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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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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1月14日，鲁大师公布了2018年度AI芯片排行榜。其中，苹果最新的A12处理器拔得头筹，成为年度AI最强芯片。华为麒麟980则以较小差距名列第二名，麒麟970、高通骁龙845、高通骁龙710分别位列第三、四、五名。排名在骁龙710之后的是高通骁龙670、骁龙835、骁龙821、骁龙820和骁龙660。资料显示，苹果A12仿生芯片搭载新一代神经网络引擎，苹果称它的处理速度十分惊人，每秒可执行五万亿
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2023-11-05 19:10:04
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关于iOS11,开发者需要关注的一些内容一 新增框架新加入SDK的大的框架有两个，分别是负责简化和集成机器学习的 Core ML 和用来创建增强现实 (AR) 应用的 ARKit。Core ML1.机器学习机器学习是一种人工智能，计算机会“学习”而不是被明确编程。不用编写算法，机器学习工具通过在大量数据中寻找模式，使计算机能够开发和优化算法。神经网络尝试用节点层来模拟人脑流程，并将节点层用不同的方
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2024-01-16 05:46:15
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A12和A11性能差距大吗，提升了多少？跟A11一样，A12同样以「Bionic」为后缀，可以理解为是A11的完全体。具体来说，A12 Bionic处理器采用了最新的 7nm制程，也是全球「首款」7nm芯片。A12不仅只有中央处理器，还有图形处理器、神经网络引擎、图像信号处理器、深度引擎、安全隔阂、视频处理器、视频编码器、存储控制器等等。可能有人会有意见，首款7nm处理器不是麒麟980吗？这里要说
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2023-07-31 14:44:21
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作者： 大树先生 神经网络和深度学习—神经网络基础1. 二分类问题对于二分类问题，大牛给出了一个小的Notation。
，训练样本包含m
m
个；其中x∈Rnxx∈Rnx，表示样本x
x
包含nxnx个特征；
}
TEngine是由OPEN AI LAB开发的一款轻量级模块化的高性能神经网络推理引擎，专门针对Arm嵌入式设备优化，提供超过所有已知开源框架的无与伦比的性能，并且无需依赖第三方库，可跨平台使用支持Android，Liunx。OPEN AI LAB是Arm发起的，旨在推动Arm嵌入式智能机器的产业发展，为智能机器应用场景构建嵌入式SoC基础计算框架，推动芯片、硬件、算法软件整个产业链的深度协作，实
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2024-01-13 22:26:17
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苹果秋季发布会于北京时间9月13日凌晨一点准时进行，为消费者揭晓了一款新手表、三款新手表：Apple Watch 4和iPhone Xs、iPhone Xs Max、iPhone XR，最贵产品12799元。此次发布会最大亮点即是苹果一直强调的“最智能最强大”的芯片——A12。A12采用了7nm工艺制程，包含69亿个晶体管，拥有六核CPU——两个性能核心和四个效能核心，前者解决繁重的计算任务，比A
gpu对于机器学习是必不可少的。可以通过AWS或谷歌cloud轻松地启动这些机器的集群。NVIDIA拥有业内领先的GPU，其张量核心为Volta V100和安培A100加速哪种方法最适合你的神经网络?为了以最低的成本设计出最快的神经网络，机器学习架构师必须解决许多问题。此外，仅仅使用带有GPU和张量核心的机器并不能保证最高性能。那么，作为一个机器学习架构师，应该如何处理这个问题呢?当然，您不能是硬
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2023-08-17 08:45:45
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编译：网易智能摘要：在GPU上运行的神经网络已经在人工智能领域取得了一些惊人的进步，但这两者的合作还并不完美。IBM的研究人员希望能设计出一种专门用于运行神经网络的新的芯片，从而提供更快、更有效的替代方案。直到本世纪初，研究人员才意识到，为视频游戏设计的GPU（图形处理单元）可以被用作硬件加速器，以运行比以前更大的神经网络。这要归功于这些芯片能够并行进行大量计算，而不是像传统CPU那样按顺序处理它
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2024-02-07 22:53:52
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AI热潮中，有关神经网络的声音最大。然而，AI远远不止如此。 目前在AI技术领域中，投入资金最多的当属对神经网络的研究了。在众人眼中，神经网络技术貌似就是“程序构造的大脑”(虽然比喻很不准确)。 神经网络的概念早在20世纪40年代就被提出，但直到现在，人们对于神经元及大脑的工作方式仍然知之甚少，最近几年，科研界关于神经网络技术创新的呼声越来越强，渴望重启神经网络的热潮…… 其实，除了神经
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2023-07-31 14:45:19
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“1943年心理学家M和数学家P根据生物神经元结构，提出神经元的数学模型。” “1975年W博士将多层感知机堆叠成神经网络，并利用反向传播算法训练神经网络自动学习参数。” “神经网络是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。”看到这句话，就觉得这玩意儿像玄学。确实，神经网络缺乏完备的数学证明，虽然神经网络能解决很多问题，但是为啥能解决问题的“可解释性”需要进一步探索。 提取主谓宾，神
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2023-06-26 13:15:49
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论文：Involution: Inverting the Inherence of Convolution for Visual Recognition链接：https://link.zhihu.com/target=https%3A//arxiv.org/abs/2103.06255代码：https://link.zhihu.com/target=https%3A//github.com/d-l
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2023-08-19 14:48:22
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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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骁龙神经处理引擎SDK参考指南（19）6.4.4 运行语音数字识别模型 6.4.4 运行语音数字识别模型概述 本教程中的示例 C++ 应用程序称为snpe-net-run。它是一个命令行可执行文件，使用 SNPE SDK API 执行神经网络。snpe-net-run 所需的参数是：DLC文件格式的神经网络模型包含输入数据路径的输入列表文件。snpe-net-run 的可选参数是：选择 GPU
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2024-04-08 22:14:21
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芯原借助其具备突破性神经网络压缩技术、运算速度能在0.5到72万亿次运行/秒之间进行调节的VIP8000神经网络处理器，强化其在深度神经网络处理方面的领先地位显著特点：从物联网终端设备到服务器ASIC都可扩展，运算速度从0.5到72万亿次运行/秒(TeraOPS)在14nm工艺技术下运算速度可超过每瓦10万亿次运行/秒完全可编程处理器支持OpenCL、OpenVX和广泛的神经网络框架（Tensor
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2023-05-23 21:07:13
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目录标题：Effective Zero Compression on ReRAM-based Sparse来源：DAC-2022 /首尔国家大学摘要1. 引言2. 背景3. 有效0值压缩3.1 概述3. 2 按OU的权重映射3.3 非压缩的0权重恢复4. 硬件架构5. 评估5.1 方案5.2 性能和能耗5.3 寻址开销6. 总结 标题：Effective Zero Compression on
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2024-04-08 21:49:07
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目前搜索引擎技术已经迭代很多年了，从纯字面的匹配、到统计特征的匹配，再到神经网络的匹配，虽然一直在小步快走，但仍然没有跳出现有的Pipeline框架：即先召回、再排序。召回是指从海量数据中筛出一小批可能的候选，排序是从一小批候选中找出最终的答案并进行排序。现有的Pipeline大多是在召回侧用字面或者浅层网络，不然数据量太大了根本处理不过来，而排序侧因为数据量小，会上更多的特征和模型。这种架构的一
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2023-12-08 16:04:25
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概要：全新的iPhone X集成了用于人脸识别的神经引擎，但这仅仅是一个开始。全新的iPhone X集成了用于人脸识别的神经引擎，但这仅仅是一个开始。嵌入式神经引擎和专用智能处理器在边缘设备上实现了人工智能(AI)，打破了对于云的依赖。边缘处理的好处包括减少延迟，全网络覆盖，增加了隐私和安全性，并减少了与云端的通信，从而降低了成本。正因为具备上述优势，移动设备可以利用人工智能去实现不久前还只能出现
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2023-10-31 16:36:24
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#今日论文推荐# 不到1ms在iPhone12上完成推理，苹果提出移动端高效主干网络MobileOne来自苹果的研究团队分析了现有高效神经网络的架构和优化瓶颈，提出了一种新型移动端主干网络。 用于移动设备的高效神经网络主干通常针对 FLOP 或参数计数等指标进行优化。但当部署在移动设备上，这些指标与网络的延迟可能并没有很好的相关性。 基于此，来自苹果的研究者通过在移动设备上部署多个移动友好网络对不
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2023-08-12 09:44:21
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