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• 2030 年2030 年關于人工智能的五點預測2024-03-28 08:26

  

  本文由半導體產業縱橫（ID：ICVIEWS）編譯自semiengineering以下是關于2030年人工智能世界將會呈現出的五個大膽預測。2030年，人工智能領域將會有怎樣的變化？RadicalVentures的風險投資家RobToews，發布了關于2030年的5個人工智能預測。以下是關于2030年人工智能世界將會呈現出的五個大膽預測。無論您同意還是不同意這

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• 探索渲染技術的魅力：讓虛擬與現實融為一體2024-03-26 08:26

  

  在當今數字化時代，渲染技術作為計算機圖形學的重要分支，正逐漸成為各行各業的熱門話題。無論是電影、游戲、建筑設計還是工業制造，渲染技術都扮演著不可或缺的角色。通過渲染技術，我們可以將虛擬世界呈現得栩栩如生，使用戶感受到身臨其境的體驗。本文將帶您深入了解渲染技術的魅力，以及它在不同領域的應用。一、渲染技術的基礎原理渲染技術的核心原理是根據場景中的光照、材質和幾何

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• 機器學習8大調參技巧2024-03-23 08:26

  

  今天給大家一篇關于機器學習調參技巧的文章。超參數調優是機器學習例程中的基本步驟之一。該方法也稱為超參數優化，需要搜索超參數的最佳配置以實現最佳性能。機器學習算法需要用戶定義的輸入來實現準確性和通用性之間的平衡。這個過程稱為超參數調整。有多種工具和方法可用于調整超參數

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• 2024年十大半導體發展趨勢2024-03-22 08:26

  

  為了應對日益增長的半導體產品需求，該行業正在經歷由創新技術驅動的轉型。如今，芯片制造需要復雜、昂貴且污染嚴重的工藝。它需要關鍵的變革，從建筑設計到可持續材料和端到端制造，以滿足對半導體日益增長的需求。為了實現這一目標，該行業正在采用最新技術來提高效率并滿足環境要求。從最近這些年的發展情況來看，2024年全球半導體業將呈現以下發展趨

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• 各大分析機構怎么看2024年半導體市場？2024-03-21 08:26

  

  過去的一年，裁員、減產、公司解散等負面消息不斷，整體市場下滑已成定勢。不過，在以ChatGPT為代表的AI應用的推動下，AI芯片需求逆勢增長，特別是從2023年第三季度開始以存儲芯片為代表的細分領域出現了較大的恢復性增長。在2024歲首，全球半導體市場復蘇的市場期待很高，也成為業界的共識，各大行業分析機構也紛紛給出了樂觀的預測：復蘇+樂觀是行業預測的主旋律。

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• 智能座艙技術再升級，邁入4.0時代2024-03-20 08:26

  

  本文來源：智能座艙產業聯盟智能座艙作為整車的重要組成部分，既是承載智能技術的最佳載體，又是用戶能夠最直觀感知的重要體現，如今正邁向4.0時代。座艙1.0：機械化時代最早的汽車座艙造型簡單，在相當長的時間內都是開放式座艙。在汽車剛誕生時，由于金屬沖壓、鍛造及玻璃熔制工藝不完善，車身制造商難以提供全封閉式座艙，只能以原始的裝備優先滿足司機的基本需求。1897年，

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• 什么是片上系統SoC?2024-03-19 08:26

  

  在幾十年前，片上系統(SOC)這個術語還只是一個流行詞。如今，它是繼續推動電子領域發展的一項重要技術。SoC的增加是集成和嵌入式計算日益增長的主流趨勢的一部分，這使得計算設備變得更小、更便宜、更快和更低功耗。從智能手機到平板電腦、物聯網設備、路由器、相機等，SoC無處不在。什么是片上系統(SoC)？片上系統(簡稱SoC)是半導體工業中常用的一個術語。它指的

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• Imagination加入“無劍聯盟” 攜手玄鐵共拓RISC-V繁榮生態2024-03-16 08:26

  

  3月14日，由達摩院舉辦的第二屆玄鐵RISC-V生態大會在深圳舉行。Imagination受邀出席大會，現場宣布加入由達摩院發起成立的“無劍聯盟”，致力于與各成員伙伴共拓RISC-V生態繁榮發展。同時，Imagination中國資深副總裁張曉波圍繞“融合GPU生態，擁抱RISC-V未來發展”發表主題演講，分享了Imagination在GPU領域的技術創新與積

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• 2024 人工智能安全報告2024-03-15 08:26

  

  近日，奇安信集團對外發布《2024人工智能安全報告》（以下簡稱《報告》）。據悉，這是我國首份人工智能安全報告。《報告》認為，人工智能是新一輪科技革命和產業變革的核心技術，被譽為下一個生產力前沿。具有巨大潛力的AI技術同時也帶來兩大主要挑戰：一個是放大現有威脅，另一個是引入新型威脅。數據顯示，在2023年，基于AI的深度偽造欺詐暴增了3000%，基于AI的釣魚

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• 機器視覺常用的三種目標識別方法解析2024-03-14 08:26

  

  隨著機器視覺技術的快速發展，傳統很多需要人工來手動操作的工作，漸漸地被機器所替代。傳統方法做目標識別大多都是靠人工實現，從形狀、顏色、長度、寬度、長寬比來確定被識別的目標是否符合標準，最終定義出一系列的規則來進行目標識別。這樣的方法當然在一些簡單的案例中已經應用的很好，唯一的缺點是隨著被識別物體的變動，所有的規則和算法都要重新設計和開發，即使是同樣的產品，不

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