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穎脈Imgtec

Imagination為圖形、視覺和AI處理授權市場領先的處理器解決方案,基于其 IP的產品被全球數十億人用于他們的手機、汽車、住宅和工作。

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動態

  • 發布了文章 2023-09-26 08:29

    GPU的張量核心: 深度學習的秘密武器

    GPU最初是為圖形渲染而設計的,但是由于其卓越的并行計算能力,它們很快被引入深度學習中。深度學習的迅速發展離不開計算機圖形處理單元(GPU)的支持,而GPU中的張量核心則被譽為深度學習的秘密武器。深度學習中的大規模矩陣和張量運算是計算密集型的,正是GPU的張量核心賦予了GPU這一計算工具在深度學習中的強大性能。張量核心簡介張量核心是GPU(圖形處理單元)中的
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  • 發布了文章 2023-09-23 08:30

    神經渲染:圖形學與深度學習的完美結合

    神經渲染是一種利用深度學習和圖形學技術,實現高質量、高效率、高靈活性的圖像合成和渲染的方法。神經渲染不僅能夠生成逼真的圖像,還能夠對圖像進行操控、變換和編輯,從而實現多種創意和應用。神經渲染的原理神經渲染的原理是利用深度學習模型來模擬圖形學渲染的過程,從而實現從輸入到輸出的端到端映射。神經渲染是一種基于數據驅動和統計推斷的概率模型,它只需要對場景中的信息進行
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  • 發布了文章 2023-09-22 08:29

    解密GPU圖像渲染:為什么選擇三角形作為基本元素?

    當我們觀賞精美的電影畫面的游戲場景,或者在虛擬現實世界中暢游時,有一個關鍵角色一直默默發揮著作用,那就是GPU(圖形處理器)。你是否曾好奇過,為什么GPU在圖像渲染過程中會選擇以三角形作為基本元素呢?簡單的數學屬性三角形之所以成為計算機圖形學中的“明星”,部分原因在于其簡單的數學屬性。在計算機圖形學中,我們使用向量和矩陣來表示和變換圖形對象。對于三角形,只需
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  • 發布了文章 2023-09-21 08:30

    10分鐘快速了解神經網絡(Neural Networks)

    神經網絡是深度學習算法的基本構建模塊。神經網絡是一種機器學習算法,旨在模擬人腦的行為。它由相互連接的節點組成,也稱為人工神經元,這些節點組織成層次結構。Source:victorzhou.com神經網絡與機器學習有何不同?神經網絡是一種機器學習算法,但它們與傳統機器學習在幾個關鍵方面有所不同。最重要的是,神經網絡可以自行學習和改進,無需人的干預。它可以直接從
  • 發布了文章 2023-09-19 10:04

    什么是量子計算?

    什么是量子計算?量子計算是計算機科學領域中使用量子理論原理的一個分支。量子理論在原子和亞原子水平上解釋了能量和物質的反應行為。量子計算使用亞原子粒子,如電子或光子。量子比特(Quantumbits)讓這些粒子同時以一種以上的狀態(即1和0)存在。理論上,連接量子位可以“利用它們的波狀量子態之間的反應來進行計算,否則可能需要數百萬年來計算。”如今的計算機大都以
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  • 發布了文章 2023-09-15 08:29

    還不知道芯片、半導體、集成電路的區別?看這一篇就夠了!

    什么是芯片?芯片,又稱微電路(microcircuit)、微芯片(microchip)、集成電路(integratedcircuit,IC)。是指內含集成電路的硅片,體積很小,常常是計算機或其他電子設備的一部分。芯片(chip)就是半導體元件產品的統稱。是集成電路(IC,integratedcircuit)的載體,由晶圓分割而成。硅片是一塊很小的硅,內含集成
  • 發布了文章 2023-09-14 08:29

    人工智能的數學基石:揭秘人工智能十大數學基礎

    人工智能(ArtificialIntelligence,簡稱AI)正以驚人的速度改變著我們的生活。然而,要實現智能的機器,離不開數學的支持。本文將帶你深入探索人工智能的數學基礎,揭示AI背后的數學奧秘。一、線性代數(LinearAlgebra)線性代數是人工智能的數學基礎之一,它涉及向量、矩陣、線性變換等概念。在機器學習和深度學習中,線性代數被廣泛應用于數據
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  • 發布了文章 2023-09-13 08:32

    “數字孿生”十問十答

    文|北京航空航天大學,自動化科學與電氣工程學院,數字孿生研究組來源|先進制造業本文對以下十個問題進行了深入分析與思考,以期拋磚引玉,為研究者更好理解數字孿生,為決策者理性和正確對待數字孿生,為實踐者更好落地應用數字孿生提供參考。①何為數字孿生?②誰在關注數字孿生?③數字孿生:中、美、德,誰更熱?④數字孿生與智能制造的關系是什么?⑤數字孿生能否與新一代信息技術
  • 發布了文章 2023-09-12 08:29

    反思深度學習與傳統計算機視覺的關系

    某種程度上,深度學習最大的優勢就是自動創建沒有人會想到的特性能力。如今,深度學習在眾多領域都有一席之地,尤其是在計算機視覺領域。盡管許多人都為之深深著迷,然而,深網就相當于一個黑盒子,我們大多數人,甚至是該領域接受過培訓的科學家,都不知道它們究竟是如何運作的。大量有關深度學習的成功或失敗事例給我們上了寶貴的一課,教會我們正確處理數據。在這篇文章中,我們將深入
  • 發布了文章 2023-09-09 08:29

    量子計算五大常見誤區

    量子計算有望引領人們進入天體物理學、藥物研發和材料科學的新時代,但對于它將如何影響社會,仍存在一些常見的誤區。美國《福布斯》網站在近日的報道中,揭示了人們對量子計算的五大誤解。將迅速取代經典計算機量子計算機有可能在數小時或數分鐘內完成經典計算機需要數十億甚至數萬億年才能完成的計算。例如,中國科技大學的潘建偉、陸朝陽、劉乃樂等人與中國科學院上海微系統與信息技術

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