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    2019-01-042018人工智能在清算中北京赛车八码滚雪球落地

      北京赛车八码滚雪球G-M计数管产生的负脉冲经过输入整形电路,进行整形、放大处理,产生标准TTL信号,再由计数测量电路进行计数。定时脉宽门控电路控制计数的脉宽,分6个档:×10 -3、×10 -2、×10 -1、×10 0、×10 1、×10 2。时间倍乘档有4种选择:×1、×2、×4、×8。这样进行的一组测量数据即可以用来描述射线粒子产生的规律。

      典型应用包括捕获模拟信号,将其转换为数字值,然后处理数据以供显示或传输到主机系统的传感器系统。独立的RF传感器前端是另一个应用领域。 特性 1.8 V至3.6 V的低电源电压范围 超低功耗 活动模式: 1 MHz时270μA,2.2 V 待机模式:0.7μA 关闭模式(RAM保持):0.1μA 待机模式下的超快唤醒时间小于1μs 16位RISC架构,62.5 ns指令周期时间 基本时钟模块配置 内部频率高达16 MHz,具有四个校准频率至±1% 内部超低功耗低频振荡器 32...

      2018年12月12日,横跨多重电子应用领域的全球领先的半导体供应商意法半导体(STMicroele....

      随着现代通信技术的发展和数据传输的需要,对通信系统短距离高速数据传输能力的要求越来越高。室内超宽带脉....

      图3机器学习在工程领域的潜力应用。由这个图可以看出,在芯片开发过程中,机器学习可以发挥的环节相当多,从产生设计档案到执行设计模拟,乃至大数据分析等,都有机器学习可以发挥的地方。不过,机器学习终究是一项工具,使用者必须先厘清什么问题最适合用ML或深度学习(DL)来解决,后面才能逐步展开,进行训练资料搜集、发展模型等工作。其中,搜集训练资料是最耗时的工作,因为目前EDA工具仍使用监督式学习。

      只有如金属和铁之类导磁率高的材料才能在极低频率下达到较高屏蔽效率。这些材料的导磁率会随着频率增加而降低,另外如果初始磁场较强也会使导磁率降低,还有就是采用机械方法将屏蔽罩作成规定形状同样会降低导磁率。综上所述,选择用于屏蔽的高导磁性材料非常复杂,通常要向EMI屏蔽材料供应商以及有关咨询机构寻求解决方案。

      屏幕的下方是一块塑料盖板,取下之后可以看到金属触点,这是大疆为口袋灵眸定制的一个拓展接口。用户可以选择插入包装里附送的 Lightning 插头、USB-C 插头,然后直接将口袋灵眸连接到手机上。针对这个拓展接口,大疆还推出了多个原厂配件。

      “至于道德和人工智能领域 – 不止是电车难题 - 我希望看到我们深入研究AI将提出的难题,那些没有明确答案的问题。支持AI和物联网的监控的“正确”平衡是什么,既能保证安全,又能抵制惩罚性监控状态,却深化现有的种族歧视?我们应该如何塑造先进技术收益的再分配,以便我们不会进一步扩大富人和穷人之间的鸿沟?对儿童的接触水平允许他们成为“AI本地人”,但不会被操纵或同质化?我们如何使用人工智能来扩展和自动化教育,但仍然能够使创造力和独立思想得以蓬勃发展?”她问道。

      2、发展阶段:20世纪80年代是EDA技术的发展和完善阶段,即进入到CAE(Computer Assist Engineering Design)阶段。由于集成电路规模的逐步扩大和电子系统的日趋复杂,人们进一步开发设计软件,将各个CAD工具集成为系统,从而加强了电路功能设计和结构设计,该时期的EDA技术已经延伸到半导体芯片的设汁,生产出可编程半导体芯片。

      另一边,赛灵思实际上也并不满足于协处理器的位置。在其代理商安富利前不久举办的“安富利与赛灵思技术研讨会”上,安富利展示的一些视频应用已完全将FPGA作为主芯片,并不是协处理器来使用。作为赛灵思最主要的方案推广商,这也暗示了FPGA未来要走的路。

      在具体设计时,考虑到计数脉冲宽度为0.1~100s,最高计数率为2MHz,即计数位数达7位,所以设计中的脉冲良数模块就相当于1个7位的BCD加计数器;而定时控制模块相当于1个7位的BCD减计数器。减计数器的预置初始值由定时选择开关控制,从而控制数的时间。CLR信号为“计数键”产生的一脉冲信号,标志计数开始,而减计数器减到0时加计数器即停止计数。这部分设计通过调用MAX+PLUS II提供的库函数用AHDL语言结合图形输入完成。地址译码、锁存、总线驱动模块主要由D触发器和I/O接口设计而成。由于数据传输中用的是双向输入/输出端口,但是Altera芯片的引脚端口并不可以直接使用,需要加1个三态的逻辑门,因此,总线种函数原形(三态门和双向端口)进行组合设计。

      = 3.3 V,TA= 25C 典型VOHV(输出VOH下冲) > 2 V VCC= 3.3 V,TA= 25C 支持所有端口上的混合模式信号操作(具有3....

      N76E003为带有flash的增强型8位8051内核微控制器(1T工作模式),指令集与标准的80C....

      图5 明导国际执行长Walden Rhines认为,机器学习在EDA领域的应用还在发展中,而且有些IC设计步骤所遭遇的问题未必适合用机器学习来解决。

      注意此公式仅适用于孔间距小于孔直径的情况,也可用于计算金属编织网的相关屏蔽效率。

      2018年,时光格外残忍,霍金飞向群星,金庸长眠江湖…...那些熟悉的名字一个个接连离我们而去;而币圈一夜暴富梦碎之后,从P2P爆雷区中死里逃生的人们,发现又没能逃过年底互联网公司的裁员潮,只能摸摸逐渐后移的发际线,在微博转发锦鲤杨超越,祈祷2019年能对自己好一点。

      在这个看来寒意颇浓的环境下,经历了2017年投资热潮的AI,在2018年更相信落地,无论是智能硬件还是人脸识别,都在快速更迭中进步。随之而来的,是人工智能的神话被打破,它的缺点和局限性被一览无余,其中不仅涉及落地中的局促,还涉及道德与伦理,人们为此或吐槽或争议。

      不过,这要比在喧闹中宣扬空洞的概念,或是被默默地抛弃要好得多。毕竟,更多的争议意味着反思和改进的可能。

      但,人工智能并不是魔法,它不能挥挥魔法棒,就能瞬间改进产品;更不能换套说辞,就立刻赢得消费者的心。总之,在未来很长一段时间内,它可能将在清算中被审议、被理解、被落地。

      看到怀孕的妈妈吃药后晕眩倒地,4岁的Austin并没有惊慌失措,而是捡起妈妈的iPhone,用Siri顺利召来了救护车并接通了999热线,成功让救护人员得知母子俩的住址,救回了妈妈一命。因为超乎寻常的机警,这个金发男孩获得了当地救护服务中心颁发的“勇敢证书”。

      这是2018年12月发生在英国威尔士的一个线年前,与机器对话更像是科幻小说的素材。但如今,这样的场景已经像空气一般融入我们的生活中。包括每一次在手机上使用美颜相机、刷脸支付,背后都有人工智能。

      2018年,人工智能已经从几十年前那个在某计算机实验室里激荡的灵感火花,进入了实干的落地阶段。我们也由此目睹了它给生活带来的改变:

      一位在美国西雅图体验了亚马逊“无人商店”Amazon go的朋友,感叹购物体验的便捷舒畅,而科技在购物全程中又是无痕的;北京和上海的机场,在安检和海关地带设立的人脸识别自动系统,让经常出差的人感受到过关的高效;在美的集团、圣象地板的工厂,人工智能质检系统第一次加入到生产流程,或节省因残次品被退货的高额成本,或提高效率....

      不仅是生活工作上的便捷,还有安全。无论是化了妆还是打过玻尿酸,AI安防系统都能快速识别出目标对象的脸。过去一年,张学友的演唱会几乎成了流动派出所,警方通过安检通道的人脸识别系统抓了至少60多名逃犯。看来以后不能叫他“歌神”,应该叫一声“阿Sir”了。抓逃犯还只是小case,人脸识别技术还帮助全国多地警方破获命案悬案,找到走失老人和儿童。

      能享受到AI福利的不只是人类,还有动物。比如英特尔就在用AI技术对北极熊、鲸鱼等珍稀动物进行追踪保护。甚至,AI还在改变一头猪的生活。2018年,阿里、网易和京东都在大力发展AI养猪,小猪一出生就有ID身份证,成长全程有智能摄像头、喂猪机器人、巡检机器人为它服务。猪场里常发生仔猪被亲妈压死的事故,现在只要小猪一叫唤,饲养员就能马上获悉来援救。

      AI似乎无所不能,这让它变成一件要从娃娃抓起的事。在2018年,中国首部高中生AI教材出版,而在2019年,中国首部中小学人工智能教材也即将问世。据说,它会教小学生搭建一个猫型机器人,通过编程技术使其眼睛发光。

      已经有网友在心里默默祈祷,希望以后孩子幼儿园毕业之后,不要看不起自己这个家长。

      过去一年,大厂纷纷投身智能音箱大战,不惜烧钱数亿元大打价格战。这可让消费者捡了便宜,少喝两杯星巴克的钱就可以把一台智能音箱抱走。 在那些灯光绚丽的发布会上,各家都把智能音箱描绘成一个拥有18般武艺的电子保姆。不过,在AI普惠的过程中,也有些事引发人们的吐槽和争议,其中也有让人毛骨悚然的额外功能,诡异的状况时有发生。

      2018年,有个姑娘大晚上自己一个人窝在家里看电视剧,看着看着,突然她的智能音箱开口说话:“Ta在家里,Ta在家里”,当场把她给吓了个半死。但也有的甚至连基本的听清歌名都做不到,没用几次就被塞到床底吃灰了。

      尽管2018年音箱的整体表现让人有点分不清“智能”和“智障”的区别,但AI语音对话技术确实已经能做到以假乱线年,Google Assistant不仅学会了人类的说话语气,还能假装人类给美发店、餐馆预约服务,简直是患有电话恐惧症宅男的福利了。

      “无抵押贷款需要了解一下吗?”“xx小区黄金地段均价只要二万六喔!”人们几乎每天都能接到这样的骚扰电话,但很多时候,电话对面的推销员根本就不是人,而是AI机器人。

      在国内,现在至少有十几家这样的AI电话机器人公司。有自媒体测试过,只要花2万-3万元就能打10万个电话,平均每个电话两三毛钱。这些电话涵盖卖房、装修、放高利贷以及上门催债。关键是,有人甚至聊了半小时才发现那头是机器人。机器人客服不仅声音甜美,问啥都能接话,还会像人一样在思考时停顿。最重要的是,机器人脸皮够厚,它能无视你的愤怒继续唠嗑。

      2018年初,许多报道曾给人工智能描绘了无比美好的图景:在一些城市,人们能在道路上打到一辆无人驾驶出租车、机器人能友善地陪伴孤独的老人……也许将来这些都会发生,但它们并没有出现在2018年,许多留下了一地空头支票。

      还记得那些高喊着要在2018年实现无人车量产的公司吗?是时候从他们铺天盖地的PR文案中醒过来了。真正的“无人车”距离我们仍然遥远,连基本的安全问题都还没解决。

      2018年,全球首例无人车撞死行人的事故发生在美国。3月的一个夜晚,一辆Uber无人车以接近63km/h的速度在空旷路段上测试,坐在副驾驶位置的测试员开了小差,掏出手机看起了选秀节目,没注意到前方突然有人出现。美国国家运输安全委员会的报告称,汽车在撞到人前6秒就发现了她,而且在撞倒她前1秒就知道应该紧急刹车,但它却没有做出任何减速行为。

      特斯拉惹下的祸也不少。一直以来,其官网都将自动驾驶功能作为卖点之一,声称只需要多花几千美元,以及一点点耐心。但在最近两年,特斯拉在无人驾驶状态下,出了不少事故,甚至不乏驾驶员死亡。2018年,在中国发生的“全球首例自动驾驶致死车祸案”中,历时一年多,特斯拉终于承认,死者在案发时的确处于“自动驾驶”使用状态。

      在2017年,钢铁侠马斯克就立下flag,要在年底实现无须任何人为干预的“全自动驾驶”,近日的采访中他又将时间表刷新到2019年。而在前段时间,特斯拉在其网站的订单页面上却删除了汽车将实现“全自动驾驶”的长期承诺。

      这些悲剧加重了美国当地居民对自动驾驶车辆的不满。过去两年,谷歌的无人车Waymo在社区测试时,就常有人往汽车扔石头、割破轮胎或者强行将车驱逐出公路。2018年,甚至有一名男子用枪威胁车上的测试员,他说自己鄙视和憎恨自动驾驶汽车,并提到了Uber撞死路人的事。

      不过,你能从无人车中看到中美两国态度的差别。有报告显示,中国是全球对AI最乐观的国家。在过去高速发展的40年中,中国消费者是全球接受新产品和新商业模式速度最快的人群,政府的政策也表达了对人工智能的友善,不少城市争先恐后地要成为人工智能示范城市,规划无人驾驶车辆路线,密集举办人工智能大会,速度快到有的受邀嘉宾要拿着同一个PPT在不同城市间穿梭。

      截止去年底,国内公开可查的30家主要自动驾驶创业公司里,有7家声称在“2021年前”就能实现高等级自动驾驶(L3、L4级)落地,这些公司大多数刚刚创立一年多时间。现如今,他们大都意识自己把事情想得太简单了,一些企业无疑要跳票了。

      同样情况的还有AI芯片,这是人工智能竞争的另一赛道。中兴事件之后,人们更看重芯片,于是,AI芯片遍地开花。

      以中科院画一个圆,方圆20公里,有小几十家芯片公司,它占据了中国AI芯片的半壁江山。围绕人脸识别、语音识别和自动驾驶需求,互联网公司、人工智能算法公司和芯片公司一拥而上,开始了人工智能芯片的竞赛。

      但最近,FPGA(可编程逻辑器件)大厂赛灵思总裁Victor Peng就站出来泼冷水,很多初创企业没有资金去开发和量产AI芯片,因为研发成本巨大,它们应当专注于创新算法和架构,而非设计芯片。纵观芯片发展历史,“有几家初创企业是因为做ASIC(专用定制芯片)取得成功的?”

      这说得确实有道理。现在的AI芯片,大都是把自家的人工智能算法拿出去做一个功能单一的芯片。市场上出来一堆细碎的小产品,没有大创新,很难上量并支撑企业的后续发展。

      有芯片行业人士评论,按照芯片行业的发展规律,在这数十家AI芯片企业中,最终能做出来的不会超过3家。

      而一拥而上的背后还很可能滋生出“拿来主义”。比如2018年7月,因为窃取苹果的自动驾驶技术,一名华裔工程师在回国航班起飞前被美国FBI逮捕。彼时,有创业企业CEO在朋友圈中感叹:回国创业后,听闻国内工程师跳槽“带代码上岗”很常见,震撼和无语。也有人一语道出行业潜规则:“大家都这样。”

      不过,相比2017年拼融资和时间表,2018年市场更理性。许多去年靠讲故事拿钱的公司,基本听不到什么动静,但务实的企业造血能力更强,融资还在不断进入,马太效应十分明显。

      根据IT桔子的报告,2018年人工智能早期项目获投数量减少,C轮以及之后的比重增加。资本也集中在了行业应用和技术层,两者的获投金额占比超过了95%。

      这也让人感叹,AI落地并不易,只有在潮水退去时,才知道谁在裸泳。

      过去一年,不少公开论坛热衷讨论“AI是否会取代人类、消灭人类”、“人类会不会有一天真的爱上AI”,而除了这些争议的话题,也许人类还该深思的,是如何创造出讲道德的AI,如何不滥用AI进而侵犯个体的隐秘权。

      有媒体报道,现在贵州某所中学的学生,人人一套智能校服。它不仅能精准、及时记录每个人的出勤和活动,如果未经许可出校门,还会激活自动语音报警器,上课打瞌睡也会自动拉响警报。家长也可通过手机查看学生通过智能校服、指纹、指静脉及人脸识别在校园内的各种消费,并控制消费上限。

      还有学校在课堂上用人脸识别“记录分析”学生表情——摄像头30秒一次对学生进行扫描,能识别出高兴、反感、难过、害怕、惊讶、愤怒和中性7种表情,系统进行大数据分析后,会计算出一套课堂行为记录反馈给老师。

      人工智能的美好愿景之一是给学生提供量体裁衣的教育,但“裁衣”的前提必须这样“量体”吗?如果真想用科技来改善教育环境,不如为学生们配备设施更齐全的网络教室。

      在各种人脸识别数据用于交通、公安、教育、商场营销的过程中,如何在个人隐私和公共数据之间求得一个平衡?2018年,欧盟发布了史上最严的数据保护法案《通用数据法案》;2017年国内开始实行的《网络安全法》,也规定非法收集、买卖用户数据的行为要被处罚。这些正在引发更多的思考和争议。

      几个月前,亚马逊关停了一个AI筛选简历项目。面对每天涌入邮箱的海量简历,工程师们希望机器人给简历先打分,来解放HR的部分工作。但他们很快发现,机器学习主动搞起了性别歧视,通过识别“女子学校”等性别暗示的关键词,AI程序会降低女性应聘者的简历评分。

      在亚马逊过去10年收到的简历中,男性申请者居多,录取比例自然更高,这让机器学习形成一个认知:男性应聘者比女性更为优秀。 亚马逊的工程师发现这个漏洞并修改了AI算法,不再通过检索关键词来推断应聘者的性别。但AI已经形成了这种认知,无法确保根本去除偏见。

      英国上议院也在2018年出台了一份长达183页的人工智能报告,不仅提出“伦理必须占据中心地位”,还呼吁建立权威的审核测试工具与数据集合,“确保AI在作出决定时不会出现含有偏见、歧视的决定”。此外,报告还提出,要让AI世代的孩子们学会AI,让前AI世代的成人们找到新饭碗。

      饭碗,确实是一个问题。做好AI的关键是人,但做好AI后被冲击的首先也是人。2018年,AI带来的失业问题来得太快。一些制造企业已在建立无人化或少人化的工厂,一些呼叫中心正在用客服机器人替代人,一些仓储中心正在试验仓储作业机器人......在银行业、制造业、仓储业和保险业,变化已在小范围中发生。

      电话销售、银行信贷专员、股市分析师、仓储作业员、速记员、质检员、律师助理、放射科医生......都在受到冲击的队列中。

      人工智能将会取代人类,取代完成不专属于人类的工作。硅谷也针对人工智能引发的失业问题,提出三类可能的解决方案进行讨论——失业者再培训,减少大家的工作时间确保不出现大范围失业,以及政府构筑新的再分配方案,向人工智能的赢家征收巨额税款,补贴失业者。

      这些举措有些可能仅是“暂时的止痛药”。怎样构筑新的制度来应对复杂的经济、社会和心理问题,需要认真权衡。

      不过,正如李开复所言,爱,才是人类的特质,它让我们区别于人工智能。与科幻电影中描绘的不同,无论机器学习取得多么大的进步,人工智能都还没有感受爱与被爱的能力和渴望。人类在心灵成长、共情和爱这些方面是独一无二的。由此,人类或许可以创造更多有人情味的岗位和职业。

      2018年,人工智能迎来落地元年,但人们对它也更为挑剔。人工智能不是魔法,不能挥挥魔法棒,就能瞬间改进产品,赢得消费者的心;也过了做个PPT,就马上换取投资人信任的阶段。

      由此看来,在未来很长一段时间内,人工智能可能将在清算中被审议、被理解、被落地。

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