据外媒报道，在汽车上路之前，汽车需要具备的第一个基本能力就是判断该车与相邻汽车或是遇到的物体之间的距离。但是，当路上有事情打断时，甚至有电话打过来时，驾驶员的注意力往往会被分散。为了克服该问题，英伟达的研究人员提出了一个利用神经网络的解决方案。
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英伟达 神经网络 物体距离
在某一些层面上我们已经有很好的了解，而且可能比其它的层面更为重要
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神经网络 AI
百度在AI开发大会上宣布与英特尔展开新合作，两间公司将会共同开发英特尔的Nervana神经网络处理器（Nervana Neural Network Processor for training，NNP-T 1000），结合两间公司的专长，致力于发展能够快速、高效率训练AI模型的硬件。
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美媒称，人工智能(AI)现在可以做到只参考一小段音频，就能生成一个人面部的数字图像。
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一般来说，人工智能模型的大小与它们的训练时间有关，因此较大的模型需要更多的时间来训练，随后需要更多的计算。优化数学函数(或神经元)之间的连接是有可能的，通过一个称为修剪的过程，它在不影响准确性的情况下减少了它们的整体大小。但是修剪要等到训练后才能进行。
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Development and application of embedded AI technology作者/毕盛 华南理工大学 计算机科学与工程学院（广东 广州 510006） 摘要：人工智能算法如何有效地运行在嵌入式智能终端（即边缘计算）是近年研究的热点，本文从嵌入式人工智能技术研究的意义以及所面临的问题入手，并从硬件平台、算法设计以及算法部署三个方面展开，阐述嵌入式人工智能技术开发的思路，最后通过一个应用实例说明此开发过程。 关键词：边缘计算；嵌入式系统；人工智能 1 研究意义 随着“
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将计算机连通人脑，直接读取意识，这不是科幻。
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神经网络 脑科学
人工智能已经可以自动生成以假乱真的人像照片“忽悠”人类了。凭借“对抗神经网络”，人工智能从“学习”和“识别”进化到了“创造”。清华大学计算机系教授、博士生导师邓志东将此技术与深度卷积神经网络、AlphaGo并称为人工智能的三大发展。
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AI 神经网络
车牌识别主要包括车牌定位检测、字符分割和字符识别三个部分，现有的车牌识别系统都依托于类似OpenCV这样的软件平台，实际安装操作非常麻烦，没有一个专用的处理器来实现车牌识别功能，针对这一现状，我们设计了基于紫光PGT180H芯片的车牌识别系统，利用FPGA的灵活性和高速并行的特点，实现了车牌识别的功能，并在紫光同创开发板上搭建了车牌识别系统。
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图像处理 神经网络 FPGA 实时处理 201903
据外媒报道，美国密歇根大学(University of
Michigan)研究人员通过关注人类的步态、身体对称和脚的位置，利用比现在更精确的技术，教授自动驾驶汽车识别和预测行人的行动。车辆通过摄像头、激光雷达和GPS收集到的数据可让研究人员能够捕捉到人类行动的视频片段，然后在三维计算机模拟中重现。在此基础上，科学家们创建了一个“生物力学启发下的复发神经网络”，可对人类行动进行分类。 据研究人员所说，他们能够利用该神经网络预测离汽车50码处的一个或几个行人的动作和未来位置。车辆要想拥有此种必备的预
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日前，意大利的研究人员通过在一台实际的量子计算机上运行一套特殊的算法，首次研发出起作用量子神经网络。 来自意大利帕维亚大学的Francesco Tacchino领导了一个研究小组，该小组于本月早些时候在ArXiv上传了名为《在实际量子处理器上实现的人工神经元》的预稿。 从根本上讲，他们研发了一种在量子计算机上运行的单层人工神经元网络(artificial neural network，ANN)，这种初步的ANN被称为感知器，作为构成更成熟的神经网络的基本部分。 此前在量子系统内创建感知器的相关尝
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CEVA 汽车市场营销主管 Jeff VanWashenova高级辅助驾驶系统 (ADAS) 可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离
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