Sen基于机器学习的语音人工智能技术正在快速的渗透包括玩具和智能家电在内的一切设备。
互连市场在不断扩大，现在包括家用电器在内都集成了令人印象深刻的功能，例如无线连接和传感功能。为当今的快节奏市场设计和制造智能家用电器需要能够经受时间考验的高度功能性技术。在持续引入新的互连功能和特性且不断向前发展的行业中，TE Connectivity (TE) 是家用电器背后的连接和传感技术的终极资源。 家用电器是日常生活的重要部分，当您在设计和制造电器（例如微波炉）时，您会希望制造出的产品能够经久耐用。当企业家和设计师想要创造可靠的电器时，会首先从稳定的连接着手开始考虑。TE 的 Economy
随着参加过的研究活动的数量增加，过去自诩为炼丹师的话语越来越像是在自嘲。感觉自己的定位不在和炼丹师吻合。思来想去，现在的心态更多是主动的，是积极的去操作人工智能模型。可能维度调教师更适合我现在的定位。
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 微波炉成制作2纳米芯片的关键技术。 没错，就是厨房里的那个微波炉。 康奈尔大学的研究团队改进了家用微波炉，使用微波的方法对芯片进行加工处理，还称这有可能使台积电和三星等领先制造商的芯片缩小到仅2纳米。 目前相关研究成果已发表在《应用物理快报》上。 微波炉能成为制作2纳米芯片的突破点？ 具体如何，一起来看看吧。 微波技术增强了电流传导能力 在此之前，先简单了解下是什么限制了2nm芯片的制作。 芯片上会有很多个晶体管，在晶体管的内部，电流会从起始端
训练计算机和机器人不仅要理解和识别物体，而且要让它们能够处理人类每天做的相对简单的任务，这一点非常关键。
现在一提起人工智能，我们首先想到的一定是神经网络。神经网络实践应用的迅速发展，已经让它成为了人工智能中最当红的技术。其实就在上世纪40年代相关的理论被提出后，神经网络也经历过几十年跌宕起伏的发展，在50年代末进行了一次失败的工程化实验后，神经网络的研究陷入低谷，还在研究它的学者曾一度被视为异端。 神经网络的“逆袭故事”告诉我们，要用更长远的发展眼光看待技术。今天被视作荒谬的理论，或许明天就能引领一个行业的发展。 今天我们讨论的，就是一项和曾经的神经网络一样，拥有颇多争议的技术类别——模糊控制。 当工程专
1 月 11 日，上海交通大学教授卢策吾在机器之心 AI 科技年会上，发表了主题演讲 ——《具身智能》。在演讲中，他主要介绍了具身智能概况、他们团队提出的 PIE 方案、具身智能与通用人工智能以及具身智能的脑认知。
机器之心报道 编辑：张倩 1 月 11 日，上海交通大学教授卢策吾在机器之心 AI 科技年会上，发表了主题演讲 ——《具身智能》。在演讲中，他主要介绍了具身智能概况、他们团队提出的 PIE 方案、具身智能与通用人工智能以及具身智能的脑认知。 以下为卢策吾在机器之心 AI 科技年会上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 大家好，我是来自上海交通大学的卢策吾，非常荣幸能够跟大家分享一些关于具身智能 (Embodied Intelligences) 的研究。 首先，具身智能是智能科学的一个基础问
ReRAM的核心是一个很简单的概念：电阻值的切换。这种机制涉及灯丝的形成和电场的影响，是ReRAM在现代内存解决方案领域脱颖而出的原因。了解这些原则对于充分了解ReRAM的潜力至关重要。
尼葛洛庞帝在96年出版的《数字化生存》中便描绘了可穿戴设备，并且断言人类将会生存于一个虚拟的、数字化的生存活动空间，在这个空间里人们应用数字技术从事信息传播、交流、学习、工作等活动。在其04年访华期间则谈到未来中国网络公司都要靠无线赚钱，中国不应该发展TD而是直接发展4G和WIFI。一次又一次的正确预测让尼葛洛庞帝成为业界公认的科技未来学家。 原子世界正在比特化 6月25日尼葛洛庞帝再次来华，聊起了科技未来。 尼葛洛庞帝曾将世界一分为二：比特世界和原子世界，数字化的过程实际就是原子比特化的过程。本次访华尼
今年四月，商汤科技发布为中学教学编写的人工智能教科书《人工智能基础（高中版）》。
LED驱动器（LED Driver），是指驱动LED发光或LED模块组件正常工作的电源调整电子器件。由于LED PN结的导通特性决定，它能适应的电源电压和电流变动范围十分狭窄，稍许偏离就可能无法点亮LED或者发光效率严重降低，或者缩短使用寿命甚至烧毁芯片。现行的工频电源和常见的电池电源均不适合直接供给LED，LED驱动器就是这种可以驱使LED在最佳电压或电流状态下工作的电子组件。
ai智能视频分析盒是一种集音视频编解码、传输数据、储存、个人行为分析等技术性于一体的工业控制系统级智能分析机器设备。ai智能视频分析盒其外界一般网络摄像头键入视频，可以识别图像中的个人行为，输出异常警报实体模型，完成出现异常情形的立即警报作用。机器设备布署便捷，使用方便，自然环境适应能力强。
近日，LG与亚马逊宣布就智能家居领域进行合作。具体细节方面，LG表示，他们将把亚马逊的服务（例如Alexa服务、“Dash”等）植入到自己的产品当中。与此同时，Alexa服务也会支持LG的SmartT
---- 新智元报道 编辑：袁榭 拉燕 【新智元导读】家用电器「活过来」，在动画电影里很温馨美妙。但用GPT-3支撑的模型在现实中复现，差点就酿成血案了…… 相信很多内向的人在小时候都有一个「假想」的朋友。 不过和一切童年幻想一样，美梦很丰满、现实很骨感。有人在现实中拿当下最高能的GPT-3模型试图圆梦，结果简直是个车祸现场。 AI赋能微波炉，做出童年幻想中的电器朋友 看过动画电影《电气小英雄》的朋友，说不定还会将自己幻想中的虚拟朋友认定在其实有生命的家用电器上。 在他们的想象中，ta无所不
作为一个每天忙于刷paper/撸代码/996/debug（误）的AI界人士，你一定恨不得每天回到家就变身懒癌患者吧，（即使是控制洗衣机微波炉）洗衣做饭这些低端智能的家务事，实在是有些浪费智商和体力了。
今天给大家介绍的产品是LED Driver，这属于电源管理类芯片，一般分为恒流驱动与恒压驱动，但是常见的就是恒流驱动，能够保持产品在驱动中提供恒定且稳定的电流。
人工智能的五个阶段 引言 早在2004年，好莱坞的电影《我，机器人》上映就让人们体会到了人工智能的强大。早了2016的今天，AlphaGo与李世石的世纪之战更是再一次将人工智能推到了各大媒体的头条，是
杨净 丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一个香蕉，竟然还能这么用？！ 真·随机数生成器，项目已开源。 要知道，平日里用计算机生成的（比如Random()函数）都是可以预测的伪随机数。如果用来生成密码，不能保证绝对的安全。 于是乎，研究人员就开始从大自然中寻找随机数，比如大气噪声、量子力学、宇宙微波背景辐射。 那么香蕉，又是如何保证生成真·随机数的呢？ 按照小哥的解释，就是先检测香蕉中的放射性物质衰变，经过简单算法处理后生成0-255范围的随机数。 等一下，似乎哪里不对？香蕉、放射性、辐
深度神经网络（DNN）几乎可以学会任何知识，甚至可以在人类创造的比赛中击败人类。但问题在于，训练人工智能（AI）系统需要依靠昂贵的超级计算机或数据中心来进行，并且每次都需要好几天的时间。据科技资讯网站engadget（www.engadget.com/）报道，IBM公司T.J. Watson Research Center（华生研究中心）的科学家认为，使用“电阻式处理器”，可以大幅削减功耗和学习时间。“电阻式处理器”是一种将CPU和非易失性存储器相结合的芯片，目前尚处于理论阶段。华生研究中心的研究团队表示，
Sensory是嵌入式语音软件，或者说是边缘侧语音技术的行业和技术领导者，作为专注于边缘侧语音人工智能的厂商，Sensory可以用很多种技术方式和解决方案满足用户对隐私的关切。
神经网络可以看作是一组神经元与神经元之间相互连接的结构。这些连接（类似于生物神经元中的突触）都具有相应的特殊强度或权重。公司和学术研究人员并没有使用普通 CPU 的逻辑和内存来表示神经网络，而是一直在研究用不同种类的非易失性内存阵列表示它们的方法。这样，就可以在不移动任何数据的情况下进行关键的计算。目前，基于可变电阻式存储器、闪存、磁性随机存储器和相变内存的人工智能系统都处于研究过程中，但它们都有各自的局限性。最近，在旧金山举行的 IEEE 国际电子元件会议上，研究人员提出了一些可能取得更好性能的备选方案。
人工智能算法无法以目前的速度保持增长。像深度神经网络这样的算法——它受到大脑的松散启发，多层人工神经元通过称为权重的数值相互连接——每年都在变大。但如今，硬件改进已无法跟上运行这些海量算法所需的大量内存和处理能力。很快，人工智能算法的规模可能会碰壁。
忆阻器（Memristor，全称记忆电阻器）阵列芯片插入定制的计算机芯片，第一台可编程的忆阻器计算机就此诞生。该研究团队证明了忆阻器计算机可以运行三种标准的机器学习算法。图源：Robert Coelius，密歇根工程学院
在当今 工业4.0 新时代的推动下，不仅迎来了 工业互联网 的发展，还开启了 5G 时代的新次元。而伴随着带宽的提升，网络信息飞速发展，能源管控上与实时预警在工业互联网中也占着举足轻重的地位。高炉作为钢铁产业十分重要的一环，它的数据监控和预警提示有着极为重要的价值和意义，下面我们将介绍一下使用 Hightopo（以下简称 HT ) 提供的技术通过 2/3D 融合搭建的高炉炉体三维热力图监控系统。
---- 新智元报道 编辑：David 好困 【新智元导读】手头只有鸡蛋和葱花，如何做出满汉全席？ 只要不差钱，人人都爱大模型！ 这不，Meta就计划把CV、NLP、语音识别等技术所需的模型都做到「数万亿」的参数量。 年初的时候就联合英伟达推出了一个全新的超算——「人工智能研究超级集群」（ AI Research SuperCluster，RSC）。 既然Meta都这么搞了，是不是拿超算「炼丹」很好用？ 答案是，并不……尤其是当你手里只有14纳米架构的芯片时。 为此，清华大学、阿里达摩院等机构的
你有没有想过，智能手机将来也有可能直接处理复杂的人工智能任务？关键在它：人类历史上，第一个可编程忆阻器计算机。
雷锋网授权转载 作者：晓桦 网站: http://www.leiphone.com/ 微信: leiphone-sz 1955年，斯坦福大学计算机科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）在达特
SMT论坛上有这么一个帖子，大概的问题是锡膏工艺后PCB上的晶振无法起振，排除虚焊、短路问题，在晶振回路区域用洗板水擦洗或者烙铁焊一下之后，晶振即恢复正常，而且问题可双向复现——
穿着一身运动便服，脱去了铠甲的“钢铁侠”托尼·斯塔克最近出现在荧屏上，他正与身后的AI助手互动，一本正经讲解着“机器学习”、“算法”这些词汇。
本文来源：中国科技网 最近，美国加州大学圣巴巴拉分校研究人员演示了一种包含100个人工突触的简单人工神经元线路，第一次证明了这种线路能执行简单的人类视觉功能——给图像分类，这标志着人工智能的一项重大进步。 人脑比电脑具优势 尽管人脑有着潜在缺陷，计算中会犯各种错误，但却保持着一种强大而有效的计算模式，它能在不到1秒钟完成某些特殊的任务，而一台计算机要完成这些任务需要更多时间，消耗更多能量。 这些功能是什么？比如你阅读一篇文章，你的大脑将对看到的字母和符号作出无数个瞬间决策，区分它们的形状、彼此相对
---- 新智元报道 编辑：David 如願 【新智元导读】我秒我自己？MIT新材料打造「人造突触2.0」，提速100万倍！1.0也是他们搞的 近年来，随着科学家们不断推动机器学习的边界，训练日益复杂的神经网络模型所需的时间、能源和资金正在飞速增长。「模型能建，训练太慢」成为困扰越来越多研究人员的一个头疼问题。 最近，被称为「模拟深度学习」的人工智能新领域有望以更少的能源实现更快的计算。 可编程电阻器是模拟深度学习的关键部分，就像晶体管是数字处理器的核心元素一样。 通过在复杂的层中重复排列可编程电
在全球掀起的新一轮工业转型浪潮中，智能制造面临巨大发展机遇。得益于云计算、大数据和人工智能技术的加持，工业转型升级进入新阶段，人们逐渐意识到由数据驱动催生的新商业模式所带来的巨大价值，数据和算法模型的结合与碰撞，为复杂系统不确定性的化解、洞见发掘以及企业决策提供了强有力的数据支撑和新的引擎动能。
北京时间 3 月 14 日消息，人工智能聊天机器人 ChatGPT 一经推出便火爆全球，但外界可能不知道，ChatGPT 之所以能够如此智能，背后依托的是微软公司为它打造的一台昂贵的超级计算机。
掺杂是什么意思，硅片本身载流子浓度很低，需要导电的话，就需要有空穴或者电子，因此引入其他三五族元素，诱导出更多的空穴和电子，形成P型或者N型半导体。
AI科技评论按：在人工智能的研究中有一个流派，倾向于认为对大脑的恰当模拟会是制造出人工智能的关键，但事实上，直到今天我们对人脑的工作原理的了解仍然十分粗浅，更谈不上对它的精确模拟了。对大脑的研究、以及对以此为基础的人工智能的研究，早已脱离了单个学科可以应对的范畴，而需要多个学科领域之间的相互协作。或许只有最顶尖的人才才能理解，并最终推动这些领域的进步。 不过即使是我们目前对人脑非常浅薄的研究中得到的认知，也已经构成了一幅无比美丽的画卷。这其中蕴含的奥妙让我们丝毫不会怀疑，我们的大脑是世界上最精妙（同时居
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 一年前，瑞士的一家无人机初创企业Flyability在UAE的Drones fo Good无人机竞赛中，赢得了100万美元的大奖。那次大赛总共有57个国家超过800个参赛者，
我在上学的时候非常讨厌生物学，却热爱数学。在经过很长一段时间之后，我现在终于开始接触一个将数学和生物学结合在一起的领域：受生物神经网络启发而诞生的人工神经网络（ANN）。虽然你可能会觉得这样说很奇怪，但这就是我对人工神经网络的定义。我们在这里所谈的生物学，基本上是研究大脑或者神经系统。人工智能模仿神经系统如何工作。由于大数据的加持，人工神经网络最近非常受欢迎。事实上，我的一个同事说，如果没有大数据，你无法完成人工神经网络或任何机器学习算法。但当然，我不相信他并决定亲自试一试。所以，这篇博文是我与人工智能的第一次互动。
---- 新智元报道 编辑：好困 桃子 【新智元导读】你是否羡慕钢铁侠里Tony Stark的AI助手「贾维斯」，上能开发方舟反应炉，下能处理家务琐事。其实，这里就有一位「二进制」员工能够实现跨界工作。在你摸鱼的瞬间，它分分钟搞定！ 钢铁侠里Tony Stark的AI助手「贾维斯」上能开发方舟反应炉，下能处理家务琐事。 这要是能在工作的时候用上，岂不是得美滋滋的... 问题不大！ 只要你敢想，就有人敢做。这位勇闯先锋的「人」就是——科大讯飞。 就拿报销这件事来说吧，每一个「社畜」想必都被伤过。
AI 科技评论按：芮勇博士自 11 月初正式公布去联想担任 CTO 后很少公开发声，而在今日的 CES 2017 现场中，AI 科技评论等媒体对联想集团高级副总裁、CTO 芮勇博士进行了采访，芮勇博士非常详细全面地回答了他在联想所负责的 AI 项目以及对人工智能的看法。以下为采访内容： 问：在大多数人眼中联想还是一个更加专注在具体产品的公司，您的到来会给联想带来什么？在您看来什么样的产品才是最创新的？ 芮勇：联想还是一家挺低调的公司，我加入之后才有了这样的感觉。其实联想有很多非常创新的产品和技术，可能之
美国伊利诺伊大学香槟分校的计算机科学家提出了一种新架构，使计算和存储能更紧密地结合在一起。这一想法并不是要完全取代处理器，而是将新功能添加到内存中，这样就可以在不需要更多电力的情况下让设备变得更智能。
导读：据外媒报道，对谷歌来说，仅仅将机器学习和人工智能用于产品还远远不够。谷歌还希望用户能理解，这些技术是如何运转的。 去年，在深度学习引擎开源的几个月之后，谷歌一名研究员与《纽约时报》合作，制作了数据可视化材料，解释了神经网络的运行方式。目前，谷歌推出了在线工具和游戏集合AI Experiments，帮你理解机器学习的内部原理。 以游戏“赶紧来画”为例。这款游戏类似于看图猜词，玩家有20秒时间在屏幕上画一个物体，而谷歌将在倒计时结束后进行猜测。目前，谷歌取得的成果很棒。例如，系统会让用户画迷彩图案、微波炉
在宝宝们的日常生活和生产活动中，许多场合需要加热，例如:宝宝们烧饭需要加热、热装配需要加热、热处理需要加热、焊接需要加热等等。加热的方法很多，感应加热就是其中的一种，它是利用电磁感应的原理进行加热的。与其它加热方式相比其热效率高，加热均匀迅速，没有明火，安全可靠，因此被广泛应用。常见的感应加热装置有电磁炉、轴承感应加热器、感应炉、感应焊机等。感应加热设备虽然比较常见，但许多宝宝们对它的原理、特点、使用又感到很陌生，甚至还对它产生了许多误解，认为它会产生电磁辐射，对宝宝们的身体健康、手机、手表等造成危害
人工智能(AI)及大数据兴起，促使半导体不断朝高效、体积小、低功耗发展。为此，应用材料(Applied Materials)以全新材料「钴」取代铜，降低个位数奈米半导体导线制程电阻，使导线的导电性更佳和功耗更低，且让芯片体积得以更小，进一步推动摩尔定律可延伸至7奈米，甚至到5奈米及3奈米以下的先进制程中。 应用材料公司集团副总裁暨台湾区总裁余定陆表示，以数据处理、储存与运算以及相互链接为例，未来智能城市、智能工厂、智能车、智能飞机、社群网络等，每天将产生爆量的千亿笔数据，可想而知须要提出创新的解决方案来
前脚来自斯坦福的会用锅的机器人刚刚登场，后脚又来了个会用咖啡机的机器人 Figure-01 。
大数据文摘授权转载学术头条 作者：曹绮桐 “微型化”是科技便利生活的重要一环。试想，有一天，我们可以把庞大的超级计算机不断缩小，直到可以把它们装进口袋；我们可以随身携带微型人工智能大脑，它们甚至可以在没有超级计算机、互联网或云计算的情况下运行，在它们微不足道的身体里运行着庞大的算法。 而这已不单单是触不可及的幻想。 近日，麻省理工学院（MIT）的工程师们设计了一种“大脑芯片”，让我们向那种未来又迈进了一步。研究人员所用的芯片物理体积比一片纸屑还要小，但却被工程师们放置了成千上万个“人工大脑突触”，这种被称为“忆阻器”的硅基元件，能够模仿人类大脑中信息传递的突触结构。
2016年6月21日，美国麻省理工学院发布消息称，计算机已经可以预测视频内容。 如果看到两个人会面，我们常常可以预测到即将出现的情形：握手，拥抱，甚至可能会接吻。我们这种预测行为的能力是来自于生活经验带来的直觉。另一方面，机器在利用上述复杂知识方面存在很大困难。能够预测行为的计算机系统将在以下方面带来新的可能性：能够在人类环境中更好地导航的机器人；可以预测人类摔倒的急救反应系统；能够在不同情况下提供行动建议的头戴设备等。 来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员在预测视觉方面取得
单晶硅是点阵结构的晶体，是良好的半导材料，常用于制造半导体器件、太阳能电池等。单晶硅采用高纯度的多晶硅在单晶炉内拉制而成。
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