端侧AI
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TrendForce集邦咨询：NVIDIA Blackwell新平台产品需求看增，预估带动2024全年台积电CoWoS总产能提升逾150%
Apr. 16, 2024 ---- NVIDIA新一代平台Blackwell，包含B系列GPU及整合NVIDIA自家Grace Arm CPU的GB200等。TrendForce集邦咨询指出，GB200的前一代为GH200，皆为CPU+GPU方案，主要搭载NVIDIA Grace CPU及H200 GPU，但以GH200而言，出货量估仅占整体NVIDIA高端GPU约5%。目前供应链对NVIDIA GB200寄予厚望，预估2025年出货量有机会突破百万颗，占NVIDIA高端GPU近4~5成。
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Microchip收购Neuronix AI Labs
该实验室的创新技术能够增强人工智能边缘解决方案，提高神经网络能力
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担心美国科技巨头操纵全球AI市场，英国监管机构发起多项调查
英国竞争与市场管理局(CMA)日前表示，对美国科技公司可能会操纵全球AI市场感到担忧。
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封闭没有前途！Intel打造开放AI生态 誓要虎口夺食
Intel日前举办了Vision 2024年度产业创新大会，亮点不少，号称大幅超越NVIDIA H100的新一代AI加速器Gaudi 3、品牌全新升级的至强6、AI算力猛增的下一代超低功耗处理器Lunar Lake，都吸引了不少目光。
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为AI祛魅，小笨智能打造垂直领域“小而精”的AI机器人
长期专注于B端垂直领域的小笨智能，用一个个落地的“AI+机器人”，成为行业智慧服务解决方案服务商。
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机器学习的四个主要步骤
机器学习作为人工智能领域的重要组成部分，其过程涉及到多个核心环节。本文将详细阐述机器学习的四个主要步骤：数据准备、模型选择、模型训练与评估，以及模型部署与应用，以揭示机器学习从数据到应用的完整流程。
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机器学习的概述
随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来，机器学习成为了人工智能领域中的核心技术之一。机器学习是通过模拟人类学习行为，使计算机系统能够从数据中自动发现规律、提取特征并进行预测和决策的过程。它在诸多领域取得了广泛的应用，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。本文将对机器学习进行概述，介绍其基本原理、应用领域以及未来的发展趋势。
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机器学习算法基本过程
机器学习算法是人工智能领域中的核心技术之一，它通过对大量数据进行学习，自动发现数据中的规律和模式，从而实现对新数据的预测、分类、聚类等任务。本文将深入探讨机器学习算法的基本过程，包括数据准备、模型选择、训练与评估等关键步骤，并解释每一步骤的重要性和作用。
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机器学习在数据处理中的应用
随着大数据时代的到来，数据处理成为了一项至关重要的任务。传统的数据处理方法往往面临着效率低下、准确性不高等问题，而机器学习技术的兴起为数据处理带来了全新的解决方案。本文将深入探讨机器学习在数据处理中的应用，并分析其优势和挑战。
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机器学习有哪几种算法
机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它使用各种算法来使计算机系统能够从数据中学习和改进，而无需进行明确的编程。在机器学习的广阔领域中，有多种算法被广泛应用，每种算法都有其独特的适用场景和优势。本文将详细介绍机器学习中的几种主要算法，包括其基本原理、应用场景以及优缺点。
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曝英伟达计划四季度推出RTX 5090
4月14日消息，据媒体报道，英伟达计划在今年第四季度推出RTX 5090及RTX 5080显卡。
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性能暴降92%：英特尔中国特供AI芯片曝光
4月14日消息，据媒体报道，英特尔在其Gaudi 3 AI芯片白皮书中披露，正准备向中国市场推出“特供版”Gaudi 3。
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英特尔拟推出中国市场特供芯片！
业内消息，继此前正式公布新一代AI加速芯片 Gaudi 3 之后，英特尔拟另准备针对中国市场推出“特供版”Gaudi 3，包括名为HL-328的OAM相容夹层卡（Mezzanine Card ）和名为HL-388的PCle加速卡两种硬件形态。
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数据挖掘与机器学习的区别联系
随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来，数据挖掘和机器学习作为数据处理的两大核心技术，在各行各业中发挥着越来越重要的作用。然而，尽管数据挖掘和机器学习在很多方面存在交集，但它们各自具有独特的定义、方法和应用场景。本文旨在深入探讨数据挖掘与机器学习之间的区别与联系，以期为读者提供一个全面而深入的理解。
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重磅！清华发布中国 AI 光芯片
近日，清华大学官宣交叉团队发布中国 AI 光芯片 “太极（Taichi）”，该研究成果于 4 月 12 日发表在了最新一期学术期刊《Science》上。据介绍，“太极” 光芯片架构开发过程中的灵感来自中国典籍《周易》，团队成员以 “易有太极，是生两仪” 为启发，建立了全新的计算模型，实现了光计算强悍性能的释放。
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