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曠視科技：中國的人工智能要“腳踏實(shí)地”

人工智能的發(fā)展與普及不斷改變著人們的生活方式,，據(jù)《中國人工智能發(fā)展報(bào)告2018》統(tǒng)計(jì)，我國已成全球人工智能投融資規(guī)模最大的國家，人工智能企業(yè)在人臉識(shí)別,、語音識(shí)別,、智能音箱,、智能家居等應(yīng)用領(lǐng)域處于國際前列,。

發(fā)表于：3/2/2019

俄羅斯坐不住了,，也把人工智能提到國家戰(zhàn)略

據(jù)俄羅斯總統(tǒng)網(wǎng)站報(bào)道，俄羅斯將于6月中旬完成人工智能國家戰(zhàn)略的制定,，以加強(qiáng)對人工智能等產(chǎn)業(yè)的投資和支持,。

發(fā)表于：3/2/2019

從造房子到布局機(jī)器人,，碧桂園在下一場高科技大棋

1956年的夏天，美國達(dá)特茅斯（Dartmouth）大學(xué)召開的一場學(xué)術(shù)會(huì)議,，多年以后,，這場學(xué)術(shù)會(huì)議被認(rèn)定為機(jī)器人產(chǎn)業(yè)以及全球人工智能研究的起點(diǎn)。2016年的春天,，一場AlphaGo與世界頂級圍棋高手李世石的人機(jī)對戰(zhàn),，將機(jī)器人推向了新的高度，僅在中國就有上億人直接或間接地觀看了AlphaGo與李世石的比賽,。就在最近,，1月9日，世界首位機(jī)器人公民索菲亞（Sophia）現(xiàn)身在美國拉斯維加斯舉辦的國際消費(fèi)類電子產(chǎn)品展覽會(huì)（CES）,，并接受了媒體的采訪,。

發(fā)表于：3/2/2019

Naver/KT/英特爾將聯(lián)合開發(fā)5G機(jī)器人,，未來服務(wù)員會(huì)失業(yè)嗎？

據(jù)businesskorea報(bào)道,，在工業(yè)領(lǐng)域均各有所長的Naver、KT和英特爾,，將開始涉足基于5G機(jī)器人市場。

發(fā)表于：3/2/2019

總投資714.2億元,！嘉興79個(gè)重大項(xiàng)目集中開工

2月28日上午,，浙江省舉行全省擴(kuò)大有效投資重大項(xiàng)目集中開工儀式,，在全省上下吹響狠抓重大項(xiàng)目建設(shè)的“沖鋒號(hào)”。

發(fā)表于：3/1/2019

IT6000新品發(fā)布會(huì)全國巡回進(jìn)行時(shí),！ --2250V兆瓦級源載系列震撼上市

2018年10月,，ITECH重磅推出了IT6000系列產(chǎn)品,，包含IT6000B回饋式源載系統(tǒng)、IT6000C雙向可編程直流電源和IT6000D大功率可編程直流電源,，超過兩百個(gè)型號(hào)的產(chǎn)品正式發(fā)售,。為此，ITECH在全國各區(qū)域開展了多場新品發(fā)布會(huì),，獲得了各地經(jīng)銷商及工程師的高度關(guān)注和配合,。

發(fā)表于：3/1/2019

基于SoC FPGA和CNN模型的動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

動(dòng)作識(shí)別是重要的機(jī)器視覺研究領(lǐng)域之一。設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)基于SoC FPGA和CNN模型的動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng),。設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)流水線型LK光流計(jì)算,、基于HOG與SVM的行人檢測模塊；設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)行人檢測與靜態(tài)行人檢測結(jié)果的融合算法,，計(jì)算出目標(biāo)人物所在區(qū)域,；利用該區(qū)域的視頻圖像和光流場數(shù)據(jù)，輸入CNN模型計(jì)算得到目標(biāo)人物的動(dòng)作識(shí)別結(jié)果; 設(shè)計(jì)指令集架構(gòu)的NPU單元用于實(shí)現(xiàn)CNN模型計(jì)算,。整個(gè)系統(tǒng)基于DE10-Nano開發(fā)板進(jìn)行軟硬件協(xié)同開發(fā),，能夠識(shí)別“站立”、“行走”,、“揮手”和“下蹲”等動(dòng)作,。該系統(tǒng)具有較高的識(shí)別率和較強(qiáng)的設(shè)計(jì)靈活性，方便CNN模型的擴(kuò)展與修改,。

發(fā)表于：3/1/2019

高速運(yùn)動(dòng)平臺(tái)彈速補(bǔ)償?shù)腇PGA實(shí)現(xiàn)方法

針對高速運(yùn)動(dòng)平臺(tái)彈速補(bǔ)償?shù)膶?shí)時(shí)性要求,，在基于距離徙動(dòng)校正(Range Cell Migration Compensation，RCMC) 的思想上提出了一種彈速補(bǔ)償?shù)腇PGA實(shí)現(xiàn)方法。將距離徙動(dòng)校正的思想用于彈速補(bǔ)償,，提高了相參積累后的信噪比,，并在FPGA中完成硬件實(shí)現(xiàn)，仿真實(shí)驗(yàn)表明使用FPGA實(shí)現(xiàn)彈速補(bǔ)償方法具有實(shí)時(shí)性高,、處理速度快,、精度高等有優(yōu)點(diǎn),。

發(fā)表于：3/1/2019

揭秘SK海力士DDR5-6400內(nèi)存細(xì)節(jié)

SK海力士近日公布了第一顆DDR5-6400內(nèi)存芯片,，頻率高達(dá)6400MHz,，是現(xiàn)在多數(shù)DDR4內(nèi)存的兩倍左右,，而單顆容量為16Gb(2GB),。

發(fā)表于：2/28/2019

技術(shù)突破,！中企成功制備4英寸氧化鎵單晶

27日,，從中國電子科技集團(tuán)有限公司獲悉，近日,，中國電科46所經(jīng)過多年氧化鎵晶體生長技術(shù)探索,，通過改進(jìn)熱場結(jié)構(gòu)、優(yōu)化生長氣氛和晶體生長工藝,，有效解決了晶體生長過程中原料分解,、多晶形成、晶體開裂等問題,，采用導(dǎo)模法成功制備出高質(zhì)量的4英寸氧化鎵單晶,。

發(fā)表于：2/28/2019

【大族技術(shù)講堂】半導(dǎo)體Low－K晶圓激光開槽工藝技術(shù)方案

在半導(dǎo)體制程中，Low－K是相對于二氧化硅具有小的相對介電常數(shù)的材料（主要有SiOF,，SiOC以及幾種有機(jī)Low－K材料等）,；其主要應(yīng)用在0.13um及以下工藝技術(shù)中，配合銅互連工藝技術(shù),，目的是減小電路的寄生電容（Cu是為了減小寄生電阻,，因其電阻率較Al小很多），從而實(shí)現(xiàn)更快的開關(guān)速度和更低的散熱量,。

發(fā)表于：2/28/2019

基于改進(jìn)SFM的三維重建算法研究

針對現(xiàn)有運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法重建模型存在點(diǎn)云稀疏等問題,，提出一種利用不同匹配數(shù)據(jù)進(jìn)行模型重建的算法,。首先通過對比上下文直方圖(CCH)生成匹配數(shù)據(jù)，利用M估計(jì)抽樣一致(MSAC)估算圖像基礎(chǔ)矩陣,，進(jìn)而分解得到平移和旋轉(zhuǎn)矩陣,，并根據(jù)相機(jī)內(nèi)參計(jì)算投影矩陣,，然后利用KLT匹配算法更新匹配數(shù)據(jù)，最后三角化生成三維點(diǎn)云,。該算法匹配精度高,，圖像基礎(chǔ)矩陣易于收斂，通過位移實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)匹配,，彌補(bǔ)了圖像低頻區(qū)域匹配數(shù)據(jù)不足的缺陷,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有算法相比,，該算法生成的點(diǎn)云更致密；在真實(shí)環(huán)境下,，該算法可用于物體三維重建,。

發(fā)表于：2/28/2019

物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合AI,、工業(yè)4.0、數(shù)位健康,，將帶來什么改變,？

MWC 2019以智慧連結(jié)(Intelligent Connectivity)作為展會(huì)主軸,，將物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合AI、工業(yè)4.0,、數(shù)位健康等活動(dòng)八大核心,，并以隨時(shí)提供高度情境化與個(gè)性化體驗(yàn)作為目標(biāo),。而此次物聯(lián)網(wǎng)主題研討會(huì)上,，除釋放價(jià)值、超越連結(jié)等前瞻性議題外,，無人機(jī)與資安亦為重點(diǎn)討論議題,。

發(fā)表于：2/28/2019

基于AdaBoost-PSO-ELM算法的滑坡位移預(yù)測研究

礦山排土場滑坡的過程是一個(gè)動(dòng)態(tài)、大延遲,、高度非線性的特性問題，影響礦山排土場滑坡的因素眾多,，各個(gè)特性指標(biāo)間相互影響,，關(guān)于排土場滑坡預(yù)警并沒有嚴(yán)格的劃分標(biāo)準(zhǔn)。對此,，提出一種自適應(yīng)提升算法(Adaptive Boosting，AdaBoost),、改進(jìn)的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,，PSO)和極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine,，ELM)相結(jié)合的礦山排土場滑坡短期預(yù)測方法,。該方法首先利用粒子群優(yōu)化算法得出ELM模型的最佳輸入?yún)?shù)，再通過自適應(yīng)提升算法將得到的多個(gè)極限學(xué)習(xí)機(jī)弱預(yù)測器組成新的強(qiáng)預(yù)測器并進(jìn)行預(yù)測,，最后以某礦山排土場采集的數(shù)據(jù)為算例，結(jié)果表明改進(jìn)的組合方法的預(yù)測精度明顯優(yōu)于由粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化參數(shù)的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型和單獨(dú)的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型的預(yù)測精度,，其預(yù)測結(jié)果接近于真實(shí)值,，為實(shí)現(xiàn)礦山排土場滑坡預(yù)警提供了可能。

發(fā)表于：2/28/2019

ICinsights：晶圓代工廠新常態(tài)

IC產(chǎn)業(yè)的進(jìn)步取決于IC制造商是否繼續(xù)提供更多先進(jìn)節(jié)點(diǎn)的服務(wù),。

發(fā)表于：2/27/2019