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祝賀！Imagination榮獲2022全球電子成就獎“年度創新IP公司”大獎2022-11-20 08:47
11月10日，由ASPENCORE主辦的2022全球CEO峰會暨全球電子成就獎（WEAA）頒獎典禮在深圳落下帷幕。大會聚集了眾多行業領先企業，Imagination憑借三十多年的技術創新榮獲2022全球電子成就獎“年度創新IP公司”大獎。全球電子成就獎(WorldElectronicsAchievementAwards)旨在評選并表彰對推動全球電子產業創新做imagination 1072瀏覽量 -
Imagination的異構計算版圖：GPU只是其中一環2022-11-20 08:46
來源：電子工程專輯這兩年隨數據中心、汽車電子市場，以及AI等技術的發展，GPU這類處理器的重要性變得今非昔比。從某些GPU廠商在不同時代的產品迭代方式就看得出來。今年是Imagination的PowerVRGPU架構30周年，我們總結過PowerVR走過的這30年。在由Aspencore主辦的IICShenzhen2022(國際集成電路展覽會暨研討會)同期舉 -
規模達2.6萬億！中國算力發展指數（2022年）發布2022-11-20 08:44
來源：中國信息通信研究院算力作為數字經濟時代新的生產力，對推動科技進步、行業數字化轉型以及經濟社會發展發揮著重要作用。日前，中國信息通信研究院發布的《中國算力發展指數白皮書(2022年)》(下稱《白皮書》)指出，2016-2021年間中國算力規模平均每年增長46%，算力產業對中國經濟社會和產業能級的帶動作用日益增強。2021年以計算機為代表的算力產業規模達到通信 932瀏覽量 -
“Imagination”拍了拍“飛槳”說11月30日深圳見2022-11-20 08:42
今年5月，Imagination攜手百度飛槳（PaddlePaddle）及多家合作伙伴共同發起“硬件生態共創計劃”，致力于利用自身的優勢技術與市場應用經驗，共同構建高效的軟硬一體平臺方案。目前，由雙方共同創建的ModelZoo開源機器學習模型庫也已發布上線Github平臺。為了進一步推進軟硬件協同，助力AI產業化落地，Imagination與百度飛槳的合作在imagination 782瀏覽量 -
“倒金字塔”折射IP巨大價值，ImaginationIP創新蝶變賦能半導體產業2022-11-20 08:41
過去50余年，芯片制程迭代沿著摩爾定律滾滾向前，并持續增強著芯片的算力與性能。現如今，無論是在SoC上集成越來越多的功能模塊，又或是利用chiplet技術在先進制程下進一步提升芯片集成度，都充分展現了芯片性能、功耗和成本的改進不能僅僅依賴于制程的升級，而需從不同的維度拓展創新來延續摩爾定律的“經濟效益”。這導致芯片設計變得越來越困難，IP的作用也愈加凸顯，逐半導體 416瀏覽量 -
清華大學元宇宙發展研究報告3.0版發布2022-11-20 08:39
近日，清華大學沈陽教授團隊發布了《元宇宙發展研究報告3.0版》。在前兩版報告基礎上，本報告按照回顧篇、學理篇、產業篇、社會篇、輿論篇、治理篇、科幻篇七個模塊，對元宇宙作出挖掘與探究。報告總體上沿著“由當下到未來、由虛擬到現實、由中國到世界”的思想脈絡進行梳理，試圖全面總結元宇宙的發展脈絡與規律，促進元宇宙相關技術升級，分析產業如何進行虛實融合，從而按照自身發元宇宙 671瀏覽量 -
機器學習回歸模型相關重要知識點總結2022-11-09 00:16
來源：機器學習研習院回歸分析為許多機器學習算法提供了堅實的基礎。在這篇文章中，我們將總結10個重要的回歸問題和5個重要的回歸問題的評價指標。1、線性回歸的假設是什么？線性回歸有四個假設線性：自變量（x）和因變量（y）之間應該存在線性關系，這意味著x值的變化也應該在相同方向上改變y值。獨立性：特征應該相互獨立，這意味著最小的多重共線性。正態性：殘差應該是正態分機器學習 895瀏覽量 -
關于RISC-V ，這是你需要知道的！2022-11-09 00:15
來源：內容來自半導體行業觀察（ID：icbank）編譯自semiengineering，謝謝。RISC-V是加州大學伯克利分校開發人員在2010年構想的開放標準指令集架構(ISA)，正在不斷發展壯大。RISC-V中的RISC代表精簡指令集計算機，這意味著它旨在簡化給計算機的每條單獨指令。由于RISC-V是一個開放標準，任何人都可以實施、定制和擴展ISA以滿足RISC 1567瀏覽量 -
PowerVR SDK和工具 22.1 版本更新：增加新的光追示例2022-11-03 00:22
開發工具一直是開發者關心的重點，ImaginationPowerVRSDK和工具也在持續的迭代，希望能為開發者提供更新的功能。目前，PowerVRSDK和工具22.1版本已正式發布，并進行了一些重大功能更新，詳細的更新內容可查看我們的發布說明。vr 717瀏覽量 -
10個機器學習中常用的距離度量方法2022-11-01 00:20
作者：JonteDancker來源：DeepHubIMBA距離度量是有監督和無監督學習算法的基礎，包括k近鄰、支持向量機和k均值聚類等。距離度量的選擇影響我們的機器學習結果，因此考慮哪種度量最適合這個問題是很重要的。因此，我們在決定使用哪種測量方法時應該謹慎。但在做出決定之前，我們需要了解距離測量是如何工作的，以及我們可以從哪些測量中進行選擇。本文將簡要介紹機器學習 766瀏覽量