頭條 AMD慶祝賽靈思成立40周年 40 年前，賽靈思（Xilinx）推出了一種革命性的設備，讓工程師可以在辦公桌上使用邏輯編程。 賽靈思開發的現場可編程門陣列（FPGA）使工程師能夠將具有自定義邏輯的比特流下載到臺式編程器中立即運行，而無需等待數周才能從晶圓廠返回芯片。如果出現錯誤或問題，設備可以在那里重新編程。 最新資訊 為Windows 10打造的驍龍850發布 ARM芯片能撼動英特爾的霸主地位？ 近日有外媒報道高通正在打造Windows ARM系統專屬的驍龍850處理器，并且還在研發性能更強的驍龍1000。 發表于：6/6/2018 資源 | 帶自注意力機制的生成對抗網絡，實現效果怎樣？ 在前一段時間，Han Zhang 和 Goodfellow 等研究者提出添加了自注意力機制的生成對抗網絡，這種網絡可使用全局特征線索來生成高分辨率細節。 發表于：6/6/2018 常用測試集帶來過擬合？你真的能控制自己不根據測試集調參嗎 在驗證集上調優模型已經是機器學習社區通用的做法，雖然理論上驗證集調優后不論測試集有什么樣的效果都不能再調整模型，但實際上模型的超參配置或多或少都會受到測試集性能的影響。 發表于：6/6/2018 我國降落傘流固耦合仿真技術取得重大突破 經過持續不懈的努力，航空工業航宇降落傘仿真技術研究項目團隊成功攻克了傘衣立體成形和勾掛處傘衣大變形的仿真兩大關鍵技術，實現了穩定傘的流固耦合仿真。 發表于：6/5/2018 前沿 | BAIR探索機器學習公平準則的長期影響：對弱勢群體的善意真的種出了善果？ 由于機器學習系統容易受到歷史數據引入的偏見而導致歧視性行為，人們認為有必要在某些應用場景中用公平性準則約束系統的行為，并期待其能保護弱勢群體和帶來長期收益。 發表于：6/5/2018 學界 | 小改進，大飛躍：深度學習中的最小牛頓求解器 牛頓法等利用二階梯度信息的方法在深度學習中很少有應用，我們更喜歡直接使用一階梯度信息求解最優參數。本論文提出了一種新型基于二階信息的最優化方法，它的內存占用與帶動量的 SGD 一樣小，但當收斂速度卻比只使用一階信息的最優化方法快。 發表于：6/5/2018 深度森林第三彈：周志華組提出可做表征學習的多層梯度提升決策樹 自去年周志華等研究者提出了「深度森林」以后，這種新型的層級表征方式吸引了很多研究者的關注。今日，南京大學的馮霽、俞揚和周志華提出了多層梯度提升決策樹模型，它通過堆疊多個回歸 GBDT 層作為構建塊，并探索了其學習層級表征的能力。 發表于：6/5/2018 中醫+人工智能，有望迎來機器人的“望聞問切” 未來中醫診療將是這樣的場景：一面鏡子成為智能檢測設備，早晨起床照鏡子時就能查看目色、臉色、舌色，“人工智能”會分析并預測個人健康狀況；擁有古今名醫大數據“智慧”機器人，“望聞問切”為患者辨別癥狀；智能設備一邊掌握著實時人體數據，一邊開展針灸、艾灸等治療。 發表于：6/4/2018 國產FPGA專題 隨著人工智能、大數據、物聯網、無人駕駛、5G通信的興起，FPGA的市場前景會越來越廣。國內FPGA廠商要以點帶面、加強整機企業對國產FPGA產業的牽引作用、借助國家重大項目推動國產FPGA產業發展、適當引入資本市場，推動產業的快速發展。多管齊下，國產FPGA的春天終將到來。到那時，我們定要重塑FPGA產業新格局。 發表于：6/1/2018 國內FPGA市場現狀與機遇 從市場規模來看，全球FPGA近幾年基本維持在50億美元左右，應用則以傳統通信市場為主，云計算、IoT等新興市場尚在培育期。技術方面，近十年FPGA沒有根本性的進步，行業壟斷已經形成。數據顯示，中國FPGA市場國產化率非常低，政府部門國產應用率不足30%，還有很大提升空間，商用市場國產化率就更低，形勢不容樂觀。 發表于：5/31/2018 ?…117118119120121122123124125126…?
