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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
7 年前
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透過 AI 技術,讓僅有 500 美金的電腦修圖效果可媲美正義聯盟的電影後製效果
現在 AI 技術正逐漸在各個產業引發革命,先前就有透過基於 AI 的 DeepFakes 技術將名人的臉孔合成到各式的 A 片中,且效果相當驚人、乍看下難以看出破綻;而在 YouTube 上,一位使用者上傳了一段利用 DeepFakes 技術,以一台大概 500 美金的電腦為演出超人的男星 Henry Cavill 進行影片修圖,之所以選擇 Henry Cavill 的原因主要是因為他在拍攝不可能的任務 6 期間,先前已經拍攝完成的正義聯盟又需要補拍鏡頭,但當時 Henry Cavill 為了不可能的任務留了鬍子,又不可能為了補拍的畫面將鬍子剃掉,當時只能透過後製修掉補拍畫面的鬍子,不過效果不
7 年前
gcal
協助企業能輕鬆享受人工智慧帶來的價值, Google 推出 Cloud AutoML
從 Mobile First 到 AI First ,幾乎是當前所有服務商共同的使命, Google 也相當早就開始測試與推廣 AI 技術以及應用,同時 2017 年也正式推出 Google 雲端機器學習引擎服務,基於雲平台提供雲端所需的算力,使企業不需自行架構複雜的系統亦能透過雲平台架構 AI ,不過 Google 也了解並非所有的企業都有完善的 AI 開發能力與充裕的人才,為了讓 AI 技術不僅限於少數企業, Google 推出了全新的 Cloud AutoML ,透過 Google 預先備好的工具,協助這些有心應用 AI 的企業能快速建立客製化 AI 模型,藉此提升企業生產力與競爭力,而
7 年前
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不懂寫程式碼但想了解甚麼是機器學習? Google 推出 Teachable Machine 功能讓人可輕鬆了解
現在基於機器學習的人工智慧正在改變人類社會與網路使用習慣,不少人也聽過機器學習一詞,但多半的人並不是專業的程式撰寫人員,不一定能理解甚麼是機器學習;而 Google為了讓一些對機器學習有興趣但不懂甚麼是機器學習的人能夠輕鬆了解,推出了名為 Teachable Machine 的服務網頁,這套服務藉由 deeplearn.js 開發,只要透過電腦端的瀏覽器搭配電腦的相機鏡頭,就可進行簡單的機器學習,此外這項服務不會將任何圖片上傳到伺服器,可放心的使用自己私人照片。 對機器學習有興趣的話,可以到 Teachable Machine網頁玩玩,而且這套服務也在 GitHub 開放原始碼,若是專業的開發
7 年前
是一圖看懂 整合AI人工智慧的 PC-cillin 2018 智能防毒這篇文章的首圖
一圖看懂 整合AI人工智慧的 PC-cillin 2018 智能防毒
防毒軟體每年改款,2018年走的是熱門的AI機器學習。以PC-cillin 2018雲端版來說,新增AI智能防毒,透過多層次防禦技術可更快偵測並封鎖未知的惡意軟體與病毒威脅。且PC-cillin雲端版橫跨Windows、Mac、Android與iOS,可以讓你的所有上網裝置有更全面的防護。 PC-cillin 2018 雲端版 智能防毒 免費體驗 ▲PC-cillin 2018雲端版透過多層次防禦,搭配AI人工智慧,不僅可以防堵已知的惡意軟體,更能透過大數據行為分析、檔案偵測,更快、更精準的防止未知程式的危害。 4大防護層面 PC-cillin 2018雲端版有4個主要的防禦面向,分別是防護設
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俥科技:杜拜警察就是狂 今年底導入自動駕駛巡邏車
提到杜拜警察,第一印象應該就是使用大量名貴的超級跑車吧?而他們在擁抱新科技也不遺餘力,宣布將在今年底開始導入自動駕駛的巡邏車;他們採用的是由新加坡公司 OTSAW Digital 所設計的 O-R3 ,這是一輛搭載光達、雷射掃描器、紅外線攝影機、 GPS 的電動無人自動駕駛巡邏車,同時還會自己回到充電站去充電。 這輛巡邏車也搭載基於機器學習的人工智慧系統,一但有必要即便離開管控中心的網路範圍仍可自行運作,在巡邏過程中一旦在發生事故,會自動透過相機拍照並回傳給管控中心;此外這台無人車還搭配了無人機,在一些 O-R3 無法越過的地方如籬笆、圍牆,就可透過無人機代勞進行監控。除了 O-R3 外,杜拜
8 年前
是波音航空將於 2018 年進行客機 AI 駕駛操作測試,首先由跑道滑行開始試驗這篇文章的首圖
波音航空將於 2018 年進行客機 AI 駕駛操作測試,首先由跑道滑行開始試驗
自動駕駛不僅是在汽車產業被討論,在飛行航空領域也是熱門議題,小從無人機、大到大型客機,也都在思索藉由人工智慧進行精確的操作;波音公司在巴黎航空展的主題演講,就提到他們對於藉由 AI 駕駛客機的願景與計畫;畢竟現在飛機縮部分導入自動化,不過仍相當仰賴人力的操作,而波音認為,透過人工智慧技術,相當有機會能夠讓客機具備甚至超越人類控制的更高飛行安全性。 目前客機雖在飛行的過程已經利用自動駕駛技術在攀升到一定高度後進行自動化飛行,然而在起降的過程仍需要透過人類駕駛進行精確的控制,目前航空產業的自動操作系統並沒有這樣的技術,為了要達到這樣的願景,不僅是飛機本身需要具備更先進的科技與平台,機場周邊設施也需
8 年前
是Google 機器學習應用分享:基於機器學習並持續進化的翻譯這篇文章的首圖
Google 機器學習應用分享:基於機器學習並持續進化的翻譯
近期因為 Alpha Go 持續在圍棋領域擊敗各界好手,人工智慧議題又開始獲得關注,當然人工智慧並非新技術,但在機器學習技術於硬體、演算法雙方面逐趨成熟後,人工智慧發展獲得飛躍性成長, Google 為了讓媒體對機器學習的應用有更多了解,也預計規畫一系列定期講座,每一季以一個相關議題進行探討,而今天則首度以 Google 翻譯為議題,探討導入機器學習後帶來的效益。 關於機器學習/深度學習可見先前報導: GTC 2015 :結合平行運算、模仿人類感知的深度學習,正醞釀一波人工智慧革命 Google 台灣總經理簡立峰表示,人工智慧並非新議題,早就開始被應用在各項領域,早期像是垃圾信辨識就已經導入人
8 年前
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超逼真!AI幫你做動態圖片 眼睛自然動起來
機器學習蔚為風行的現在,不少影像分析與應用也透過人工智慧提升效率,而 DeepWarp 團隊利用機器學習做了一項有趣的技術展示,他們透過深度學習的方式分析,可以讓靜態照片中的人物的眼睛自然動起來;而他們的展示網站也可讓一般人上傳照片轉成四種眼睛動作的 .mp4 短片,不過不知道是運算量或是網站頻寬,處理的速度不是很快,也常常會卡住就是...這項技術的主要目的是為了解決在日常生活影像使用時的眼神動作問題,例如在影像會議中的眼神視線校正等狀況。 要套用這套技術時,建議照片盡量選擇單一人物的正面,且人物比例較高的照片,這樣的成功率會比較高一點。筆者套用的周杰倫照片原始檔案是在 Sony Mobile
8 年前
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Intel 宣稱將為開發自動駕駛車斥資 2.5 億美金
照片為 Intel 與 Toyota 之 Tizen 車載系統方案 Intel 稍早在洛杉磯車展的主題演講活動表示,他們將在未來兩年斥資 2.5 億美金發展自動駕駛車;當然 Intel 指的發展自動駕駛車是開發平台而非真的去生產車輛,也就意味著 Intel 打算與目前自動駕駛的當紅炸子雞 NVIDIA 正面交鋒。 Intel 先前已經宣布與 BMW 、 Mobileye 共同打造 BMW 2021 年的自動駕駛平台 iNEXT ,而在車展宣布自動駕駛的投資也是讓市場相信 Intel 真心投入自動駕駛發展的決心; Intel 目前的發展方針積極的投入物聯網與伺服器領域,不過在自動駕駛技術方面相較
8 年前
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