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动态

• 发布了文章 2022-11-20 08:46

  Imagination的异构计算版图：GPU只是其中一环

  

  来源：电子工程专辑这两年随数据中心、汽车电子市场，以及AI等技术的发展，GPU这类处理器的重要性变得今非昔比。从某些GPU厂商在不同时代的产品迭代方式就看得出来。今年是Imagination的PowerVRGPU架构30周年，我们总结过PowerVR走过的这30年。在由Aspencore主办的IICShenzhen2022(国际集成电路展览会暨研讨会)同期举

  AI imagination

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• 发布了文章 2022-11-20 08:44

  规模达2.6万亿！中国算力发展指数（2022年）发布

  

  来源：中国信息通信研究院算力作为数字经济时代新的生产力，对推动科技进步、行业数字化转型以及经济社会发展发挥着重要作用。日前，中国信息通信研究院发布的《中国算力发展指数白皮书(2022年)》(下称《白皮书》)指出，2016-2021年间中国算力规模平均每年增长46%，算力产业对中国经济社会和产业能级的带动作用日益增强。2021年以计算机为代表的算力产业规模达到

  通信

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• 发布了文章 2022-11-20 08:42

  “Imagination”拍了拍“飞桨”说11月30日深圳见

  

  今年5月，Imagination携手百度飞桨（PaddlePaddle）及多家合作伙伴共同发起“硬件生态共创计划”，致力于利用自身的优势技术与市场应用经验，共同构建高效的软硬一体平台方案。目前，由双方共同创建的ModelZoo开源机器学习模型库也已发布上线Github平台。为了进一步推进软硬件协同，助力AI产业化落地，Imagination与百度飞桨的合作在

  imagination

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• 发布了文章 2022-11-20 08:41

  “倒金字塔”折射IP巨大价值，ImaginationIP创新蝶变赋能半导体产业

  

  过去50余年，芯片制程迭代沿着摩尔定律滚滚向前，并持续增强着芯片的算力与性能。现如今，无论是在SoC上集成越来越多的功能模块，又或是利用chiplet技术在先进制程下进一步提升芯片集成度，都充分展现了芯片性能、功耗和成本的改进不能仅仅依赖于制程的升级，而需从不同的维度拓展创新来延续摩尔定律的“经济效益”。这导致芯片设计变得越来越困难，IP的作用也愈加凸显，逐

  半导体

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• 发布了文章 2022-11-20 08:39

  清华大学元宇宙发展研究报告3.0版发布

  

  近日，清华大学沈阳教授团队发布了《元宇宙发展研究报告3.0版》。在前两版报告基础上，本报告按照回顾篇、学理篇、产业篇、社会篇、舆论篇、治理篇、科幻篇七个模块，对元宇宙作出挖掘与探究。报告总体上沿着“由当下到未来、由虚拟到现实、由中国到世界”的思想脉络进行梳理，试图全面总结元宇宙的发展脉络与规律，促进元宇宙相关技术升级，分析产业如何进行虚实融合，从而按照自身发

  元宇宙

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• 发布了文章 2022-11-09 00:16

  机器学习回归模型相关重要知识点总结

  

  来源：机器学习研习院回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中，我们将总结10个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。1、线性回归的假设是什么？线性回归有四个假设线性：自变量（x）和因变量（y）之间应该存在线性关系，这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。正态性：残差应该是正态分

  机器学习

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• 发布了文章 2022-11-09 00:15

  关于RISC-V ，这是你需要知道的！

  

  来源：内容来自半导体行业观察（ID：icbank）编译自semiengineering，谢谢。RISC-V是加州大学伯克利分校开发人员在2010年构想的开放标准指令集架构(ISA)，正在不断发展壮大。RISC-V中的RISC代表精简指令集计算机，这意味着它旨在简化给计算机的每条单独指令。由于RISC-V是一个开放标准，任何人都可以实施、定制和扩展ISA以满足

  RISC

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• 发布了文章 2022-11-03 00:22

  PowerVR SDK和工具 22.1 版本更新：增加新的光追示例

  

  开发工具一直是开发者关心的重点，ImaginationPowerVRSDK和工具也在持续的迭代，希望能为开发者提供更新的功能。目前，PowerVRSDK和工具22.1版本已正式发布，并进行了一些重大功能更新，详细的更新内容可查看我们的发布说明。

  vr

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• 发布了文章 2022-11-01 00:20

  10个机器学习中常用的距离度量方法

  

  作者：JonteDancker来源：DeepHubIMBA距离度量是有监督和无监督学习算法的基础，包括k近邻、支持向量机和k均值聚类等。距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此，我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前，我们需要了解距离测量是如何工作的，以及我们可以从哪些测量中进行选择。本文将简要介绍

  机器学习

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• 发布了文章 2022-10-30 00:51

  用 AI 预测 AI，它的未来会是什么？

  

  来源：学术头条人工智能，开始解决越来越多人类尚未解决的问题，且取得了不错的成果。然而，在过去几年中，人工智能领域的科学研究数量呈指数级增长，使得科学家们和从业者们很难及时跟踪这些进展。数据显示，机器学习领域的研究论文数量每23个月就会翻一番。其中一个原因是，人工智能正在数学、统计学、物理学、医学和生物化学等不同学科中得到利用。通过从科学文献中获得见解，提出新

  AI

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