产业深度|AI趋势下半导体产业链将迎来哪些发展机遇?
与此同时,其他头部大厂也争相开始布局AI芯片领域,其中包括AMD的GPU(RadeonInstinct系列)、英特尔的Nervana神经网络处理器和XeGPU、谷歌的TensorProcessingUnit(TPU)、微软的首款人工智能芯片Maia100以及苹果公司的M1芯片等,欲挑战英伟达的全球GPU处理器龙头地位。另外,在今年5月19日Meta公司披露其正在构建首款专门...
自动驾驶行业观察:竞争格局、技术路线、问题挑战|特斯拉|人工智能...
其采用的是大模型端到端的技术方案,输入图像,通过神经网络输出决策,把所有任务都交给了AI。也就是有名的纯视觉方案(FSD)。而国内则大部分是“中间务实派”。即车路协同自动驾驶方案。例如2018年年底,百度正式开源Apollo车路协同方案,企图让自动驾驶进入“聪明的车”与“智能的路”相互协同阶段。而所谓车路协...
三维卷积神经网络(3D-CNN)解码运动过程的脑电图
研究人员提出了一种神经生理学可解释的三维卷积神经网络(3D-CNN),它捕捉了运动过程中大脑区域的时空依赖性。该3D-CNN使用保留地形的EEG输入,能够预测手部运动的复杂特征,如反应时间、运动模式和方向。在新数据集上的测试中,3D-CNN在这些任务中的准确率分别为79.81%、81.23%和82.00%,优于二维卷积神经网络...
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
神经网络,这是机器学习的元老,是对人脑神经元工作机制的模拟,每个神经元是一个计算单元,输入的数据与权重进行相乘、求和,再加上偏置,得到的数据再经过激活函数,将结果进行输出,见下图,多个神经元相互连接组成神经网络,具体就不展开说了。卷积神经网络在图像分类和识别领域的应用非常多,最早用于手写数字的分类识别,后...
深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略
2.前馈神经网络拟合能力较强前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks)或多层感知机(MultilayerPerceptrons,MLPs)是最有代表性的深度学习模型。前馈神经网络的目标是近似某个函数f^*,定义映射y=f(x;θ)并学习参数θ的值,进而获得最佳的函数近似。在前馈神经网络中,输入信息x通过中间函数计算最终输出y,整个过程...
程雪军|AIGC浪潮下超级人工智能平台算法黑箱的治理路径
倘若以利用人工智能算法技术实施金融投资的量化投资平台为例,量化投资平台是人工智能算法技术与金融投资平台的深化融合,其通过输入海量的数据(包括但不限于宏观经济数据、金融交易数据、历史成交数据、行业发展数据等),利用算法技术对各类数据筛选、分析与处理,作出相应的量化交易决策,建立输入与输出模型(www.e993.com)2024年10月23日。其中,交易成本模型...
【仿真科普】融合物理定律的智能计算:PINNs的未来趋势与挑战
PINNs的设计理念是在神经网络模型中引入物理知识,通过差分方程、边界条件和初始条件等强制约束来指导学习过程。具体来说,PINNs的网络结构通常由输入层、若干隐藏层和输出层组成,其中每一层都包含多个神经元。与传统神经网络不同的是,PINNs在损失函数中加入了一个物理信息项。这个物理信息项是基于网络输出和物理定律之间...
Meta为MR虚拟键盘打字输入提出TouchInsight神经网络
01Meta和苏黎世联邦理工学院提出TouchInsight神经网络,实现实时管道,检测所有十个手指在任何物理表面的触碰输入。02该方法通过二元高斯分布表示位置,以解释由于传感不准确性而产生的不确定性。03在离线评估中,TouchInsight定位输入事件的平均误差为6.3mm,能够准确地检测触碰事件(F1=0.99)和识别使用的手指(F1=0.96)。
体验与效率的革命---生成式AI将如何颠覆汽车业?
在运用生成式AI技术时,我们需要注意其“类黑盒”的属性,多层神经网络使其生成过程与结果难以提前被预测。因此,在模型的训练与日常运营中尤其需要风险与合规的管理。我们列举了一些常见的风险项及对应的举措:数据泄露。在私有云或本地等可控环境训练与部署模型,避免将企业与用户隐私数据发送到公开大模型;将语料数据...
凯发电气取得基于BP神经网络的AT单线供电系统的故障测距方法专利...
金融界2024年2月5日消息,据国家知识产权局公告,天津凯发电气股份有限公司取得一项名为“一种基于BP神经网络的AT单线供电系统的故障测距方法“,授权公告号CN111242463B,申请日期为2020年1月。专利摘要显示,本发明创造提供了一种基于BP神经网络的AT单线供电系统的故障测距方法,包括:S1、搭建由输入层、隐含层、输出层三...