2018年下半年，2大手机平台的龙头，不论是苹果和网络大厂，都不约而同地推出了内嵌AI芯片的新款手机。该年9月时，苹果先推出3款新一代iPhone，分别是iPhone XS、iPhone XS Max和iPhone XR，这3款号称是全球首款搭载7奈米芯片的手机，因为它们都内嵌了自行研发的A12 仿生芯片（Bionic Chip）。这款A12仿生芯片由CPU、图像处理芯片（GPU）和新一代神经网络
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2023-07-20 22:52:41
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【网易智能讯9月14日消息】美国当地时间周三，苹果公司(Apple)在其A系列处理器中推出了第二版“神经引擎”(neural engine)，呼吁开发者在移动设备上为机器学习（ML）引入更多用例。这应该有助于在智能手机上普及人工智能（AI）。在AI更广泛的领域内，机器学习中最棘手的问题之一，就是找出计算机应该解决的问题。只有当某件事情被框定为寻找问题的解决方案时，计算机才能够学习和理解。苹
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2024-03-13 15:13:35
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神经网络人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型，用于回归任务、分类任务。感知机（Perceptron）是由单神经元（有的说是两层，两层的说法是将输入层当作了一层神经网络层）组成的一个简单模型，即只有输入
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2024-01-16 15:29:44
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游戏引擎剖析 为了解决“如何在IPHONE上创建一个游戏”这个大问题，我们需要首先解决诸如“如何显示图像”与“如何播放声音”等一系列小问题。这些问题关系到创建部分游戏引擎。就像人类的身体一样，游戏引擎的每个部分虽然不同，但是却都不可或缺。因此，首先从游戏引擎剖析开始本章。我们将会讨论一个游戏引擎的所有主要部分，包括应用程序框
图机器学习（图神经网络的应用）1. Graph Augmentation for GNNs1. 为什么要做图增强我们在之前都假设原始数据和应用于GNN的计算图一致，但很多情况下原始数据可能不适宜于GNN：特征层面：输入图可能缺少特征（也可能是特征很难编码）→特征增强结构层面：图可能过度稀疏→导致message passing效率低（边不够嘛）图可能过度稠密→导致message passing代价太
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2023-11-13 11:04:23
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刚入门机器学习，跟着一些博主训练了几个卷积神经网络，使用的比较小的数据集，但在CPU训练神经网络的速度可以说是龟速，一个3000多张图片的数据集都要训练十几分钟。 最近我也把自己毕业设计需要的数据集制作完成了，训练集图片数量大概有13w张，验证集差不多2w张，用CPU训练根本是不可实现的。除了更换GPU显卡，我还在网上了解到可以在云平台上租用GPU来训练自己的神经网络，经过几天的摸索，终于
日前，美国知名科技媒体Android Authority主笔Gary Sims对麒麟970进行了深度解读，讲述了麒麟970的人工智能NPU的工作原理，对芯片设计的深远影响，以及为用户使用场景带来的跨越式体验。“神经网络（Neural Networks）”和“机器学习（Machine Learning）”是近两年移动处理器领域最流行的两个词。华为麒麟970的NPU（神经网络处理器）、Google P
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2023-11-30 15:27:29
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基于Keras的深度神经网络应用人工智能学术前沿 回复 ：ts305秒免费获取pdf文档，及项目源码摘要深度学习是一组令人兴奋的神经网络新技术。通过高级训练技术和神经网络架构组件的结合，现在可以创建可以处理表格数据、图像、文本和音频作为输入和输出的神经网络。深度学习允许神经网络以一种类似于人类大脑功能的方式来学习信息的层次结构。本课程将向学生介绍经典的神经网络结构，卷积神经网络(CNN)，长短
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2023-12-02 20:37:56
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神经网络的概念在此不做过多阐述，其应用领域包括：分类——即预测输入向量的类别；模式匹配——即产生与给定输入向量最佳关联的模式；模式完成——其目的是完成给定输入向量的缺失部分；优化——即找到优化问题中参数的最优值；控制——给定一个输入向量，得到建议的合适行为；函数拟合 / 时间序列模型——学习输入与输出之间的函数关系；数据挖掘——挖掘数据背后的模式（信息）一个神经完了实现的是一个从 到 非线性映
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2023-09-25 18:31:31
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作为本年度热度最高的手机之一，iPhone 12以及iPhone 12 今天终于正式发售。Testin云测试的云真机运营团队也在第一时间拿到了iPhone 12 系列手机，今天正式在云真机平台上线开测。从现在起开发者即可登录云测官网(.testin.cn)对最新苹果设备进行设备调试。对于测试者来说iPhone 12 系列发布后有哪些需要注意和影响的地方。一、A14 处理器每年iPhon
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2023-11-05 07:48:02
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苹果发明了一种神经网络系统，可以从由LIDAR传感器生成的点云中分离出对象。\\ 不久之前，苹果进军无人驾驶领域。不过，关于他们的汽车，我们了解的并不多。许多正在研发自动驾驶汽车的公司都使用所谓的LIDAR来检测汽车周围的障碍物。LIDAR发出光脉冲，并测量该脉冲返回传感器的时间，然后就可以计算出汽车与附近的障碍物之间的距离。旋转传感器就可以测得传感器周围的所有障碍物。\\ \\ LIDAR
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2023-10-30 22:59:12
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这是本周最后一节课，我们来分析一下卷积在神经网络中如此受用的原因，然后对如何整合这些卷积，如何通过一个标注过的训练集训练卷积神经网络做个简单概括。和只用全连接层相比，卷积层的两个主要优势在于参数共享和稀疏连接，举例说明一下。 假设有一张32×32×3维度的图片，这是上节课的示例，假设用了6个大小为5×5的过滤器，输出维度为28×28×6。32×32×3=3072，28×28×6=4704。我们构建
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2023-11-15 21:57:27
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入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、图像分割简介与分类二、图像分割基本结构1、编码器2、解码器三、图像分割 Vs 图像分类四、基础网络框架——FCN五、U-Net六、SegNet七、金字塔场景分析网络——PSPNet八、deeplab-v3系列一、图像分割简介与分类?图像分割：把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提
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2023-07-05 20:03:49
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iPhone12mini拥有5.42英寸OLED屏幕，机身尺寸是130.8×63.8×7.4mm，由于是全面屏，屏幕是做到了5.42英寸，iPhone12mini的上下边框5.8mm，侧边3.05mm，屏占比达到了86.4%。使用Face ID面容解锁方式。iphone手机爆降2800这活动太给力了 点击开抢https://www.apple.com.cniPhone8采用了4.7英寸750×1334分辨率屏幕，整体尺寸138.4x67.3x7.3 mm，重量148g，屏幕占比65.37%。有金色、银
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2021-08-04 10:19:18
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从事ios开发两年多，本人也算是苹果的伪粉吧，从去年都关注iPhone8的动态，到了今年就听说最新的苹果手机估计赶不上今年苹果十周年发布了，原因可能是苹果公司遇到一个技术问题，影响了iPhone8的如期推出。 今年是iPhone的十周年，苹果也想在这个关键时刻玩点刺激的，所以新一代iPhone设计激进也是
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2023-04-03 14:52:44
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Phone12mini拥有5.42英寸OLED 屏幕，机身尺寸是130.8×63.8×7.4mm，由于是全面屏，屏幕是做到了1.42英寸，iPhone12mini的上下边框5.8mm，侧边3.05mm，屏占比达到了86.4%，电池有2227mAh。当然CPU有A14加持。iphone手机爆降3000这活动太给力了 机会不容错过http://www.apple.com.cniPhone8系列采用了玻璃后壳设计，所以在背面与侧面（中框）的衔接处大有不同，7系列是一整块金属，而8系列则像在中框里开了一个槽
原创
2021-08-09 15:30:05
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Phone12mini拥有5.42英寸OLED 屏幕，机身尺寸是130.8×63.8×7.4mm，由于是全面屏，屏幕是做到了1.42英寸，iPhone12mini的上下边框5.8mm，侧边3.05mm，屏占比达到了86.4%，电池有2227mAh。当然CPU有A14加持。iphone手机爆降3000这活动太给力了 机会不容错过http://www.apple.com.cniPhone8系列采用了玻璃后壳设计，所以在背面与侧面（中框）的衔接处大有不同，7系列是一整块金属，而8系列则像在中框里开了一个槽
原创
2021-05-20 15:36:15
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如果非要在苹果12与苹果12Pro这两款手机中做出一个购买选择，我建议大家购买性价比更高的苹果12会更加合适一些。这两款手机的核心配置对比情况请参考下图。 【价格差异】苹果12这款手机128GB版本目前在京东的最低价格为6799元，而苹果12Pro这款手机128GB版本目前在京东的最低价格为8499元。两者之间的差价高达1700元。【手机尺寸与重量差异】苹果12这款手机的
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2024-01-12 16:03:59
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引言不过虽然BNN在2016年就被正式提出，但在落地应用方面一直没有得到很好的重视，众多人认为这是因为在相同架构下的BNN相比于浮点的神经网络精度相差太多导致无法应用到真实场景，而目前应用最广泛的8-bit量化基本可以做到精度无损，甚至近两年4-bit量化也可以达到非常不错的效果，然而实际上一个模型架构能否落地应用应该从以下两方面进行考虑：速度-精度平衡(SAT, speed-accuracy t
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2024-01-19 16:49:52
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一、背景简介 在深度学习和机器学习的各种模型训练过程中，在训练数据不够多时，自己常常会遇到的问题就是过拟合（overfitting），过拟合的意思就是模型过度接近训练的数据，使得模型的泛化能力降低，泛化能力降低表现为模型在训练集上测试的误差很低，但是真正在验证集上测试时却发现error很大，如下图所示。所以此时得到的过拟合的模型不是我们想要的模型，我们需要对模型进行优化，从而提高其泛化性能，
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2023-08-28 16:33:02
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