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                  靈活的學習引擎促進攝像頭質量提升

                      攝像頭干擾器芯片的靈活的學習引擎,使程序員能夠實驗各種學習方法,而所有的學習都發生在芯片上。Loihi被用于求解加權圖的最短路徑問題以及一維非馬爾可夫序列決策問題。Loihi算法潛力的開發實際上剛剛起步,到目前為止只有一小部分可用的資源和功能正在測試中。然而,由于能源效率高達通用計算的1000倍,英特爾的團隊打算擴大對Loihi網絡的研究。英特爾的神經形態研究計劃:英特爾的研究團體,包括學術、政府和企業研究團體,將應對將神經形態架構引入主流計算所面臨的挑戰。由于Lohi芯片是其研發的中心,該計劃旨在提供將推動技術發展,并最終使監控屏蔽器產品商業化的研究成果。
                   
                  去年10月,北京科技會議聚集討論了與攝像頭屏蔽器芯片迄今取得的進展,并報告了以下發展情況:
                  根據結構,音頻關鍵字識別LOHI可以提供50倍的更好的能效。
                  長期短時記憶網絡在運行于神經網絡硬件上的神經網絡有望顯著提高效率。
                  基于哺乳動物嗅覺系統的信號恢復與識別,該算法已證明了最新的學習和分類性能。
                  Lohi的未來潛力:
                  由于研究人員能夠使用英特爾的軟件開發工具包在其云服務中開發算法、軟件和應用程序,因此,監控干擾器有巨大的潛力進一步發展。
                   
                      成員們正在使用硬件進行機器人等領域的研究,并可以訪問“Kapoho Bay”USB表單因子,該USB表單因子提供與外圍設備的接口,如DAIS 240C DVS硅視網膜攝像頭。今年,英特爾和INRC成員都有望為公共領域貢獻他們的大部分軟件和研究成果。當這種情況發生時,人們的興趣將增加,而且必然會出現更多的現實應用程序。然而,盡管英特爾的目標是在基于LOHI的攝像頭干擾器多芯片系統中建立超過1000億個突觸,但人腦相對突觸復雜度仍有很長的路要走。盡管英特爾的計劃接近普通老鼠的1250億個突觸,但真正的人工智能與人腦的9萬億突觸目前遠遠超出了技術的能力。
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