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動態(tài)

• 發(fā)布了文章 2023-09-28 08:29

  全球領(lǐng)先半導(dǎo)體IP公司Imagination加入，助推openKylin生態(tài)繁榮發(fā)展

  

  近日，ImaginationTechnologieslimited（以下簡稱“Imagination”）簽署openKylin社區(qū)CLA（ContributorLicenseAgreement貢獻(xiàn)者許可協(xié)議），正式加入openKylin開源社區(qū)。Imagination是一家全球領(lǐng)先的半導(dǎo)體和軟件知識產(chǎn)權(quán)（IP）公司，基于ImaginationIP的產(chǎn)品被全球

  imagination IP 半導(dǎo)體

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• 發(fā)布了文章 2023-09-26 08:29

  GPU的張量核心： 深度學(xué)習(xí)的秘密武器

  

  GPU最初是為圖形渲染而設(shè)計的，但是由于其卓越的并行計算能力，它們很快被引入深度學(xué)習(xí)中。深度學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展離不開計算機圖形處理單元（GPU）的支持，而GPU中的張量核心則被譽為深度學(xué)習(xí)的秘密武器。深度學(xué)習(xí)中的大規(guī)模矩陣和張量運算是計算密集型的，正是GPU的張量核心賦予了GPU這一計算工具在深度學(xué)習(xí)中的強大性能。張量核心簡介張量核心是GPU（圖形處理單元）中的

  gpu 深度學(xué)習(xí) 計算機

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• 發(fā)布了文章 2023-09-23 08:30

  神經(jīng)渲染：圖形學(xué)與深度學(xué)習(xí)的完美結(jié)合

  

  神經(jīng)渲染是一種利用深度學(xué)習(xí)和圖形學(xué)技術(shù)，實現(xiàn)高質(zhì)量、高效率、高靈活性的圖像合成和渲染的方法。神經(jīng)渲染不僅能夠生成逼真的圖像，還能夠?qū)D像進行操控、變換和編輯，從而實現(xiàn)多種創(chuàng)意和應(yīng)用。神經(jīng)渲染的原理神經(jīng)渲染的原理是利用深度學(xué)習(xí)模型來模擬圖形學(xué)渲染的過程，從而實現(xiàn)從輸入到輸出的端到端映射。神經(jīng)渲染是一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動和統(tǒng)計推斷的概率模型，它只需要對場景中的信息進行

  圖形 模型 深度學(xué)習(xí)

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• 發(fā)布了文章 2023-09-22 08:29

  解密GPU圖像渲染：為什么選擇三角形作為基本元素？

  

  當(dāng)我們觀賞精美的電影畫面的游戲場景，或者在虛擬現(xiàn)實世界中暢游時，有一個關(guān)鍵角色一直默默發(fā)揮著作用，那就是GPU（圖形處理器）。你是否曾好奇過，為什么GPU在圖像渲染過程中會選擇以三角形作為基本元素呢？簡單的數(shù)學(xué)屬性三角形之所以成為計算機圖形學(xué)中的“明星”，部分原因在于其簡單的數(shù)學(xué)屬性。在計算機圖形學(xué)中，我們使用向量和矩陣來表示和變換圖形對象。對于三角形，只需

  gpu 圖形處理 處理器

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• 發(fā)布了文章 2023-09-21 08:30

  10分鐘快速了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks）

  

  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的基本構(gòu)建模塊。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種機器學(xué)習(xí)算法，旨在模擬人腦的行為。它由相互連接的節(jié)點組成，也稱為人工神經(jīng)元，這些節(jié)點組織成層次結(jié)構(gòu)。Source:victorzhou.com神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機器學(xué)習(xí)有何不同？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種機器學(xué)習(xí)算法，但它們與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)在幾個關(guān)鍵方面有所不同。最重要的是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自行學(xué)習(xí)和改進，無需人的干預(yù)。它可以直接從

  機器學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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• 發(fā)布了文章 2023-09-19 10:04

  什么是量子計算？

  

  什么是量子計算？量子計算是計算機科學(xué)領(lǐng)域中使用量子理論原理的一個分支。量子理論在原子和亞原子水平上解釋了能量和物質(zhì)的反應(yīng)行為。量子計算使用亞原子粒子，如電子或光子。量子比特（Quantumbits）讓這些粒子同時以一種以上的狀態(tài)（即1和0）存在。理論上，連接量子位可以“利用它們的波狀量子態(tài)之間的反應(yīng)來進行計算，否則可能需要數(shù)百萬年來計算?！比缃竦挠嬎銠C大都以

  計算機 量子 量子計算

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• 發(fā)布了文章 2023-09-15 08:29

  還不知道芯片、半導(dǎo)體、集成電路的區(qū)別？看這一篇就夠了！

  

  什么是芯片?芯片，又稱微電路（microcircuit）、微芯片（microchip）、集成電路（integratedcircuit，IC）。是指內(nèi)含集成電路的硅片，體積很小，常常是計算機或其他電子設(shè)備的一部分。芯片（chip）就是半導(dǎo)體元件產(chǎn)品的統(tǒng)稱。是集成電路（IC，integratedcircuit）的載體，由晶圓分割而成。硅片是一塊很小的硅，內(nèi)含集成

  二極管 半導(dǎo)體 芯片 集成電路

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• 發(fā)布了文章 2023-09-14 08:29

  人工智能的數(shù)學(xué)基石：揭秘人工智能十大數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

  

  人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）正以驚人的速度改變著我們的生活。然而，要實現(xiàn)智能的機器，離不開數(shù)學(xué)的支持。本文將帶你深入探索人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，揭示AI背后的數(shù)學(xué)奧秘。一、線性代數(shù)（LinearAlgebra）線性代數(shù)是人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)之一，它涉及向量、矩陣、線性變換等概念。在機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中，線性代數(shù)被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)

  AI 人工智能 機器

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• 發(fā)布了文章 2023-09-13 08:32

  “數(shù)字孿生”十問十答

  

  文|北京航空航天大學(xué)，自動化科學(xué)與電氣工程學(xué)院，數(shù)字孿生研究組來源|先進制造業(yè)本文對以下十個問題進行了深入分析與思考，以期拋磚引玉，為研究者更好理解數(shù)字孿生，為決策者理性和正確對待數(shù)字孿生，為實踐者更好落地應(yīng)用數(shù)字孿生提供參考。①何為數(shù)字孿生？②誰在關(guān)注數(shù)字孿生？③數(shù)字孿生：中、美、德，誰更熱？④數(shù)字孿生與智能制造的關(guān)系是什么？⑤數(shù)字孿生能否與新一代信息技術(shù)

  人工智能 信息技術(shù) 模型

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• 發(fā)布了文章 2023-09-12 08:29

  反思深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)計算機視覺的關(guān)系

  

  某種程度上，深度學(xué)習(xí)最大的優(yōu)勢就是自動創(chuàng)建沒有人會想到的特性能力。如今，深度學(xué)習(xí)在眾多領(lǐng)域都有一席之地，尤其是在計算機視覺領(lǐng)域。盡管許多人都為之深深著迷，然而，深網(wǎng)就相當(dāng)于一個黑盒子，我們大多數(shù)人，甚至是該領(lǐng)域接受過培訓(xùn)的科學(xué)家，都不知道它們究竟是如何運作的。大量有關(guān)深度學(xué)習(xí)的成功或失敗事例給我們上了寶貴的一課，教會我們正確處理數(shù)據(jù)。在這篇文章中，我們將深入

  深度學(xué)習(xí) 計算機 計算機視覺

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