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意法半導體發(fā)布STM32狀態(tài)監(jiān)測功能包，通過Cartesiam工具簡化機器學習過程

  • 意法半導體近日發(fā)布一款免費的STM32軟件功能包，讓用戶可以用微控制器探索套件快速創(chuàng)建、訓練、部署?工業(yè)狀態(tài)監(jiān)測智能邊緣設備?。FP-AI-NANOEDG1軟件包?由意法半導體與機器學習專業(yè)開發(fā)科技公司、ST授權合作伙伴Cartesiam共同開發(fā)，包含捕獲傳感器數(shù)據(jù)，集成和運行Cartesiam的NanoEdge庫所需的全部驅(qū)動程序、中間件、文檔和代碼示例。即使用戶沒有專業(yè)的AI技能，也能在Windows?10或Ubuntu PC機上，用Cartesiam NanoEdge?
  • 關鍵字： Cartesiam  機器學習  STM32  

關于如何使用機器學習來做異常檢測的7個問題

  • 導讀異常檢測的一些入門問題。問問題是學習的最好方法之一。但有時你不知道從哪里開始，或者該問什么 —— 尤其是在你還比較熟悉的異常檢測之類的話題上。在這種情況下，最好傾聽別人的問題，讓他們的思路來指導你的學習。以下是我們在“[Ask Me Anything: Anomaly Detection](https://www.tibco.com/events/ask-me- anything-webinar-anomaly-detecing-machine -learning)”網(wǎng)絡研討會上收到的
  • 關鍵字： 機器學習  異常檢測  

誰才是讓AI產(chǎn)生偏見的幕后推手？

  • 美國麻省理工學院媒體實驗室研究項目顯示，人工智能識別淺色皮膚男性的平均錯誤率不超過1%，識別深色皮膚女性的平均錯誤率達35%……　　人臉識別所導致的偏見問題一直受到廣泛關注。近期，一篇關于圖像超分辨率的論文引發(fā)了對于產(chǎn)生偏見原因的新爭論。　　網(wǎng)友利用論文中的開源代碼進行了模型推理，在使用時發(fā)現(xiàn)，非白人面孔的高糊照片被還原成了一張白人面孔。對此，2018年圖靈獎得主、AI領軍人物楊立昆（Yann?LeCun）在推特上指出，當數(shù)據(jù)有偏見時，機器學習系統(tǒng)就變得有偏見。而這一觀
  • 關鍵字： 人臉識別  AI  機器學習  

三星采用新思科技的IC Compiler II 機器學習技術設計新一代5納米移動SoC芯片

  • 重點：IC Compiler II和Fusion Compiler的機器學習技術助力三星將頻率提高高達5%，功耗降低5%機器學習預測性技術可加快周轉(zhuǎn)時間(TAT)，使三星能夠跟上具挑戰(zhàn)性的設計時間表三星在即將推出的新一代移動芯片流片中部署了機器學習技術新思科技（Synopsys, Inc.，納斯達克股票代碼：SNPS）今天宣布，三星(Samsung)為其新一代5納米移動芯片生產(chǎn)設計，采用了IC Compiler? II布局布線解決方案（新思科技Fusion Design Platform?的一
  • 關鍵字： 三星  新思科技  IC Compiler II   機器學習  5納米  SoC  

機器學習背后的數(shù)學支柱，這5本書幫你搞定！

  • 機器學習從只適用于研發(fā)人員的工具變成了被廣泛采納使用的方法，多虧了開源機器學習和深度學習框架的爆炸性發(fā)展?，F(xiàn)如今，機器學習領域比以往任何時候都更容易上手。同時，這也助力了我們目前所經(jīng)歷的科技的瘋狂發(fā)展。弄清算法是如何真正工作的，可以幫助你在設計、開發(fā)和調(diào)試機器學習系統(tǒng)方面獲得巨大優(yōu)勢。很多人提到數(shù)學就打哆嗦，機器學習恰巧涉及很多數(shù)學知識，這項任務可能會令很多人怯步。然而，數(shù)學并不該成為人們在機器學習領域的“絆腳石”。相反，學好數(shù)學對于掌握機器學習非常有必要。從高層次上講，機器學習中涉及四大數(shù)學支柱：線性代
  • 關鍵字： 機器學習  

機器學習如何賦能EDA

  • 在20／22nm引入FinFET以后，先進工藝變得越來越復雜。在接下來的發(fā)展中，實現(xiàn)“每兩年將晶體管數(shù)量增加一倍，性能也提升一倍”變得越來越困難。摩爾定律的發(fā)展遇到了瓶頸，先進制程前進的腳步開始放緩。但是由于當今先進電子設備仍需求先進工藝的支持，因此，還有一些晶圓廠還在致力于推動先進制程的繼續(xù)發(fā)展。這些晶圓廠與EDA企業(yè)之間的合作，推動了先進制程的進步。從整體上看，當先進制程進入到14nm/7nm時代后，EDA工具的引入可以縮短研發(fā)周期，尤其是針對后端設計制造工具的更新，EDA起到了至關重要的作用。EDA
  • 關鍵字： 機器學習  EDA  Calibre  

恩智浦為AI注入理解力

  • 人工智能（AI）的例子無處不在。我們對于AI的使用可能超出想象，并且在許多方面將這種使用視為理所當然。智能手機助手就是一個很好的例子，盡管我們可能并不認為這與AI有關。許多場景中，我們已經(jīng)習慣于與Siri或Google Assistant的互動。面部識別也已成為新一代智能手機的標準解鎖功能。機器學習屬于AI的一個子集，原理是通過訓練基于計算機的神經(jīng)網(wǎng)絡模型來識別給定的模型或聲音。在神經(jīng)網(wǎng)絡完成訓練后，就可以推理出結(jié)果。例如，如果我們用數(shù)百張狗和貓的圖像訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，那么它應該能夠正確地識別圖片中是狗還是貓
  • 關鍵字： 機器學習  人工智能  AI  

蘋果收購機器學習公司Inductiv以改善Siri數(shù)據(jù)

  • 據(jù)外媒報道，蘋果已收購機器學習創(chuàng)業(yè)公司Inductiv，該公司開發(fā)的人工智能技術可用于識別和糾正數(shù)據(jù)集中的錯誤。Inductiv的工程團隊近幾周已加入蘋果，參與包括Siri、機器學習和數(shù)據(jù)科學在內(nèi)的多個項目。對于這筆收購，蘋果給出了慣用的聲明，即蘋果“不時收購規(guī)模較小的科技公司，我們通常不討論目的或計劃”。Inductiv是由斯坦福大學、滑鐵盧大學和威斯康星大學的幾名教授創(chuàng)立的。Inductiv的技術利用人工智能自動識別和糾正數(shù)據(jù)集中的錯誤?！案蓛舻摹睌?shù)據(jù)集對于機器學習非常重要。機器學習是一類熱門的人工智
  • 關鍵字： 蘋果  機器學習  Inductiv  Siri  

“AI自動提取特征”的簡易范例*

  • 　　高煥堂?（臺灣銘傳大學、長庚大學?教授）0 引言在人與AI之間，最典型的協(xié)同合作模式是：由人們?nèi)ビ^察而萃取特征，然后AI依據(jù)該特征進行分類，這稱為：人工提取特征。此外還有進一步的合作模式：讓AI自己來學習萃取特征，并且進行分類。這稱為：自動提取特征。本文將借由很簡單的范例來展示“自動提取特征”，以便充分發(fā)揮各種AI模型的特色，來促進特征提取的效率。　　1 人工提取特征　　1.1 機器學習　　由于人人對于周遭的現(xiàn)象(或事)都具有觀察、分類和萃取特征的天賦，所以人人都可以把這項智能和能力傳授給AI。其中，
  • 關鍵字： 202006  AI  人工智能  機器學習  

對人臉識別的11個誤解

  • 過去十年內(nèi)，隨著我們在人工智能領域取得長足進步，我們能夠為嵌入式系統(tǒng)增加一些先進功能，例如人臉識別。雖然人臉識別能夠帶來諸多好處，但人們有時仍然認為它的使用存在問題，甚至充滿了爭議。事實究竟如何？在本文中，我們將澄清一些對人臉識別的誤解。?1) 人臉識別的成本非常昂貴?人們會覺得要讓計算機能夠識別人臉，解決方案必須采用高端硬件。畢竟，自21世紀前十年中期以來，深度學習算法在圖像分類方面的突破都利用了圖形處理單元(GPU)的強大處理能力，這些單元通常在緊耦合集群中使用。但對于嵌入式系統(tǒng)（
  • 關鍵字： 人臉識別  機器學習  

機器學習的知識產(chǎn)權問題

  • 機器學習的知識產(chǎn)權問題假設一家公司主要生產(chǎn)對于客戶的業(yè)務運營至關重要的設備。為了避免發(fā)生故障而對這些客戶產(chǎn)生重大影響，這家公司使用機器學習模型來做出預防性維護決策。為了構(gòu)建這種模型，公司花費了大量時間、金錢和精力。但是，客戶可以復制這個知識產(chǎn)權來自行進行維護，這樣就不必繼續(xù)支付維護合同的費用。同時，競爭對手也可能會直接復制模型來獲取利益，而不是投資構(gòu)建自己的模型。本白皮書探討了機器學習模型的哪些方面將受到知識產(chǎn)權法律的保護。要構(gòu)建用于維護的機器學習（ML）模型，必須收集并標記正確的訓練集，選擇正確的架構(gòu)和
  • 關鍵字： 機器學習  知識產(chǎn)權  

基于多層深度學習框架和運動分析的駕駛員疲勞監(jiān)測系統(tǒng)

  • 汽車工業(yè)的最新發(fā)展引起了科研人員對疲勞駕駛監(jiān)測的研究興趣，意圖開發(fā)一種有效的駕駛員監(jiān)測系統(tǒng)，能及時發(fā)現(xiàn)心理物理狀態(tài)異常，減少疲勞駕駛引起的交通事故?，F(xiàn)在許多文獻特別專注于生理信號的研究，通過測量心率變異性（HRV）來得到有關心臟運動的信息。事實上，HRV還是一個有效的評估生理壓力的指標，因為它可以提供與自主神經(jīng)系統(tǒng)支配的心血管系統(tǒng)活動相關的信息。本文旨在通過提取人臉特征點，分析由血壓引起的皮膚細微運動，再以一個穩(wěn)健的方式重構(gòu)光電容積圖（PPG）信號。所得結(jié)論是，傳感器檢測到的PPG信號與使用人臉特征點重構(gòu)
  • 關鍵字： 機器學習  LSTM  駕駛員疲勞駕駛  

研究人員開發(fā)具有抓握感覺的機器人

  • 讓機器人抓取物體時對物體產(chǎn)生感覺對提高效率非常重要。蘇黎世聯(lián)邦理工學院的研究人員宣布，他們已利用機器學習技術開發(fā)了一種低成本的觸覺傳感器。該傳感器能高分辨率、高精度地測量力的分布。這些特征使機器人手臂能夠更靈活地抓住敏感、脆弱的物體。
  • 關鍵字： 研究人員  機器人  機器學習  

谷歌AI負責人杰夫·迪恩：2020年機器學習領域的趨勢分析

  • 無論計算機未來在社會中扮演什么角色，杰夫·迪恩(Jeff Dean)都將在結(jié)果中發(fā)揮強大的作用。作為谷歌人工智能技術研究小組的負責人，他領導的工作覆蓋面十分廣泛，對從研發(fā)自動駕駛汽車到制造機器人，再到谷歌強大的在線廣告業(yè)務等方方面面都做出了貢獻。
  • 關鍵字： AI  谷歌  機器學習  

人工智能“發(fā)現(xiàn)”地球繞太陽公轉(zhuǎn)

  • 如今，根據(jù)在地球上觀測到的太陽和火星的運行軌跡，一種受大腦啟發(fā)的機器學習算法計算出了太陽位于太陽系的中心。而天文學家花了幾個世紀才弄明白這個道理。
  • 關鍵字： 人工智能  機器學習  神經(jīng)網(wǎng)絡  
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