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人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
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基于Achronix Speedster7t FPGA器件的AI基準測試
Achronix半導體公司推出了為AI優化的Speedster7t系列FPGA芯片,該系列包含專門針對AI工作負載的強化計算引擎。隨著AI在各個領域變得...
Banana Pi BPI-F3 進迭時空RISC-V架構下,AI融合算力及其軟件棧實踐
面對未來大模型(LLM)、AIGC等智能化浪潮的挑戰,進迭時空在RISC-V方向全面布局,通過精心設計的RISC-V DSA架構以及軟硬一體的優化策略,...
陀螺儀LSM6DSV16X與AI集成(12)----SFLP獲取四元數
在現代的運動跟蹤和姿態檢測應用中,低功耗、高精度的傳感器數據融合處理變得越來越重要。LSM6DSV16X傳感器集成了SFLP(Sensor Fusion...
陀螺儀LSM6DSV16X與AI集成(11)----融合磁力計進行姿態解算
MotionFX庫包含用于校準陀螺儀、加速度計和磁力計傳感器的例程。 將磁力計的數據與加速度計和陀螺儀的數據融合,可以大幅提高姿態估計的精度。三軸加速度...
鑒于未來人工智能 (AI) 賦能的軟件定義汽車 (SDV) 將包含高達十億行代碼,加上顯著提高的網聯特性,汽車受攻擊面也將持續擴大并不斷演進。在之前的博...
Arm 為在各類技術領域運行無處不在的人工智能 (AI) 奠定了堅實的技術基礎。這得益于我們行業領先的架構可在全球數十億臺多樣化設備上支持各種計算工作負載。
陀螺儀LSM6DSV16X與AI集成(10)----獲取磁力計數據
本文將介紹如何使用 LIS2MDL 傳感器來讀取數據。主要步驟包括初始化傳感器接口、驗證設備ID、配置傳感器的數據輸出率和濾波器,以及通過輪詢方式持續讀...
借助Arm Neoverse加速Hugging Face模型
人工智能 (AI) 有望觸及并改變我們生活的方方面面。如今,包括醫療保健、金融、制造、教育、媒體和運輸等在內的各行各業都在利用 AI 進行創新。它們通過...
在英特爾酷睿Ultra7處理器上優化和部署Phi-3-min模型
2024年4月23日,微軟研究院公布Phi-3系列AI大模型,包含三個版本:mini(3.8B參數)、small(7B參數)以及medium(14B參數...
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