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安森美亮相北京聽力學(xué)大會，展示智能聽力技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)力
中國上海– 2025年6月17日——智能電源與智能感知技術(shù)的領(lǐng)先企業(yè)安森美(onsemi，納斯達克代碼：ON)近日參加了第九屆北京國際聽力學(xué)大會，展示了前沿的聽力解決方案，鞏固了公司在智能化、個性化聽力健康領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。
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邊緣AI模型的反逆向工程：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混淆與硬件綁定技術(shù)
隨著邊緣計算與AI技術(shù)的深度融合，邊緣AI模型在智能安防、自動駕駛、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。然而，模型作為AI系統(tǒng)的核心資產(chǎn)，面臨嚴(yán)重的逆向工程威脅：攻擊者可通過反編譯、模型竊取等技術(shù)手段，獲取模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)，進而復(fù)現(xiàn)或篡改模型，導(dǎo)致知識產(chǎn)權(quán)泄露、服務(wù)中斷甚至安全漏洞。本文提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混淆與硬件綁定的綜合防御框架，通過代碼混淆、硬件特征綁定與動態(tài)加密技術(shù)，構(gòu)建多層次防護體系。
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BW21-CBV-Kit——創(chuàng)建手勢和面部動態(tài)識別
本節(jié)詳細介紹了官方演示評估過程和效果演示手勢檢測和RTSP人臉識別。
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開關(guān)柜溫度主動預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用
針對目前開關(guān)柜溫度監(jiān)測存在的問題 , 在研究了負荷電流 、環(huán)境溫度 、溫度變化時間等因素對開關(guān)柜溫升的影響 后 ,運用有限元溫度場仿真技術(shù)預(yù)測了開關(guān)柜內(nèi)部的溫度分布情況 。將溫度場仿真數(shù)據(jù)作為機器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本 、溫升試驗數(shù) 據(jù)作為機器學(xué)習(xí)的測試樣本 ,經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建 、訓(xùn)練及算法仿真測試 ,得出不同于以往單一溫度值的溫度—電流—時間多物理量 耦合溫升預(yù)測模型 。將模型植入到嵌入式溫升主動預(yù)警裝置中 ,經(jīng)大量試驗后提出開關(guān)柜溫度監(jiān)測策略 ,現(xiàn)已成功應(yīng)用于國家 電網(wǎng)智慧變電站首批試點項目 ,對制定開關(guān)設(shè)備載流性能的智能運維策略有實際應(yīng)用價值。
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理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第一部分什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工智能(AI)是為了模仿人類的認知能力而設(shè)計的,它的許多應(yīng)用都是受我們的五感--視覺、聽覺、觸覺、味覺和嗅覺的啟發(fā)。在艾省, 想象力 與計算機視覺相對應(yīng),使機器能夠解釋圖像和視頻。 聽到 由自然語言處理(NLP)和語音識別系統(tǒng)復(fù)制,使AI能夠理解和生成人類的語音。 接觸 通過觸覺反饋和機器人來模擬,這有助于機器人對物理互動作出反應(yīng)。盡管不太先進, 品味 和 聞到 通過原子能機構(gòu)驅(qū)動的化學(xué)分析和食品及香味應(yīng)用傳感器進行探索。
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理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第二部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型
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理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第三部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工智能transformer主要差異
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西湖大學(xué)：科學(xué)家+AI，科研新范式的樣本
北京2024年12月11日 /美通社/ -- 今年的諾貝爾獎，將AI推到了科學(xué)舞臺的中央，標(biāo)志著AI在科學(xué)研究中的重要地位得到了認可，也體現(xiàn)了學(xué)科交叉賦能將成為AI時代的科研發(fā)展趨勢。用AI賦能學(xué)科研究，創(chuàng)新科研新范式。這一點在西湖大學(xué)的科研項目中已得到體現(xiàn)。 成立于2018年...
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適用FPGA的小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：加速邊緣智能的新篇章
在人工智能（AI）技術(shù)日新月異的今天，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為其核心驅(qū)動力，正逐步滲透到各個行業(yè)與領(lǐng)域。然而，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型往往受限于計算資源和功耗，難以在邊緣設(shè)備上實現(xiàn)高效運行?，F(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）作為一種高性能、低功耗的硬件加速器，為小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部署提供了理想的平臺。本文將深入探討適用于FPGA的小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及它們在邊緣智能應(yīng)用中的獨特優(yōu)勢。
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何促進振動分析
在日益復(fù)雜的工業(yè)和汽車環(huán)境中，狀態(tài)監(jiān)測對于確保安全可靠的運行變得越來越重要。通過數(shù)據(jù)分析可以檢測運行異常和潛在的設(shè)備缺陷，從而在發(fā)生故障之前及時進行維修。它還可以最大限度地減少維護頻率并避免不必要的成本。
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從感知到深入學(xué)習(xí)
從受到人類大腦的啟發(fā),到發(fā)展出能夠獲得非凡成就的復(fù)雜模型,?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 已經(jīng)走了很長一段路。在接下來的博客中,我們將深入討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)歷程--從基本感知器到先進的深度學(xué)習(xí)架構(gòu),推動人工智能的創(chuàng)新。
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小規(guī)模任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用
在過去10-15年中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的發(fā)展迅速。典型的應(yīng)用是圖像處理、聲音等領(lǐng)域的高維數(shù)據(jù).然而,在機器學(xué)習(xí)中,系統(tǒng)輸入的數(shù)據(jù)量很小的任務(wù)很少:例如,異常事件建模、處理人工收集的分析數(shù)據(jù)、分析低頻傳感器的信號等。在這種情況下,一個重要階段是對系統(tǒng)訓(xùn)練有素的特點("特點")進行認真的工作,特別是從現(xiàn)有的基本特點中產(chǎn)生新的特點,這將能夠提高設(shè)計系統(tǒng)的性能質(zhì)量。手動方法通常用于這種生成,但是一個好的選擇是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它不僅能夠?qū)W習(xí)基本的數(shù)學(xué)運算,而且能夠識別輸入數(shù)據(jù)中極其復(fù)雜的模式。
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Microchip收購Neuronix AI Labs
該實驗室的創(chuàng)新技術(shù)能夠增強人工智能邊緣解決方案，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能力
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機器學(xué)習(xí)基本算法原理
機器學(xué)習(xí)將是下述內(nèi)容的主要介紹對象，通過這篇文章，小編希望大家可以對機器學(xué)習(xí)的相關(guān)情況以及信息有所認識和了解，詳細內(nèi)容如下。
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機器學(xué)習(xí)有哪些框架
深度學(xué)習(xí)需要大量的計算。它通常包含具有許多節(jié)點的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且每個節(jié)點都有許多需要在學(xué)習(xí)過程中必須不斷更新的連接。換句話說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層都有成百上千個相同的人工神經(jīng)元在執(zhí)行相同的計算。
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要有哪些特點？
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，即ANN )是從信息處理角度對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行抽象，是20世紀(jì)80年代以來人工智能領(lǐng)域興起的研究熱點，其本質(zhì)是一種運算模型，由大量的節(jié)點(或稱神經(jīng)元)之間相互聯(lián)接構(gòu)成，在模式識別、智能機器人、自動控制、生物、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟等領(lǐng)域已成功地解決了許多現(xiàn)代計算機難以解決的實際問題，表現(xiàn)出了良好的智能特性。
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人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么？
許多人工智能計算機系統(tǒng)的核心技術(shù)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)，而這種網(wǎng)絡(luò)的靈感來源于人類大腦中的生物結(jié)構(gòu)。通過使用連接的“神經(jīng)元”結(jié)構(gòu)，這些網(wǎng)絡(luò)可以通過“學(xué)習(xí)”并在沒有人類參與的情況下處理和評估某些數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了位于托管數(shù)據(jù)之上的排序和分類級別，可基于相似度來輔助數(shù)據(jù)的聚類和分組?？梢允褂萌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)生成復(fù)雜的垃圾郵件過濾器，查找欺詐行為的算法以及可以精確了解情緒的客戶關(guān)系工具。
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從人工智能發(fā)展中所誕生的產(chǎn)品
1956年，美國Dartmouth大學(xué)舉辦的一場研討會中提出了人工智能這一概念。
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米爾入門級i.MX6UL開發(fā)板的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架ncnn移植與測試
米爾 MYD-Y6ULX-V2 開發(fā)板，基于 NXP i.MX6UL/i.MX6ULL處理器，該開發(fā)板被米爾稱之為經(jīng)典王牌產(chǎn)品。本次測試目標(biāo)是在此開發(fā)板上進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架ncnn的移植與測試開發(fā)，測試ncnn在此開發(fā)板上的性能與應(yīng)用測試。
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人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用越來越廣泛！
人工智能的不斷發(fā)展和越來越廣泛的應(yīng)用，將相應(yīng)地需要更先進和可擴展的基礎(chǔ)設(shè)施來支持其開發(fā)和部署。人工智能基礎(chǔ)設(shè)施投資的一個關(guān)鍵領(lǐng)域?qū)⑹菍ｉT的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，如矢量數(shù)據(jù)庫，其設(shè)計用于存儲和處理現(xiàn)代ML模型生成的大量數(shù)據(jù)。Liberty表示：“這將加速人工智能系統(tǒng)的開發(fā)和部署，這些系統(tǒng)在許多領(lǐng)域?qū)⒊^上一年的應(yīng)用。”
