女人荫蒂被添全过程13种图片,亚洲+欧美+在线,欧洲精品无码一区二区三区 ,在厨房拨开内裤进入毛片

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

Imagination首發了兩款神經網絡內核AX2185和AX2145

Dbwd_Imgtec ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-06-14 14:43 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

2018年,越來越多的企業開始邁入人工智能的大潮,相關技術和應用不斷深化、細化。中國的人工智能發展正在進入新的階段,有望成為引領全球人工智能發展的重要引擎。Imagination Technologies作為一家擁有近30年GPU開發經驗的全球領先IP供應商,在人工智能領域的投入已經超過5年。公司于去年9月推出支持多種人工智能應用的神經網絡加速器,并已在安防、視頻等領域獲得應用。與此同時,鑒于自身的中資背景,Imagination開始將戰略重心更多地轉移向中國市場,而人工智能這個在中國發展得如火如荼的產業,自然也成為Imagination中國發展戰略的重點所在。

6月4日-8日,Imagination先后在深圳、上海、北京這三座中國集成電路產業積淀最深厚、發展最蓬勃的城市舉辦了人工智能研討會。活動邀請了來自Imagination及其合作伙伴的多位技術專家蒞臨現場,為與會者分享了最先進的人工智能技術及應用。

6月8日北京會議上Imagination首發了兩款神經網絡內核AX2185和AX2145,引來到場媒體和行業人士的一致關注。

Imagination人工智能研討會吸引了眾多行業人士到場

兩款新型內核基于Imagination的PowerVR Series2NX神經網絡加速器(NNA)架構打造,針對性能和內存帶寬進行了優化,為芯片設計人員提供了受歡迎的選擇,可以支持他們在嵌入式設備和移動設備上部署高要求的、基于深度學習計算機視覺算法,從而實現產品和應用的創新。

其中,AX2185以高端智能手機智能監控和汽車市場為目標應用。該款內核擁有8個全寬度計算引擎,每個時鐘周期可處理2048個MAC(每秒4.1兆次運算),代表了市場上單位面積(每平方毫米)的最高性能。

AX2145則針對成本敏感型設備進行了優化,以中檔智能手機、數字電視/機頂盒、智能相機和消費性安全市場為目標。AX2145精簡型架構為超低帶寬系統提供了高性能的神經網絡推理功能,這種高性價比的解決方案可以支持OEM和ODM在芯片面積預算有限的情況下開展設計工作。

“Imagination的持久優勢在于在技術創新上的投入和領先度。由于Imagination總是把關注點放在未來市場需要什么,所以總會多做一點,推出比市場領先一步的IP,進而客戶使用Imagination的IP打造的產品也將會領先市場一步。” Imagination主管PowerVR視覺和人工智能業務的副總裁Russell James接受媒體采訪時表示。

Imagination副總裁Russell James介紹新發布的神經網絡內核

會上,Imagination中國區區域市場和業務拓展總監柯川也發表了主題演講,介紹了Imagination對人工智能領域發展的深刻理解,以及公司經過多年技術積累所推出的人工智能解決方案的先進特性和應用場景。

“Imagination對人工智能領域的投入已經持續了5年以上,我們的產品是在深厚的技術積累基礎上才推出的。從今年年底到明年年初這段期間,Imagination還將持續推出一系列AI產品,專為解決人工智能市場的關鍵問題與痛點而打造。此外,Imagination也在和眾多OEM廠商合作,幫助SoC客戶提高產品化速度。”柯川在談及Imagination在人工智能領域的發展時如是說。

Imagination中國區區域市場和業務拓展總監柯川發表主題演講

近日,2018年度英國國家技術大獎(National Technology Awards)頒獎典禮在倫敦華爾道夫希爾頓酒店舉行,該活動每年舉辦一次,旨在嘉獎各個技術行業所取得的發展。Imagination的PowerVR 視覺和人工智能團隊贏得了今年的“年度最佳技術團隊”殊榮。該獎項的獲得,是對過去多年Imagination專注于人工智能研發的高度褒獎,同時也意味著公司已做好準備隨時去迎接更廣闊的市場。一場“王者歸來”的好戲正在上演!

會議期間合作伙伴演講部分精彩回顧:

深圳研討會--商湯科技智能汽車的主題演講

深圳研討會--全志科技AI應用落地面臨的挑戰主題演講

上海研討會--紫光展銳公司的手機中AI應用趨勢的主題演講

上海研討會--酷芯微電子公司的嵌入式AI芯片的挑戰與機會主題演講

北京研討會--Face++曠視科技的中國人工智能第一階段--現狀、觀察與未來主題演講

北京研討會--Roobo北京智能管家科技主題演講

北京會議合作方中關村芯園副總經理蘭文麗女士為本次會議致辭。

在此特別感謝北京活動的協辦方中關村芯園及中關村領創空間的大力支持!

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 集成電路
    +關注

    關注

    5422

    文章

    12023

    瀏覽量

    368080
  • 人工智能
    +關注

    關注

    1806

    文章

    48960

    瀏覽量

    248565
  • ai技術
    +關注

    關注

    1

    文章

    1308

    瀏覽量

    25121

原文標題:前沿AI技術助力產業創新 Imagination中國芯演繹王者歸來

文章出處:【微信號:Imgtec,微信公眾號:Imagination Tech】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    BP神經網絡與卷積神經網絡的比較

    BP神經網絡與卷積神經網絡在多個方面存在顯著差異,以下是對者的比較: 一、結構特點 BP神經網絡 : BP神經網絡是一種多層的前饋
    的頭像 發表于 02-12 15:53 ?624次閱讀

    BP神經網絡與深度學習的關系

    BP神經網絡與深度學習之間存在著密切的關系,以下是對它們之間關系的介紹: 一、BP神經網絡的基本概念 BP神經網絡,即反向傳播神經網絡(Backpropagation Neural N
    的頭像 發表于 02-12 15:15 ?825次閱讀

    BP神經網絡的基本原理

    BP神經網絡(Back Propagation Neural Network)的基本原理涉及前向傳播和反向傳播個核心過程。以下是關于BP神經網絡基本原理的介紹: 一、網絡結構 BP
    的頭像 發表于 02-12 15:13 ?800次閱讀

    人工神經網絡的原理和多種神經網絡架構方法

    在上一篇文章中,我們介紹了傳統機器學習的基礎知識和多種算法。在本文中,我們會介紹人工神經網絡的原理和多種神經網絡架構方法,供各位老師選擇。 01 人工神經網絡 ? 人工神經網絡模型之所
    的頭像 發表于 01-09 10:24 ?1159次閱讀
    人工<b class='flag-5'>神經網絡</b>的原理和多種<b class='flag-5'>神經網絡</b>架構方法

    卷積神經網絡與傳統神經網絡的比較

    在深度學習領域,神經網絡模型被廣泛應用于各種任務,如圖像識別、自然語言處理和游戲智能等。其中,卷積神經網絡(CNNs)和傳統神經網絡種常見的模型。 1. 結構差異 1.1 傳統
    的頭像 發表于 11-15 14:53 ?1811次閱讀

    RNN模型與傳統神經網絡的區別

    神經網絡是機器學習領域中的一種強大工具,它們能夠模擬人腦處理信息的方式。隨著技術的發展,神經網絡的類型也在不斷增加,其中循環神經網絡(RNN)和傳統神經網絡(如前饋
    的頭像 發表于 11-15 09:42 ?1100次閱讀

    matlab 神經網絡 數學建模數值分析

    matlab神經網絡 數學建模數值分析 精通的可以討論下
    發表于 09-18 15:14

    神經網絡辨識模型具有什么特點

    神經網絡辨識模型是一種基于人工神經網絡的系統辨識方法,它具有以下特點: 非線性映射能力 :神經網絡能夠處理非線性問題,可以很好地擬合復雜的非線性系統。 泛化能力 :神經網絡通過學習大量
    的頭像 發表于 07-11 11:12 ?858次閱讀

    怎么對神經網絡重新訓練

    重新訓練神經網絡是一個復雜的過程,涉及到多個步驟和考慮因素。 引言 神經網絡是一種強大的機器學習模型,廣泛應用于圖像識別、自然語言處理、語音識別等領域。然而,隨著時間的推移,數據分布可能會
    的頭像 發表于 07-11 10:25 ?843次閱讀

    遞歸神經網絡和循環神經網絡的模型結構

    遞歸神經網絡是一種旨在處理分層結構的神經網絡,使其特別適合涉及樹狀或嵌套數據的任務。這些網絡明確地模擬了層次結構中的關系和依賴關系,例如語言中的句法結構或圖像中的層次表示。它使用遞歸操作來分層處理信息,有效地捕獲上下文信息。
    的頭像 發表于 07-10 17:21 ?1258次閱讀
    遞歸<b class='flag-5'>神經網絡</b>和循環<b class='flag-5'>神經網絡</b>的模型結構

    遞歸神經網絡的實現方法

    遞歸神經網絡(Recursive Neural Network,簡稱RNN)是一種特殊類型的神經網絡,其特點在于能夠處理具有層次或樹狀結構的數據,并通過遞歸的方式對這些數據進行建模。與循環神經網絡
    的頭像 發表于 07-10 17:02 ?766次閱讀

    BP神經網絡和卷積神經網絡的關系

    BP神經網絡(Backpropagation Neural Network)和卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,簡稱CNN)是種在人工智能和機器學習領域
    的頭像 發表于 07-10 15:24 ?2428次閱讀

    BP神經網絡和人工神經網絡的區別

    BP神經網絡和人工神經網絡(Artificial Neural Networks,簡稱ANNs)之間的關系與區別,是神經網絡領域中一個基礎且重要的話題。本文將從定義、結構、算法、應用及未來發展等多個方面,詳細闡述BP
    的頭像 發表于 07-10 15:20 ?2243次閱讀

    全連接前饋神經網絡與前饋神經網絡的比較

    隨著人工智能技術的飛速發展,神經網絡作為其核心組成部分,在各個領域展現出了強大的應用潛力和價值。在眾多神經網絡類型中,全連接前饋神經網絡(Fully Connected Feedforward
    的頭像 發表于 07-09 10:31 ?2.1w次閱讀

    如何利用Matlab進行神經網絡訓練

    Matlab作為一強大的數學計算軟件,廣泛應用于科學計算、數據分析、算法開發等領域。其中,Matlab的神經網絡工具箱(Neural Network Toolbox)為用戶提供了豐富的函數和工具
    的頭像 發表于 07-08 18:26 ?3625次閱讀
    主站蜘蛛池模板: 监利县| 北京市| 临颍县| 四子王旗| 普定县| 大洼县| 禄丰县| 靖江市| 无极县| 江北区| 和静县| 包头市| 惠来县| 嘉义县| 喀喇沁旗| 连州市| 绿春县| 邢台市| 呼玛县| 株洲县| 巴中市| 舞阳县| 周宁县| 梁山县| 仙桃市| 大冶市| 石门县| 神农架林区| 安溪县| 乐清市| 肇东市| 安达市| 图木舒克市| 靖江市| 彰化市| 贡觉县| 镇雄县| 岳池县| 南部县| 岳阳县| 福安市|