ)器擴(kuò)充器產(chǎn)品

據(jù)TrendForce集邦咨詢(xún)最新服務(wù)器相關(guān)報(bào)告指出，CXL（Compute Express Link）原是希望能夠整合各種xPU之間的性能，進(jìn)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(shí)現(xiàn)的產(chǎn)品則是CXL存儲(chǔ)器擴(kuò)充（CXL Memory Expander）。因此，TrendForce認(rèn)為
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AOI+AI+3D 檢測(cè)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(wèn)題，加上少量多樣需求成趨勢(shì)，迫使制造業(yè)快速轉(zhuǎn)型，走向更自動(dòng)化、數(shù)字化的智能化方向。因此，各產(chǎn)業(yè)對(duì)自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)(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(wèn)題，加上少量多樣需求成趨勢(shì)，迫使制造業(yè)快速轉(zhuǎn)型，走向更自動(dòng)化、數(shù)字化的智能化方向。導(dǎo)入自動(dòng)化及AI的過(guò)程中，傳統(tǒng)人力逐漸被取代，也改變產(chǎn)線(xiàn)人員配置的傳統(tǒng)生態(tài)，其中，可以確保產(chǎn)線(xiàn)及產(chǎn)品質(zhì)量的自動(dòng)檢測(cè)儀器不僅發(fā)揮精準(zhǔn)有效的優(yōu)勢(shì)，還能針對(duì)缺陷或瑕疵及時(shí)修復(fù)、舍棄，降低不必要的時(shí)間成本與人力成本，快速穩(wěn)定且
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Intel ON實(shí)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(huì)主題演講環(huán)節(jié)正式開(kāi)講，英特爾CEO帕特·基辛格帶來(lái)了英特爾過(guò)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(dòng)態(tài)。
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Meta AI大佬：目前大多數(shù)AI方法永遠(yuǎn)不會(huì)帶來(lái)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(yuǎn)不會(huì)帶來(lái)真正的智能，他對(duì)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(jiǎng)得主表示，同行們的追求是必要的，但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。其中包括大型語(yǔ)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(jìn)行離散預(yù)測(cè)，AI由此脫穎而出。”　　勒昆解釋稱(chēng)：“他們沒(méi)有錯(cuò)。從這個(gè)意義上說(shuō)，這
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突破智能3D光學(xué)檢測(cè)應(yīng)用關(guān)鍵

面對(duì)現(xiàn)今消費(fèi)電子產(chǎn)品極力朝向輕、薄趨勢(shì)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(jì)；在制程階段，則將要求質(zhì)量應(yīng)通過(guò)全檢、24/7不間斷連續(xù)生產(chǎn)。如今不僅導(dǎo)入自動(dòng)化光學(xué)檢測(cè)（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(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，強(qiáng)化影像辨識(shí)功能。回顧過(guò)去AI因?yàn)槭艿礁咚龠\(yùn)算技術(shù)限制，CPU無(wú)力執(zhí)行機(jī)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(lái)了對(duì)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(yùn)行更準(zhǔn)確的機(jī)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(gè)幫助開(kāi)發(fā)人員初始化STM32芯片的圖形界面軟件。同時(shí)，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(kù)。開(kāi)發(fā)人員可以參照我們的入門(mén)指南，從STM32CubeMX
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賦能半導(dǎo)體、新材料等行業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程，海洋光學(xué)推出新一代光纖光譜儀Ocean ST

中國(guó)上海，2022年9月23日——?jiǎng)倓偅Ｑ蠊鈱W(xué)推出新一代微型光纖光譜儀Ocean ST，以超小體積、出色性能，實(shí)現(xiàn)微型光譜儀的重大突破，是名副其實(shí)的“掌中寶”，為客戶(hù)提供超高性?xún)r(jià)比的體驗(yàn)，為半導(dǎo)體、新材料、生物醫(yī)療、環(huán)境監(jiān)測(cè)等行業(yè)在現(xiàn)代化進(jìn)程中面對(duì)的時(shí)代新挑戰(zhàn)賦能。近年來(lái)，由于全球制造業(yè)迎來(lái)“工業(yè)4.0”時(shí)代，經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展以及環(huán)境監(jiān)測(cè)、醫(yī)療和生命科學(xué)、半導(dǎo)體等領(lǐng)域的現(xiàn)代化進(jìn)程加快，用戶(hù)對(duì)光譜儀的需求量增多，同時(shí)對(duì)光譜儀的性能、體積等提出了更高的要求。此外，隨著對(duì)工業(yè)、環(huán)保的要求日益嚴(yán)苛，檢測(cè)設(shè)備的準(zhǔn)確度
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Cadence發(fā)布Verisium AI-Driven Verification Platform引領(lǐng)驗(yàn)證效率革命

楷登電子（美國(guó) Cadence 公司）近日宣布，推出 Cadence? Verisium? Artificial Intelligence (AI)-Driven Verification Platform，整套應(yīng)用通過(guò)大數(shù)據(jù)和 JedAI Platform 來(lái)優(yōu)化驗(yàn)證負(fù)荷、提高覆蓋率并加速 bug 溯源。Verisium 平臺(tái)基于新的 Cadence Joint Enterprise Data AI (JedAI) Platform，并與 Cadence 驗(yàn)證引擎原生集成。隨著 SoC 復(fù)雜性不斷提高，
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英特爾ARM英偉達(dá)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(dāng)?shù)貢r(shí)間周三芯片公司9月15日消息，當(dāng)?shù)貢r(shí)間周三芯片公司英特爾、ARM和英偉達(dá)共同發(fā)布了一項(xiàng)所謂人工智能通用交換格式的規(guī)范草案，目的是使機(jī)器處理人工智能的過(guò)程速度更快、更高效。英特爾、ARM和英偉達(dá)在草案中推薦人工智能系統(tǒng)使用8位的FP8浮點(diǎn)處理格式。他們表示，F(xiàn)P8浮點(diǎn)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(shí)適用于人工智能訓(xùn)練和推理，有助于開(kāi)發(fā)速度更快、更高效的人工智能系統(tǒng)。在開(kāi)發(fā)人工智能系統(tǒng)時(shí)，數(shù)據(jù)科學(xué)家面臨的關(guān)鍵問(wèn)題不僅是收集大量數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練系統(tǒng)。此外還需
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