随着科技的飞速发展,现场可编程门阵列(FPGA)在高性能计算、数据中心、人工智能等领域的应用日益广泛。然而,FPGA设计的复杂性和功耗问题一直是制约其性能提升的关键因素。近年来,机器学习(ML)技术的兴起为FPGA的执行时间与功耗预测提供了新的解决方案。本文将探讨如何使用机器学习进行FPGA的执行时间与功耗预测,并分析其优势与挑战。
长期以来,医疗保健一直是一个数据密集型领域,而如今,人工智能和机器学习的融合正在开辟新的领域,尤其是在诊断领域。作为开发人员,我们处于这一转变的前沿,构建移动应用程序,帮助患者和医疗保健专业人员更快地做出更好的决策。从提高诊断准确性到加快早期疾病检测,人工智能驱动的移动应用程序正成为现代医疗保健中不可或缺的工具。
随着物联网(IoT)技术的快速发展,我们的生活、工作和生产方式正在经历前所未有的变革。然而,随着物联网设备的普及,其安全性问题也日益凸显。黑客攻击、数据泄露、恶意软件入侵等安全威胁层出不穷,给个人、企业和国家带来了巨大的风险和损失。为了应对这些挑战,人工智能(AI)和机器学习(ML)技术正逐渐成为增强物联网安全的重要手段。本文将探讨如何利用人工智能和机器学习来增强物联网安全,并分析其在实际应用中的效果与前景。
随着物联网(IoT)技术的迅猛发展,越来越多的设备被连接到互联网上,形成了一个庞大的生态系统。然而,物联网的安全性问题也日益凸显,包括数据隐私安全、网络攻击与入侵、物理安全、系统稳定性以及用户认证与访问控制等方面。传统的安全方法已经难以应对日益复杂和变化多端的网络威胁,因此,利用机器学习(ML)技术提升物联网应用的安全性成为了一种有前景的解决方案。
全新可编程软硬件和开发工具经过优化,可在广泛的用例中提升开发者工作效率、驱动智能计算。
台湾新竹-2024 年 9 月 24 日-随着各行各业对人工智能 (AI) 潜力的日益重视,将 AI 模型直接部署在设备端的终端 AI 正成为一股重要趋势,并广泛应用于智能家庭设备、智慧城市、工业自动化、互动玩具和穿戴式设备等领域。这些应用场景需要实时的数据处理和分析能力,同时还需保持低功耗和高效能,以确保设备能够长时间稳定运行。这一需求推动了新一代微控制器 (MCU)、神经网络处理单元 (NPU) 和微处理器 (MPU) 解决方案的乘势而起。然而,尽管市场对终端 AI 的兴趣日益增长,在实作终端 AI 功能的过程中,开发者面临着诸多设计挑战和痛点。
Arm 控股有限公司(纳斯达克股票代码:ARM,以下简称“Arm”)近期宣布通过将Arm® Kleidi技术集成到 PyTorch 和 ExecuTorch,赋能新一代应用在 Arm CPU 上运行大语言模型 (LLM)。Kleidi 汇集了最新的开发者赋能技术和关键资源,旨在推动机器学习 (ML) 技术栈中的技术协作和创新。通过这些重要进展,Arm 致力于为任一 ML 技术栈的开发者提供更为顺畅的体验。
产品测试一直都是开发过程中确保产品在功能和性能方面符合市场预期的关键一环。然而,传统的产品测试流程需要投入大量的时间和资源。另一方面,现代的新产品设计也变得越来越复杂,对运行条件的要求也愈发严苛,如要求低功耗、融合更多的传感器以及添加更多的输入/输出接口等。
人工智能和机器学习已经从实验技术演变为现代商业战略的重要组成部分。有效构建和部署AI/ML模型的公司获得了显著的竞争优势,但创建一个功能齐全的AI系统是复杂的,涉及多个阶段。
Cloudera的最新创新加速了企业人工智能用例,并显著缩短了部署时间 全新AMP将于9月12日在迪拜举办的EVOLVE24期间展出 加利福尼亚州圣克拉拉2024年9月13日 /美通社/ -- Cloudera是唯一真正...
数据质量差会导致信息驱动系统中的分析和决策不准确。机器学习(ML)分类算法已成为解决一系列问题的有效工具。 数据质量 通过自动发现和纠正数据集中的异常来解决问题。将ML分类器应用于数据提纯、异常值识别、缺失值估算和记录链接等任务有多种方法和策略。用于衡量机器学习模型在解决数据质量问题方面的效力的评价标准和性能分析方法正在演变。
传统的机器学习模型和人工智能技术往往存在一个严重的缺陷:它们缺乏不确定性的量化。这些模型通常提供点估计,而不考虑预测的不确定性。这种限制削弱了评估模型输出可靠性的能力。此外,传统的ML模型缺乏数据,往往需要正确的标记数据,因此,往往难以解决数据有限的问题。此外,这些模型缺乏将专家领域知识或先前信念纳入模型的系统框架。如果没有利用特定领域的洞察力的能力,模型可能会忽略数据中的关键细微差别,并倾向于无法发挥其潜力。毫升模型变得越来越复杂和不透明,虽然越来越多的人要求在根据数据和大赦国际作出的决定中增加透明度和问责制。
GE医疗已选择亚马逊云科技作为其战略云服务合作伙伴,致力于推出全新的定制化基础模型,加速创新医疗应用快速开发。GE医疗将利用亚马逊云科技的机器学习和生成式AI技术,训练和部署临床基础模型,助力医疗服务提供商优化临床和运营流程,进而提升护理服务质量。
当前最有趋势的机器学习和人工智能在不知疲倦地创新,为客户提供最先进的解决方案。然而,在这一快速演变过程中,确保一个以高质量和完整性为特征的稳健数据宇宙是不可或缺的。虽然人们经常把重点放在改进人工智能模型上,但原始数据集的重要性有时会被掩盖。
机器学习仍然是发展最快、需求量最大的技术领域之一。机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机系统能够学习和采用类似人类的特质,最终导致人工智能机器的发展。 下表列出了人工智能领域中,机器学习可以赋予计算机的八种关键类人特质。
传统机器学习 (ML) 模型和 AI 技术通常存在一个严重缺陷:它们缺乏不确定性量化。这些模型通常提供点估计,而不考虑其预测的不确定性。这种限制削弱了评估模型输出可靠性的能力。此外,传统 ML 模型需要大量数据,通常需要正确标记的数据,因此,在数据有限的问题上往往会遇到困难。此外,这些模型缺乏将专家领域知识或先验信念纳入模型的系统框架。如果无法利用特定领域的见解,模型可能会忽略数据中的关键细微差别,并且往往无法发挥其潜力。ML 模型正变得越来越复杂和不透明,人们越来越需要数据和人工智能做出的决策具有更高的透明度和可问责性。
数据质量差会导致信息驱动系统中的分析和决策不准确。机器学习 (ML) 分类算法已成为解决各种数据质量问题的有效工具,它通过自动查找和纠正数据集中的异常来解决问题。有各种方法和策略可用于将 ML 分类器应用于数据净化、异常值识别、缺失值插补和记录链接等任务。用于衡量机器学习模型在解决数据质量问题方面的有效性的评估标准和性能分析方法正在不断发展。
北京——2024年7月12日 在亚马逊云科技纽约峰会上,亚马逊云科技宣布正式推出多项新技术和新服务,让每个人都能更轻松地开始构建AI应用。其中,Amazon Q Apps已正式可用,能够根据简单描述创建应用程序;Amazon Q Developer成功集成到Amazon SageMaker Studio中并正式可用,为机器学习模型的开发过程带来极大便捷;Amazon Bedrock更新了微调Anthropic Claude 3 Haiku、Guardrails(安全防护)和Agents(代理)等功能,帮助用户更快、更轻松地构建和部署生成式AI应用程序。
所有边缘 AI项目的新起点,一站整合工具、软件和资源,更快、更顺畅的开发体验
通过与装配和测试合作伙伴共同工作, Nordic现在使用再生塑料组件包装卷轴