热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

资讯2018年11月

2018年11月1)AI的寒冬将至。  深度学习技术没有突破进展;深度学习无法扩大规模;自动驾驶濒临崩溃。结合这些事实,Pi
2018年11月

  1)AI的寒冬将至。
  深度学习技术没有突破进展;深度学习无法扩大规模;自动驾驶濒临崩溃。结合这些事实,Piekniewski得出了这样的一个结论:
  更多的媒体已经开始注意到,我们已经处于一个巨大的人工智能泡沫之中了,这让人工智能行业已经没有了多少“新鲜空气”。但我认为,这个泡沫的最终破灭还需要一段时间,接下来的6个月很可能会非常有趣。

  2)看来明年的趋势是各大框架全线支持Int8的inference了
  对于移动终端深度学习的应用发展是看好的,毕竟硬件厂商ARM已经推出了具备dot int8指令集的Cortex-A55/A76,再不支持就太对不住ARM厂挤出来的这坨大牙膏(SVE遥遥无期…)。
  沿用了TensorFlow Lite的量化算法,指令集使用很保守(vmlal.s16 int32x4, int16x4, int16x4),没有像ncnn采用疯狂的overflow的乘加方式(vmlal.s8 int16x8, int8x8, int8x8)。溢出问题其实并没有想象的那么严重,甚至可以避免,不然怎么实现的端到端int8呢,对了int4有什么好办法吗?英伟达的新卡都有int4单元了。

  3)AI与安全领域
  由于AI狂飙突进,数据和计算规模都前所未见,所以背后的安全问题,也值得更多关注。有需求,自然也就有机会,所以Patterson教授也表示,安全领域,也有很大机会可言。

  4)百度联合软协发起深度学习工程师认证考试,19年1月启动报名

  5)英特尔的「神经元计算棒」让你把 AI 带着走
  这根不比 U 盘大多少的棒子要价 US$100。
  英特尔将于北京举办的第一届 AI 开发者会议前夕,该公司发布了第二代的神经元计算棒「Neural Compute Stick 2」。顾名思义地,它是将神经元运算所需的元件做到了像 U 盘一样的外型中,可以直接插在电脑上,提供 AI 相关运算的辅助。不过它要求电脑必须要是 Linux 环境,并且有 USB 3.0 接口就是了。
  Intel 设想中这设备最适合的应用场合,就是在户外进行无人机监控、或是自驾车的测试之类的情境。这些使用者可能无法取得强力电脑或云端服务的支持,因此本地端设备就要有足够强大的计算能力。这当中最常见的需求就是影像资料的分析,因此它也内建了 Movidius Myriad X 视觉处理器,来加强这方面的的能力。和前代相比,它的运算速度足足快了有八倍之多呢。

  6)安博会上,还有人向雷锋网评价说,AI公司的出路,要么做芯片、要么做集成商、要么被“海大宇”(海康威视、大华和宇视科技)收购。有意思的是,这位业内人士正是来自依图。

  7)德勤2018年中国人工智能白皮书
  人工智能在金融领域的应用最为深入, 应用场景逐步由以交易安全为主向变革金融经营全过程扩展。传统金融机构与科技企业进行合作推进人工智能在金融行业的应用, 改变了金融服务行业的规则, 提升金融机构商业效能, 在向长尾客户提供定制化产品的同时降低金融风险。
  京津冀、 珠三角、 长三角以及西部川渝地区成为人工智能企业聚集地区。 北京、 上海、 深圳牢牢占据人工智能城市实力第一梯队的位置, 广州的大型企业与初创企业数量较少, 杭州主要依靠阿里巴巴,因而属于第二梯队, 重庆则受到技术与人才基础限制处于第三梯队。
  综合而言,C端用户重视体验和产品,且需求相对多样复杂,然而目前技术还不够支撑体验很好的产品和应用(如服务机器人);B端和G端更注重效率提升且需求明确,因此目前大部分人工智能企业选择以此为突破。
  在过去三年,企业服务、大健康、金融、机器人、汽车和行业解决方案的人工智能是最热门的投资领域。从二级行业来看,企业服务中的智能营销,金融中的智能风控,大健康中的智能影像诊疗,汽车中的ADAS系统和机器人中的服务机器人都是人工智能细分领域的热门投资对象。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  8)TensorFlow2.0的改动,全都是keras
  合并tf.train和tf.keras.optimizers。吐槽:以后应该是这样:import tensorflow.keras as tf。

  9)OpenCV 4.0 正式版发布
  dnn 模块包括实验用 Vulkan 后端,且支持 ONNX 格式的网络。
  OpenCV 4.0 支持 Mask-RCNN 模型,性能也有所提升,图像处理操作可实现 15%-30% 的速度提升。
  其实自从 OpenCV 3.1 以来,它就包含了能实现深度网络前向传播的 DNN 模块,这些深度网络一般都由 Caffe 等深度学习框架预训练而成。在 OpenCV 3.3 中,DNN 模块从 opencv_contrib 移到了核心代码库,并取得了显著的加速。


推荐阅读
  • 图像分割技术在人工智能领域中扮演着关键角色,其中语义分割、实例分割和全景分割是三种主要的方法。本文对这三种分割技术进行了详细的对比分析,探讨了它们在不同应用场景中的优缺点和适用范围,为研究人员和从业者提供了有价值的参考。 ... [详细]
  • Python与R语言在功能和应用场景上各有优势。尽管R语言在统计分析和数据可视化方面具有更强的专业性,但Python作为一种通用编程语言,适用于更广泛的领域,包括Web开发、自动化脚本和机器学习等。对于初学者而言,Python的学习曲线更为平缓,上手更加容易。此外,Python拥有庞大的社区支持和丰富的第三方库,使其在实际应用中更具灵活性和扩展性。 ... [详细]
  • Python 数据可视化实战指南
    本文详细介绍如何使用 Python 进行数据可视化,涵盖从环境搭建到具体实例的全过程。 ... [详细]
  • Cosmos生态系统为何迅速崛起,波卡作为跨链巨头应如何应对挑战?
    Cosmos生态系统为何迅速崛起,波卡作为跨链巨头应如何应对挑战? ... [详细]
  • 2012年9月12日优酷土豆校园招聘笔试题目解析与备考指南
    2012年9月12日,优酷土豆校园招聘笔试题目解析与备考指南。在选择题部分,有一道题目涉及中国人的血型分布情况,具体为A型30%、B型20%、O型40%、AB型10%。若需确保在随机选取的样本中,至少有一人为B型血的概率不低于90%,则需要选取的最少人数是多少?该问题不仅考察了概率统计的基本知识,还要求考生具备一定的逻辑推理能力。 ... [详细]
  • 能够感知你情绪状态的智能机器人即将问世 | 科技前沿观察
    本周科技前沿报道了多项重要进展,包括美国多所高校在机器人技术和自动驾驶领域的最新研究成果,以及硅谷大型企业在智能硬件和深度学习技术上的突破性进展。特别值得一提的是,一款能够感知用户情绪状态的智能机器人即将问世,为未来的人机交互带来了全新的可能性。 ... [详细]
  • 当前物联网领域十大核心技术解析:涵盖哪些关键技术?
    经过近十年的技术革新,物联网已悄然渗透到日常生活中,对社会产生了深远影响。本文将详细解析当前物联网领域的十大核心关键技术,包括但不限于:1. 军事物联网技术,该技术通过先进的感知设备实现战场环境的实时监测与数据传输,提升作战效能和决策效率。其他关键技术还包括传感器网络、边缘计算、大数据分析等,这些技术共同推动了物联网的快速发展和广泛应用。 ... [详细]
  • 了解供应链简单来说,供应链涉及一系列旨在向最终用户提供产品或服务的步骤。企业组织及其供应商之间始终存在一个网络,来生产特定产品并将其交付给最终用户。该网络包括不同的活动、人员、实体 ... [详细]
  • 本文回顾了作者初次接触Unicode编码时的经历,并详细探讨了ASCII、ANSI、GB2312、UNICODE以及UTF-8和UTF-16编码的区别和应用场景。通过实例分析,帮助读者更好地理解和使用这些编码。 ... [详细]
  • 近期在研究逆向工程,因此尝试了一些CTF题目。通过合天网络安全实验室的CTF实战演练平台(http://www.hetianlab.com/CTFrace.html),我对Linux逆向工程的掌握还不够深入,因此暂时跳过了RE300题目。首先从逆向100开始,将文件后缀名修改为.apk进行初步分析。这一过程不仅帮助我熟悉了基本的逆向技巧,还加深了对Android应用结构的理解。 ... [详细]
  • OpenAI首席执行官Sam Altman展望:人工智能的未来发展方向与挑战
    OpenAI首席执行官Sam Altman展望:人工智能的未来发展方向与挑战 ... [详细]
  • 独家解析:深度学习泛化理论的破解之道与应用前景
    本文深入探讨了深度学习泛化理论的关键问题,通过分析现有研究和实践经验,揭示了泛化性能背后的核心机制。文章详细解析了泛化能力的影响因素,并提出了改进模型泛化性能的有效策略。此外,还展望了这些理论在实际应用中的广阔前景,为未来的研究和开发提供了宝贵的参考。 ... [详细]
  • 汽车电子架构与CAN网络基础解析——鉴源实验室专业解读 ... [详细]
  • 全面性能领先,16GB大内存联想小新Air 13深度图文评测
    本次我们收到了联想小新Air 13的旗舰配置版本,搭载了最新的英特尔i7处理器、16GB大内存和512GB高速固态硬盘。本文将通过详细的图文评测,全面展示这款笔记本在性能、续航和使用体验方面的卓越表现,为感兴趣的用户带来详尽的参考。 ... [详细]
  • 理工科男女不容错过的神奇资源网站
    十一长假即将结束,你的假期学习计划进展如何?无论你是在家中、思念家乡,还是身处异国他乡,理工科学生都不容错过一些神奇的资源网站。这些网站提供了丰富的学术资料、实验数据和技术文档,能够帮助你在假期中高效学习和提升专业技能。 ... [详细]
author-avatar
宋安武_375
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有