北京赛车-首页-北京赛车规则-北京赛车pk直播

北京赛车
电子资讯网站

能前沿技-术应用趋势与发展展望

  北京赛车规则

  近日,记者随浙江省自然科学基金一同采访了浙江农林大学教授宋新章,他向记者揭示了氮沉降带给土壤和水体环境、农业和森林生态系统以及生物多样性等方面造成的影响。宋新章表示,我国氮沉降总量十分严重,亟需控制。

  该赛项全面检验高职电子信息类专业学生对嵌入式技术应用开发的工程实践能力和创新能力。赛项要求参赛选手在规定时间内组装、调试功能电路板,并安装在智能嵌入式系统应用竞赛平台上。同时,完成嵌入式应用程序的编写和测试,使之能够自动控制竞赛平台完成赛道任务。通过比赛培养学生的动手实操能力、团队协作能力、创新意识和职业素养,增强技能型人才的就业竞争力。

  《[Python基础教程(第2版)].人民邮电出版社.扫描版》

  1台设备维护成本、租金成本1个月约为3000元,因目前借阅人数有限,想收回成本根本不可能。

  苍蝇,在普通人看来仅仅是一种有害昆虫,如果家中出现了苍蝇也不过是一拍了之。但是你知道吗,这不起眼的苍蝇也分种类、分种群,在检验检疫人员眼中,它们被统称为“有瓣蝇类”,是出入境检验检疫中必须要严防的一类昆虫。

  汽车功放是一套好的汽车音响必不可少的组成。DSP功放和普通功放相比,首先最大的不同是多了dsp功能。车载功放其作用是将音频输入的信号进行选择与预处理,进行功率放大,使电信号具有推动音箱的能力。DSP功放集成了dsp功能,让玩家可以用很低的成本就拥有媲美高级系统的调试效果。

  由于 JCG JWA-N2303M 需要直接插入插座上试用,必定会占用一定的空间。为了方便用户的其他用电电器,JCG JWA-2303M 也配备了一个多功能插口,可以满足不同类型插头的用电需求。电一般必不可少的元素,因此高速稳定的WiFi网络是必需的。但是对于一些家里面积比较大、或者是采用了复式结构设计的家庭来说,一个无线路由器根本无法覆盖到所有的区域,这个时候无线WiFi中继器就派上了用场。有了这些无线WiFi中继器,以后再也不用担心断网了目前市面上的无线WiFi中继器的产品种类很多,与无线路由器相比,绝大多数认网关192.168.0.254* 在网页输入网关地址192.168.0.254进入配置页面* 点击扩展配置,选中

  (2)公司将根据公司经营安排和募集资金投入计划选择相适应的理财产品

  不久前,中国联通发布了全球首款5G手机,虽然它不能使用5G网络,但它表明5G时代真的来了。如今,所有制造商都在努力争取获得5G市场,三大运营商正在为5G时代的到来做好准备

  华北地区EDA/PLD研究会2014年第七届教学研讨会于2014年7月5日在北京大学信息科学技术学院顺利举行。本次会议由华北地区EDA/PLD研究会主办,由北京大学电子信息基础实验教学中心、信息科学技术学院、软件与微电子学院承办。

  公司2011年10月12号宣布可以提供业界的第一个虚拟目标平台,支持面向最新发布的SoC 器件立即开...

  1958年9月基尔比制成了世界上第一个集成电路振荡器,这一切都记载在他当天的笔记中。基尔比发明的集成电路在1959年2月取得了专利权,名称为“小型化电子电路”。

  2.为采购项目提供整体设计、规范编制或者项目管理、监理、检测等服务的供应商,不得再参加该采购项目的其他采购活动。(提供《投标人资格声明函》)

  公司于2018年10月29日在巨潮资讯网()、《证券时报》、《中国证券报》披露的《公司2018年第三季度报告正文》中作出的对公司2018年度经营业绩的预计范围已考虑上述事项对净利润的影响。

  随着深度学习技术在智能驾驶、智慧金融、智能制造、智慧农业、智慧医疗、智能家居等领域的逐步应用,作为引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术,人工智能的产业化已经取得了显著的效果,显示出带动性很强的“头雁”效应。

  随着深度学习技术在智能驾驶、智慧金融、智能制造、智慧农业、智慧医疗、智能家居等领域的逐步应用,作为引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术,人工智能的产业化已经取得了显著的效果,显示出带动性很强的“头雁”效应。中国、美国、英国、德国、法国、日本等主要国家都纷纷将人工智能上升为国家级战略,积极抢占人工智能竞争的制高点。我国还进一步强调要加强人工智能领域前沿技术布局,支持科学家勇闯人工智能科技前沿的“无人区”。

  经历了60多年的发展之后,人工智能已经开始走出实验室,进入到了产业化阶段。具体表现出以下几个方面的特点:

  深度学习通过构建多隐层模型和海量训练数据,来学习更有用的特征,最终提升分析准确性。深度学习能够通过数据挖掘进行海量数据处理,自动学习数据特征,尤其适用于包含少量未标识数据的大数据集;采用层次网络结构进行逐层特征变换,将样本的特征表示变换到一个新的特征空间,从而使分类或预测更加容易。因此,深度学习自2006年由Jeffery Hinton实证以来,在云计算、大数据和芯片等的支持下,已经成功地从实验室中走出来,开始进入到了商业应用,并在机器视觉、自然语言处理、机器翻译、路径规划等领域取得了令人瞩目的成绩。

  在深度学习应用逐步深入的同时,学术界也在继续探索新的算法。一方面,继续深度学习算法的深化和改善研究,如深度强化学习、对抗式生成网络、深度森林、图网络、迁移学习等,以进一步提高深度学习的效率和准确率。另一方面,一些传统的机器学习算法重新受到重视,如贝叶斯网络、知识图谱等。另外,还有一些新的类脑智能算法提出来,将脑科学与思维科学的一些新的成果结合到神经网络算法之中,形成不同于深度学习的神经网络技术路线,如胶囊网络等。

  自从李飞飞等在2009年成功创建ImageNet数据集以来,该数据集就已经成为了业界图形图像深度学习算法的基础数据集,通过举办比赛等方式极大地促进了算法的进步,使得算法分类精度已经达到了95%以上。这也使得一些大型研究机构和企业逐渐认识到了数据的价值,纷纷开始建立自己的数据集,以便进行数据挖掘和提升深度学习模型的准确率。如美国国家标准研究院的Mugshot、谷歌的SVHN、微软的MS COCO等图像基础数据集,斯坦福大学的SQuAD、卡耐基梅隆大学的Q/A Dataset、Salesforce的WikiText等自然语言数据集以及2000 HUB5 English、CHiME、TED-LIUM等语音数据集。

  由于深度学习对算力有较高的需求,因此相继出现了一些专门的计算框架和平台,如伯克利大学的Caffe、微软的CNTK、Facebook的Torch、亚马逊的MXNet、百度的 PaddlePaddle等,尤其是谷歌的TensorFlow能够支持异构设备的分布式计算,其平台API能力已经覆盖了CNN、RNN、LSTM等当前最流行的深度神经网络模型。除了从计算框架软件平台进行研发之外,产业界同时也从硬件方面探索计算能力的提升方法。最为直接的方法就是采用计算能力更强的GPU替代原有的CPU等。此外,谷歌、IBM等一些大型企业在大量采用GPU的同时,也在探索进行符合自身计算环境的芯片研发,从而进一步降低成本、提高效率,因此产生了TPU等性能更加卓越的新型芯片。

  虽然人工智能技术发展已经取得了前所未有的成绩,但随着深度学习技术应用的不断深化和产业化步伐的逐步加快,人工智能技术发展也面临着不少挑战。

  一是在有限样本和计算单元的情况下,对复杂函数的表示能力有限,其针对复杂分类问题的泛化能力受限。二是通过深度学习是一种基于概率统计的算法,机器系统学习到的是大概率内容,不是知识,无法像人类一样进行举一反三的应用。三是深度学习存在黑箱问题,-不能解释其自身做出决策的原因。

  由于大数据技术的出现和使用时间还不长,各类基础数据不论从数量上还是从质量上来看,都尚需要较长时间的积累。一方面,某些关键领域和学术数据集还严重不足。另一方面,已有规模化的基础数据集不仅数据质量良莠不齐,而且基本上由少数几家巨头或政府所掌握,鉴于监管和竞争等因素,无法实现有效流动。基础数据的缺乏,使得深度学习模型训练也造成了样本基础缺失。

  虽然已经出现了TensorFlow、Caffe、CNTK、Torch、MXNet、PaddlePaddle等深度学习计算框架,但由于深度学习应用场景众多,相关应用呈现碎片化特点,无论从功能还是性能角度来讲,用于实现最后应用落地的开源计算框架与实际需求之间都还存在着相当的距离,满足产业发展需求且具有绝对统治地位的开源计算框架也还没有出现。同时,深度学习芯片还只是刚刚起步,而且还基本上属于专有领域的芯片,通用智能芯片的产业化还需要较长时间的探索。

  由于黑箱问题及其基于概率统计的特点,基于深度学习的智能系统存在产生不可控结果的隐患。我们已经看到,使用了人工智能技术的智能驾驶汽车出现了多次的事故,甚至造成了人员的伤亡。另外,使用了智能算法的自动驾驶飞机也出现了多次坠机事故。这些事故不仅造成了人们的生命和财产损失,也严重打击了人们对人工智能的信心。实际上,这些事故的发生除了有技术方面的原因之外,还涉及到AI伦理的问题,也就是如何保证人类与智能系统之间的和谐共处、协同合作等问题。目前来看,AI的伦理问题还需要较长的探索过程。

  短期来看,人工智能技术的发展将围绕对上述问题的解决进行。下面从算法理论、数据集基础、基础设施、人机协同等以下几个方面进行探讨。

  在算法理论层面,将继续按照深度学习完善和新算法的两条主线发展。首先,深度学习在提升可靠性、可解释性等方面的研究以及零数据学习、无监督学习、迁移学习等模型的研究将成为热点方向,这不仅仅是深度学习算法本身发展的需要,也是产业发展的需要。其次,学术界将继续开展新型算法的探索,包括对传统机器学习算法的改进、传统机器学习算法与深度学习的结合以及与深度学习迥异的新型算法等。

  在数据集基础方面,学术界与产业界将共同合作构建语音、图像、视频等通用数据集以及各行业的专业数据集,使得各类数据集能够快速满足相关需求。一方面,随着对人工智能认识的不断加深,将会有越来越多的企业和政府机构开展数据自建和数据标注等工作。另一方面,随着深度学习的发展,将会出现智能化的数据标注系统来帮助和替代人类进行数据标注等工作。再有,在政府引导和支持下,一些开放的标准化数据集将会陆续出现,为整个行业提供标准化训练数据集。

  在计算平台与芯片方面,大型企业自研计算框架、自建计算平台,甚至是自研芯片等,仍将是普遍现象。这主要是由于以下两个方面的原因。一是企业出于自身数据和业务安全的考虑,对使用其他机构提供的训练平台仍然持有不信任的态度;二是每个企业的数据中心和相关平台都有其自身的特点,自研计算框架、自建计算平台和自研芯片能够更好地满足自身的业务发展需要。

  在人机协同机制方面,“人在回路”将成为智能系统设计的必备能力。目前,机器智能并没有实现人们所希望的“以人为中心”,仍然还是以机器为中心,这也是人类屡受智能系统伤害的主要原因之一。因此,将人类认知模型引入到机器智能中,使之能够在推理、决策、记忆等方面达到类人智能水平,将成为学术界和产业界共同追求的目标,并可能在一定的时间内取得较好的阶段性成果。

  长期来看,人工智能技术将分别沿着算法和算力两条主线向前发展,并逐步带领人类进入到人机协同的新时代。

  深度学习是基于冯·诺依曼体系结构发展起来的。由于受到内存墙等相关方面的制约,难以达到较高的计算效率。为此,近些年来IBM等已经开始进行颠覆冯·诺依曼体系结构的类脑智能算法与技术的探索。类脑智能借鉴大脑中“内存与计算单元合一”等信息处理的基本规律,在硬件实现与软件算法等多个层面,对于现有的计算体系与系统做出本质的变革,并实现在计算能耗、计算能力与计算效率等诸多方面的大幅改进。目前,随机兴奋神经元、扩散型忆阻器等已经在IBM、马萨诸塞州阿姆赫斯特大学、清华大学等机构研制成功,IBM已经研制成功TrueNorth芯片,清华大学团队也成功研制出了基于忆阻器的PUF芯片。

  随着智能装备和智能机器人智能终端的逐渐增多,智能终端的快速反应以及相互之间的协同行动需求将会越来越迫切,对智能服务的实时性将会越来越强烈。这就要求智能服务从云端向网络边缘甚至终端扩散,智能模型与算法需要部署在网络边缘或终端之上,就近提供网络、计算、存储、应用等核心能力,从而满足通信、业务、安全等各方面的关键需求。目前,英伟达、高通等都已经陆续开展了用于边缘网络或终端的AI专用芯片。而随着5G网络的普遍部署,边缘智能将会获得快速的发展。

  随着人工智能应用在生产生活中的不断深入融合,智能终端的互联互通将会成为必然。由于跨框架体系开发及部署需要投入大量资源,因此尽管每个终端的智能模型可能不同,但深度学习计算框架的模型底层表示将会逐渐趋同,形成深度学习通用计算框架和平台。随着计算框架的整合,GPU和TPU等芯片将可能会被通用AI芯片所替代。

  不论现在还是将来,人工智能无疑都将是最为消耗计算资源的业务和应用之一,计算效率也将是智能体永恒的追求目标。量子计算具有强大的计算能力和效率,已经成为全球公认的下一代计算技术。IBM已经在近期推出了世界上第一个商用的通用近似量子计算系统里程碑产品IBM Q System One,客户可以通过互联网使用这台量子计算机进行大规模的数据计算,为人工智能计算展示了良好的前景。

  人工智能已经逐渐向工业、农业、交通、医疗、金融等各个领域渗透,并开始形成新的业态,成为了新一轮技术革命的制高点。因此,必须积极主动把握人工智能技术和产业发展机遇,认清技术发展趋势,在类脑智能、边缘智能、通用平台与芯片、量子计算等前沿技术领域加快布局,勇闯人工智能科技前沿的“无人区”,才能抓住人工智能时代发展的主动权。

分享:
网站地图