神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成芯片設(shè)計僅需幾小時

6月9日，英國《自然》雜志9日發(fā)表一項人工智能突破性成就，美國科學(xué)家團隊報告機器學(xué)習(xí)工具已可以極大地加速計算機芯片設(shè)計。研究顯示，該方法能給出可行的芯片設(shè)計，且芯片性能不亞于人類工程師的設(shè)計，而整個設(shè)計過程只要幾個小時，而不是幾個月，這為今后的每一代計算機芯片設(shè)計節(jié)省數(shù)千小時的人力。這種方法已經(jīng)被谷歌用來設(shè)計下一代人工智能計算機系統(tǒng)。

微軟研發(fā)“深度和多光譜”攝像頭

從專利描述來看，微軟的多光譜相機在長距離以及其他幾個方面都可以超過蘋果的TrueDepth相機。

三位深度學(xué)習(xí)之父獲2018年AI界圖靈獎

ACM 圖靈獎譽為是計算機界的諾貝爾獎。

用于視頻動作識別的蒸餾3-D(D3D)網(wǎng)絡(luò)

谷歌、密歇根大學(xué)和普林斯頓大學(xué)的一組研究人員最近開發(fā)了一種新的視頻動作識別方法。視頻動作識別需要識別視頻片段中執(zhí)行的特定動作，例如打開車門、關(guān)閉車門等。

超強人工智能將引力透鏡分析速度提高1000萬倍

美國能源部SLAC國家加速器實驗室和斯坦福大學(xué)(Stanford University)的最新研究首次表明，人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠可以準(zhǔn)確地分析引力透鏡(gravitational lenses)的復(fù)雜畸變，且速度比傳統(tǒng)方法快1,000萬倍。科學(xué)家表示，過去需要數(shù)周到數(shù)個月才能完成，且需要專家和高端計算設(shè)備的分析工作，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將能在幾分之一秒內(nèi)以完全自動的方式完成。

新技術(shù)將揭開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運作的神秘黑盒

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過分析大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)并執(zhí)行計算任務(wù)，是構(gòu)成當(dāng)前人工智能（AI）系統(tǒng)的關(guān)鍵，應(yīng)用領(lǐng)域覆蓋語音識別系統(tǒng)到自動翻譯系統(tǒng)，以及自動駕駛汽車。

首個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用DSP IP問世

隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越來越復(fù)雜，計算量越來越龐大，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)也不斷發(fā)生變化，因而產(chǎn)生了可用于嵌入式系統(tǒng)的高性能、通用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理方案需求。

[功能測評]中德宏泰深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-深眸人像識別算法

中德宏泰人像識別系統(tǒng)“深眸”采用靈活的模塊化設(shè)計，支持系統(tǒng)的靈活組建，以滿足不同項目的人像識別需求。其設(shè)置、操作頗為簡潔、易用，學(xué)習(xí)、管理快速。重要的是該系統(tǒng)具有很強的抗干擾性能，對帶帽、發(fā)型、化妝、夸張表情、大角度斜側(cè)等條件下也可識別，并能對多人、全天候黑白 全彩模式進行分析，實現(xiàn)了高效的人像識別效果，已經(jīng)具備實戰(zhàn)實力。

人工智能亟待解決的三個問題

所有生物界的大腦都是演化而來的，不是上帝造出來的。

誰將主導(dǎo)“類腦計算”的未來趨勢？