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自动驾驶中的机器学习

近年来，自动驾驶技术技术的发展速度非常快。预计达到完全自动驾驶L5的程度是指日可待的。自动驾驶的核心技术主要是人工智能中的机器学习与深度学习两个方向。在本文中，我们的关注点在于机器学习算法在自动驾驶技术中的应用。 为了让读者更好地理解自动驾驶中的机器学习算法，本文会首先介绍有关该设备和自动驾驶技术的运行原理，然后介绍机器学习方法及其在自动驾驶任务中的应用。最后展示一些流行的自动驾驶技术模拟器。

  • 2021-08-02
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AI时代竟有智能化鸿沟，具备哪些条件才能跨过？

移动互联网“早古”时期，普通人因为收入差距问题而无法做到人手一部智能手机，从而导致数字鸿沟。同样，在当前这个AI，也就是人工智能扮演越来越关键作用的时代，企业也站在了类似的抉择交接线上——是否有足够的实力或能力拥抱智能化？而这个问题的成本，可就不是一个小小的智能手机了。因缺少AI人才、技术积累或财力支持而难以靠自身力量完成AI基础设施建设的企业，在智能化转型的过程中正将面临这样的智能化鸿沟，能否破解，很可能会关乎新十年中它们的命运走向。

  • 2021-07-30
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深入分析5nm芯片

苹果公司于2020年10月发布了新型智能手机“iPhone 12”系列，搭载的是采用5纳米工艺的全球首个名为“A14 BIONIC”芯片。苹果公司将“A14 BIONIC”芯片应用到了iPhone 12、新款“iPad Air”。2020年11月苹果公司又发布了搭载“Apple Silicon M1（采用5纳米工艺）”的“MacBook Pro”、“MacBook Air”、“Mac mini”。苹果2020年秋季至冬季的新品都搭载了采用尖端5纳米工艺的处理器。 同一时期，中国的华为/海思也发布了搭载5纳米“Kirin 9000”的尖端智能手机---“Mate 40 Pro”。 截止到2020年年末时间点，发布搭载5纳米处理器的智能手机的厂家仅有苹果和华为两家公司，其处理器都是台湾TSMC生产的。就这样，TSMC率先开启了5纳米时代。

  • 2021-07-30
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除了芯片，我们还应关注这六大核心技术！

设备智能化的体现就是典型的软件定义机器，包括机器轻松连接至互联网；将APP和分析结果嵌入机器和云，实现智能化和自我意识；无需更换硬件即可改变和升级机器/设备功能，为用户提供智能，实现持续改进；通过API和生态系统扩大工业互联网平台应用。

  • 2021-07-28
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智能化煤矿建设F5G应用技术白皮书

智能化煤矿建设目前面临技术装备保障能力不足的突出问题，通过产学研协同创新攻关，促进产业链与创新链的融合发展，是破解煤矿智能化发展难题的有效途径。 目前煤矿智能化是必然的趋势，通过智能化和工业物联技术提升效率是目前的方法之一。随着智能化机器的部署，安全监控等设备的增加，井下网络越来越庞大，网络架构越来越复杂。矿用F5G具备网络极简的特点，助力煤矿打造一张架构简洁的网络。

  • 2021-07-28
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光子有望替代电子计算机加速神经网络计算

近日，来自日本 NTT 研究所的高级科学家 Ryan Hamerly 在 IEEE Spectrum 上发表了一篇文章（“The Future of Deep Learning Is Photonic”），谈论了光学计算在未来的强大潜力。他解释了为何光学计算会降低神经网络计算的能耗，以及光子设备取代电子设备的可能。 Ryan Hamerly 的本科就读于加州理工学院物理专业，2016年从斯坦福大学获得应用物理学博士学位。博士毕业后，他先是在日本 NTT 研究所担任博士后研究员，与日本知名研究员 Yoshihisa Yamamoto、Shoko Utsunomiya 研究光学与量子计算，一年后又到 MIT 做了两年博士后，博士后导师为 Dirk Englund 教授。

  • 2021-07-27
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国企数字化转型的难点及建议

数字化转型不仅是技术的变革，更需要重新构建企业的价值理念、文化思维、生产工艺、管理流程、客户及供应商管理、员工思维及工作方式等。 近年来，大数据、云计算、物联网、人工智能等技术加速发展，全球已进入数字经济时代。在日益激烈的行业竞争背景下，不少企业，特别是国企早已开始了对数字化转型的探索和实践。

  • 2021-07-17
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工业互联网技术洞察

5G、时间敏感网络（TSN）、边缘计算、工业智能、数字孪生、区块链、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）等技术正在与工业互联网加速融合应用，不断拓展工业互联网的能力内涵和作用边界。这些技术已经成为影响工业互联网后续发展的核心技术，为产业数字化转型和经济高质量发展提供关键支撑。

  • 2021-07-12
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