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• 什么是機器學習？它的重要性體現在哪2024-01-05 08:27

  

  機器學習是一種人工智能（AI）的子領域，旨在使計算機系統通過經驗自動學習和改進，而無需明確地進行編程。它側重于開發算法和模型，使計算機能夠從數據中提取模式、進行預測和做出決策，而無需顯式地指示特定任務的解決方法。機器學習的重要性體現在幾個方面數據處理能力：在當今數字化時代，我們產生了大量的數據。機器學習能夠處理和分析這些龐大的數據集，從中提取有價值的信息和見

  AI 人工智能 機器學習 計算機 1635瀏覽量

• GPU：大數據時代的強力引擎2024-01-04 08:27

  

  現如今，我們正身處于數據爆炸的時代，大規模的數據正在重新定義著科技和商業的規則。GPU（GraphicsProcessingUnit，圖形處理單元）技術已經成為科技創新的關鍵利器，極大地提高了系統精度和方案開發速度。無論是圖像識別、語音文字處理、機器翻譯（MT），還是自動駕駛、虛擬現實（VR）和增強現實（AR）等行業應用，GPU在大數據存儲、清洗、預處理以及

  gpu 大數據時代 深度學習 693瀏覽量

• 2023年度十大科技名詞2024-01-03 08:27

  

  12月26日，“2023年度十大科技名詞”在京發布。“大語言模型、生成式人工智能、量子計算、腦機接口、數據要素、智慧城市、碳足跡、柔性制造、再生稻、可控核聚變”入選。十個最具影響力和代表性的科技名詞，為公眾描繪出一幅科技發展的生動畫卷。“2023年度十大科技名詞”由全國科學技術名詞審定委員會事務中心聯合國家語言資源監測與研究平面媒體中心、蜜度微熱點研究院、萬

  人工智能 智慧城市 語言模型 647瀏覽量

• Kaggle知識點：訓練神經網絡的7個技巧2023-12-30 08:27

  

  科學神經網絡模型使用隨機梯度下降進行訓練，模型權重使用反向傳播算法進行更新。通過訓練神經網絡模型解決的優化問題非常具有挑戰性，盡管這些算法在實踐中表現出色，但不能保證它們會及時收斂到一個良好的模型。訓練神經網絡的挑戰在訓練數據集的新示例之間取得平衡。七個具體的技巧，可幫助您更快地訓練出更好的神經網絡模型。學習和泛化使用反向傳播設計和訓練網絡需要做出許多看似任

  函數 模型 神經網絡 667瀏覽量

• Imagination劉國軍：緊抓異構計算機遇，推進各類生態建設2023-12-28 08:27

  

  作為當前最受關注的芯片類型之一，GPU市場有多類角色正參與競跑。雖然英偉達的地位目前不可撼動，但也有諸多新興GPU公司在積極追趕。對于新創公司來說，成功設計一款GPU芯片，除了自身設計能力，最為關鍵的就是IP核、EDA工具等。目前全球市場中，如需GPUIP就繞不開具有領先地位的Imagination公司。這是一家總部位于英國，于2017年被凱橋資本收購的企業

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• 神經網絡是如何學習預測的？2023-12-27 08:27

  

  作為一名程序員，我們習慣于去了解所使用工具、中間件的底層原理，本文則旨在幫助大家了解AI模型的底層機制，讓大家在學習或應用各種大模型時更加得心應手，更加適合沒有AI基礎的小伙伴們。GPT與神經網絡的關系GPT想必大家已經耳熟能詳，當我們與它進行對話時，通常只需關注自己問出的問題（輸入）以及GPT給出的答案（輸出），對于輸出內容是如何產生的，我們一無所知，它就

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• 揭秘：實時渲染、離線渲染、云渲染和混合渲染的區別2023-12-26 08:27

  

  渲染，就是將3D模型轉換成2D圖像，并最終呈現在屏幕上的過程。常見的渲染類型有以下幾種：實時渲染離線渲染云渲染混合渲染它們中間有重疊交叉，也有技術區別。本文嘗試用淺顯易懂的方式來進行解釋，希望大家遇到這些概念，或者一些3D渲染引擎產品的時候，可以按照這些渲染分類，去快速的進行定位和分析，更好的幫助我們理解和學習。一、實時渲染實時渲染（Real-timeRen

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• 一文讀懂：什么是“算力”？2023-12-22 08:27

  

  算力的定義算力即計算能力（ComputingPower）。《中國算力白皮書（2022年）》將其定義為：算力是數據中心的服務器通過對數據進行處理后實現結果輸出的一種能力。算力概念的起源可以追溯到計算機發明之初，最初的計算機是由機械裝置完成計算任務，而算力指的是機械裝置的計算能力。20世紀40年代，在技術的不斷積累下，電子計算機誕生，信息技術革命正式開啟。195

  云計算 服務器 算力 芯片 7221瀏覽量

• 揭秘GPU： 高端GPU架構設計的挑戰2023-12-21 08:28

  

  在計算領域，GPU（圖形處理單元）一直是性能飛躍的代表。眾所周知，高端GPU的設計充滿了挑戰。GPU的架構創新，為軟件承接大模型訓練和推理場景的人工智能計算提供了持續提升的硬件基礎。GPU架構設計具體難在哪里？這包括許多方面的因素。1、能力均衡性的挑戰在架構設計中，通用性要求GPU能夠適應各種場景，易用性關乎客戶和開發者的體驗，而高性能是硬件的靈魂。如何均衡

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• 后摩爾時代的Imagination公司，發展現狀與規劃談2023-12-20 08:28

  

  來源：電子工程專輯去年我們采訪Imagination中國區高管時了解到，在被凱橋資本收購以后的幾年內Imagination年度營收復合增長達到了33%；另外還提到諸如在汽車GPUIP市場保持領跑等相關數據。其實近幾年Imagination在產品宣傳上反倒是相對低調的——從媒體和終端用戶的角度來看，我們不是特別清楚Imagination公布的這些營收、市場份額

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