頭條 AMD慶祝賽靈思成立40周年 40 年前，賽靈思（Xilinx）推出了一種革命性的設備，讓工程師可以在辦公桌上使用邏輯編程。 賽靈思開發的現場可編程門陣列（FPGA）使工程師能夠將具有自定義邏輯的比特流下載到臺式編程器中立即運行，而無需等待數周才能從晶圓廠返回芯片。如果出現錯誤或問題，設備可以在那里重新編程。 最新資訊 FPGA在人工智能時代的獨特優勢 很多世界頂尖的“建筑師”可能是你從未聽說過的人，他們設計并創造出了很多你可能從未見過的神奇結構，比如在芯片內部源于沙子的復雜體系。如果你使用手機、電腦，或者通過互聯網收發信息，那么你就無時無刻不在受益于這些建筑師們的偉大工作。 發表于：2/27/2019 從“3”到“4”的突破，4D打印實現軍用突破？ 一個普通的背包，可在海水中變成救生艇、在野外露營時變成帳篷；一根普通的排水管道，可根據水流量膨脹或收縮、在破裂時自我修復；一個普通的沙發，可隨著就坐客人的高矮胖瘦調整形狀……曾經出現在哆啦A夢四維空間袋里的神奇事物，正隨著4D打印這一技術的出現與發展，一一成為現實。 發表于：2/27/2019 DVS重新定義自動駕駛攝像頭 自動駕駛對我們來說已經不是個陌生的概念了，從谷歌到特斯拉，再到百度進軍無人駕駛，汽車升級被普遍看做是未來科技發展的一個重要領域。在過去的十年中，無論是傳統車廠還是新進互聯網巨頭，都針對自動駕駛領域推出了不少新品技術。并逐漸形成了，汽車智能化、電氣化、網聯化和輕量化之間的技術融合。 發表于：2/27/2019 OpenAI被諷ClosedAI？語言模型并沒有想象中的強大 前一段時間，OpenAI 丟出了兩枚炸彈，一是公布了當前最先進的語言模型，二是選擇與開源「Say Goodbye」。他們擔心 GPT-2 模型太好，會被不懷好意的人濫用。近來，很多研究者呼吁 OpenAI 盡快開源這個 15 億參數量的大模型，因為它并不能真正「理解」自然語言。 發表于：2/27/2019 ImageNet分類器可以泛化到ImageNet上嗎？ 當前的分類模型泛化到新數據時總會有不同程度的準確率下降，傳統觀點認為這種下降與模型的適應性相關。但本文通過實驗證明，準確率下降的原因是模型無法泛化到比原始測試集中更難分類的圖像上。 發表于：2/27/2019 從網絡設計到實際應用，深度學習圖像超分辨率綜述 圖像超分辨率（SR）研究已經利用深度學習技術取得了重大進展，本文旨在系統性地綜述這些進展。作者將 SR 研究分為三大類：監督 SR、無監督 SR 以及特定領域的 SR。此外，本文還介紹了這一領域常用的公共開源基準數據集和性能評估指標，并指出了未來的幾個方向以及一些待解決的問題。 發表于：2/27/2019 各種NLP操作難實現？谷歌開源序列建模框架Lingvo 自然語言處理在過去一年取得了很大進步，但直接關注 NLP 或序列建模的框架還很少。本文介紹了谷歌開源的 Lingvo，它是一種建立在 TensorFlow 上的序列建模框架。該框架重點關注協作實現與共享代碼庫，能極大提升代碼復用與研究迭代速度，NLP 的今年就靠你了～ 發表于：2/27/2019 達闥科技，用柔性智能關節 SCA 定義云端智能柔性機器人起跑線 作為機器人的核心零部件，伺服系統的核心技術一直掌握在歐美、日本以及韓國的手里。 發表于：2/27/2019 英特爾下一代加速卡助力交付 5G 網絡服務 值此 2019 年世界移動通信大會 (MWC) 隆重舉辦之日，英特爾推出了英特爾 FPGA 可編程加速卡 N3000（英特爾? FPGA PAC N3000）。此產品專為服務提供商而設計，可幫助他們為 5G 下一代核心和虛擬化無線接入網絡解決方案提供鼎力支持。英特爾? FPGA PAC N3000 可加速多種虛擬化工作負載，包括 5G 無線接入網絡和 5G 核心網絡應用。 發表于：2/26/2019 使PLC的設計和實現達到更高的效率和生產力的方法探析 增強生產力和效率——這些都是現在的所謂工業4.0或智能制造（SM）的焦點1。工廠被鼓勵“將工廠運營效率提高10%（損耗/單位產品）”2，以較少的能源、水及其它自然資源產出更多產品。有人認為，這是滿足全球不斷增長的需求的唯一途徑3。規劃工業4.0的目的是“連續提高整個價值鏈中的資源生產力和效率”4。為了使“產出最大化。..重點就要提高資源生產力。..和資源效率。”所以，許多文獻和報告一致贊成如下主題：21世紀的制造工廠必須優化系統生產力和效率，以20世紀生產相同產品所需的相同或更低成本生產更大量的產品。 發表于：2/25/2019 ?…46474849505152535455…?
