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  • 学习建模的同学肯定会听说过PBR,它就像“一键美颜”一样,让模型师的工作变得效率高且质量更好。PBR全称是PhysicallyBasedRendering,是一种以物理上精确的方式模拟光与材质相互作用的渲染技术。它通过考...
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  • Omdia的报告预计,到2030年,RISC-V架构芯片的出货量将达到170亿,市场份额将占到25%,尤其在工业和汽车行业增长加快。这一预测也表明RISC-V架构正迅速获得市场认可,也意味着它或将打破长期以来由少数传统架...
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  • 利用缓存增强低成本、上一代或中端的SoC。一些设计团队在创建片上系统(SoC)设备时,有幸能够使用最新和最先进的技术节点,并且拥有相对不受限制的预算来从可信的第三方供应商那里获取知识产权(IP)模块。然而,许多工程师并没...
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  • 来源:DeepHubIMBA特征选择是构建机器学习模型过程中的决定性步骤。为模型和我们想要完成的任务选择好的特征,可以提高性能。如果我们处理的是高维数据集,那么选择特征就显得尤为重要。它使模型能够更快更好地学习。我们的想...
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  • 自2022年,ChatGPT发布之后,大语言模型(LargeLanguageModel),简称LLM掀起了一波狂潮。作为学习理解LLM的开始,先来整体理解一下大语言模型。一、发展历史大语言模型的发展历史可以追溯到早期的语...
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  • 车载信息娱乐系统的发展历史并不长,走向智能化、网联化只是过去十几年间的事情。纵观其发展历程,大致可以分为三个阶段:初级阶段(1910年至1990年代):1910年,爱立信创始人拉什·马格拉斯·爱立信(LarsMagnus...
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  • 本文由半导体产业纵横(ID:ICVIEWS)编译自semiconductorintelligence2024年开局缓慢,但已为增长做好准备。根据WSTS的数据,2024年第一季度全球半导体市场规模为1377亿美元。202...
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  • AIGC与GPT-4浪潮一起涌入大众视野,在创作领域,人工智能取得了巨大的进步,并逐渐帮助甚至取代了人类进行复杂的创作活动。人工智能已经从以前的理解演变为自动生成内容,这宣布了人工智能时代的到来。AIGC的全称是“人工智...
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  • 高性能计算(HighPerformanceComputing,HPC)是指利用大规模并行计算机集群来解决复杂的科学和工程问题的技术。高性能计算集群的应用领域非常广泛,包括天气预报、生物信息学、人工智能、大数据分析等。随着...
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  • 光学神经网络使用光子而不是电子,比传统系统具有优势。摩尔定律已经相当快了。它认为,计算机芯片每两年左右就会安装两倍数量的晶体管,从而在速度和效率上产生重大飞跃。但深度学习时代的计算需求增长速度甚至更快——这种速度可能不可...
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  • 使用计算机进行渲染时,有两种流行的系统:基于中央处理单元(CPU)或基于图形处理单元(GPU)。CPU渲染利用计算机的CPU来执行场景并将其渲染到接近完美。这也是执行渲染的更传统方式。然而,随着GPU的出现,基于GPU的...
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  • 根据Omdia的最新研究,到2030年,RISC-V处理器将占据全球市场的近四分之一。尽管工业领域仍将是该技术最大的应用领域,但预计开放标准指令集架构(ISA)将在汽车领域实现最强劲的增长。此外,人工智能(AI)的兴起也...
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  • 随着新四化的开展,汽车已经开始从简单的交通工具逐渐向智能终端转变。智能座舱作为用户和车辆进行交流的界面,逐步成为企业产品智能化的新破局点。智能汽车渗透率有望在2025年达到83%,智能座舱和智能驾驶是智能汽车的两大核心,...
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  • GPU在人工智能中相当于稀土金属,甚至黄金,它们在当今生成式人工智能时代中的作用不可或缺。那么,为什么GPU在人工智能发展中如此重要呢?什么是GPU图形处理器(GPU)是一种通常用于进行快速数学计算来渲染图形和图像的计算...
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  • 图机器学习(GraphMachineLearning,简称GraphML)是机器学习的一个分支,专注于利用图形结构的数据。在图形结构中,数据以图的形式表示,其中的节点(或顶点)表示实体,边(或链接)表示实体之间的关系。本...
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