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照片中提到了NPU、5G Modem、Samsung's 1st，包含了多媒體、軟件、小工具、三星、多媒體
Google 首款手機處理器 Whitechapel 將採三星 5nm ，但性能將低於 Snapdragon 888
根據先前傳聞報導， Google 在上一世代旗艦機 Pixel 5 並未採用長期合作夥伴高通當代的旗艦平台 Snapdragon 865 ，而是選擇整體性能偏向均衡的 Snapdragon 765G ，引發性能至上者的一面倒惡評；而今年傳聞 Google 將首度導入自行設計的 Whitechapel 處理器，並用於今年兩款旗艦機種 Pixel 6 與 Pixel 6 Pro 上，但對性能至上論者而言， Whitechapel 恐怕又要讓他們失望了。 根據爆料指出， Whitechapel 雖然與高通 Snapdrgaon 888 同樣由三星 5nm 生產，不過整體性能僅會在 Snapdrago
Chevelle.fu
22 天前
照片中包含了蒙娜麗莎、蒙娜麗莎、達芬奇（Leonardo da Vinci）、羅浮宮博物館、繪畫
蒙娜麗莎給你啾咪~♥不是夢，人工神經網路實現肖像畫復活之術
擅長利用神經網路技術的一家波蘭製作公司，利用相關技術把著名肖像畫裡的人物變成你我生活中真實的臉，有蒙娜麗莎、維納斯、戴珍珠耳環的女孩、抱銀貂的女子…等，畫中主角本身就是正妹帥哥，3D立體之後又多了時尚感，在畫框後面對你眨眼、微笑、呼呼…各種表情，仿佛變了個人似的，十分有趣。 影片花了3個月製作，顯卡使用NVIDIA所提供的Quadro RTX 6000 ，而所有的演算法可以在這裡找到。
Twelve
11 個月前
AnTuTu, Smartphone, Benchmark, Artificial intelligence, Handheld Devices, Realme U1, Mobile app, Realme, Realme 2, Android, AnTuTu, Violet, Purple, Font, Graphic design, Neon, Logo, Electric blue, Visual effect lighting, Graphics, Symbol
手機 AI 大戰開始，安兔兔推出 AI 測試基準安兔兔 AI 測試版
隨著 AI 在手機產業成為討論話題，繼 UL Benchmark 在 PCMark 提供機器視覺測試項之後，安兔兔也提供稱為安兔兔 AI 的測試基準公測版，安兔兔號稱此項測試基準可提供一個量化的基準，不過由於業界 AI 還未標準化，安兔兔強調安兔兔 AI 是與包括高通、聯發科、華為海思、 NVIDIA 等業界廠商共同合作開發。 不過其實手機的 AI 應用多半還是著重在機器視覺上，安兔兔 AI 的測試項也不例外，基於圖片分類與對象識別兩種機器視覺應用。圖片分類是以 200 張圖片作為基準，基於 Inception v3 神經網路，至於對象識別則是透過 mobilenet ssd 神經網路進行共
Chevelle.fu
2 年前
arm1_0
Arm 發表機器學習運算平台 Project Trillium 與相關 IP 套件，預計 2018 年終全面上市
Arm 稍早宣布推出 Arm Project Trillium 機器學習運算平台與相關的 IP ，強調其 IP 套件具備高度的擴充性，能夠提供包括機器學習( ML )與神經網路 ( NN )功能，當前先以行動裝置的應用處理器為第一步，預計接下來將會把技術拓展到包括感測器、智慧揚聲器、家庭娛樂等領域； Project Trillium 是專為處理機器學習與神經網路的處理器，強調相較透過 CPU 、 GPU 結合加速器的異構運算更具效率，同時效能也超越傳統的 DSP 可編程邏輯。 Project Trillium 套件包括 Arm 機器學習處理器， Arm 物件偵測處理器兩項 IP ，以及 Arm
Chevelle.fu
3 年前
是工程師用神經網路把 AI 訓練到像是他爸在玩馬力歐賽車這篇文章的首圖
工程師用神經網路把 AI 訓練到像是他爸在玩馬力歐賽車
多數的玩家聽到用人工智慧玩遊戲，第一個反應多半是這樣還有樂趣嗎？的確，以現行不少賽車遊戲的 AI 來說，多半都只會順著所謂的完美路線前進，或是遇到特定的情況會以不合情但合理的方式前進，與真正的人類玩家行為完全不同；而在兩年前打造出 MarIO 神經網路讓 AI 自己玩超級瑪利歐世界的工程師 SethBling 又再度打造了玩馬力歐系列遊戲的新 AI ，稱為 MariFlow ，這次他透過類神經網路技術進行學習，不過目的並不在於打造完美的 AI ，而是更像真人的 AI ，至少他試圖讓 AI 的技術跟玩法像是他的父親 SethBling 一樣。 MariFlow 透過四層的計算去預測 SethBl
Chevelle.fu
3 年前
是Facebook 開源深度學習機器 Big Sur 採用 NVIDIA Tesla M40 ，比現行平台提升兩倍這篇文章的首圖
Facebook 開源深度學習機器 Big Sur 採用 NVIDIA Tesla M40 ，比現行平台提升兩倍
圖片來源： FacebookFacebook 宣布在全新的 Big Sur 運算平台導入 NVIDIA Telsa M40 加速卡，藉此作為機器神經網路的硬體基礎架構，且相較 Facebook 現行的深度學習平台， Big Sur 的速度快了兩倍，不僅加倍神經網路訓練數量，還助於發展更精確的模組與進階應用。同時 Big Sur 也是首個開放原始碼的 AI 運算架構，藉由與 Open Computer Project 以及其它合作夥伴，希望透過開放原始碼的方式使全球的 AI 研究人員能更方便的分享與改造技術，使基於 GPU 的機器學習能更為多元發展。而 Facebook 也成為首個訓練深度神經網
Chevelle.fu
5 年前
是GMIC 2015 ：由創新技術到機器神經網路，使人、機之間的關係更緊密這篇文章的首圖
GMIC 2015 ：由創新技術到機器神經網路，使人、機之間的關係更緊密
在 GMIC 北京場，高通由技術長 Matt Grob 進行主題演講，話題集中在高通近期強調解決人與機的網路邊界問題，以網路技術與 Snapdragon 應用處理器的創新解決這些未來挑戰。首先還是針對中國 4G 市場的快速發展做一個概述，表示中國本身的網路使用族群是以手機為主，在中國有超過 86% 的網路使用者是透過手機連網，而在中國開通 4G 僅一年的時間，就擁有高達一億的用戶。然而在手機聯網之後，網路的發展也將進入第三個階段，從過去的 PC 聯網、行動連網將走向萬物連網；也預測將由於全球網路用戶急速成長，也需要實現一個更高速、更多元的連網願景。越來越多的連網、越來越多的聯網設備，全新的挑戰
Chevelle.fu
6 年前
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