让AI模型如何在少量训练数据支持下学会在物理世界中行走,目前已经取得了快速进展。这项研究能够显著缩短AI模型获得视觉导航能力的时间。以前,实现这类目标要需要利用大量数据集配合重复“强化学习”才能实现。
微软今天向Azure中新增了一组新功能,将让企业更容易在混合云环境中运行人工智能软件。这些功能部分基于三个现有的Azure服务,分别是Azure Arc、Azure Machine Learning和Azure Kubernetes Service。
世界各地的科学家正准备研究詹姆斯韦伯太空望远镜拍下的第一批图像,图像计划7月12日正式发布。天文学家正尝试以拍摄数据为基础运行机器学习算法检测并分类深空星系。借助Morpheus机器学习模型,从深空背景下挑选出斑点状物体,判断这些结构是否属于星系。
每个行业都有越来越多的企业在采用人工智能(AI)来改变业务流程,但是他们的AI计划能否取得成功,不仅仅取决于数据和技术,还要取决于是否有合适的人才加入。不仅仅有数据科学家和工程师……
AutoAI自动执行高度复杂的任务,为你的数据寻找并优化最好的机器学习模型、特征和模型超参数。AutoAI完成了原本需要专业数据科学家团队和其他专业资源才能完成的工作。可在几分钟内完成通常需要整个数据科学家团队数个小时到数天才能完成的工作。
有四分之三的数字化转型计划会陷入“试点炼狱”,为什么有这么多的项目无法在企业层面扩展数字系统?但企业组织是否认可员工对于变革是否持欢迎态度以及如何拥抱变革却往往被忽略了。与安装硬件或者软件相比,获得人们的真正认可是一项复杂得多的挑战。
在5月24日AMD组织的线上媒体沟通会上,AMD数据中心与通信事业部高级业务总监Gilles Garcia向大家详细介绍了AMD如何在支持无线接入网络方面和Meta一起合作打造Evenstar的4G/5G的无线接入网解决方案。
在近日举行的ISC 2022上,最新的全球超级计算机排行榜TOP500上71%的超级计算机采用NVIDIA技术。此外,榜单上80%的新系统还使用NVIDIA GPU或网络,并且NVIDIA的网络平台是TOP500系统使用最多的互连平台。
Nvidia近日与Ayar Labs签署了一项技术合作协议。Ayar Labs是一家开发光学芯片的初创公司,其芯片有望提高数据中心基础设施的速度和效率。
一个具有170年历史的传统企业是如何重塑自己转型为21世纪的全球数字、数据和人工智能领导者的呢?也许是因为创新植根于该公司的基因之中。
近日,Arm宣布扩展其物联网全面解决方案(Total Solutions for IoT)产品路线图,新增两款全新基于Arm Cortex-M和Cortex-A处理器的解决方案,以简化并加速物联网和嵌入式开发流程。
当前AI加速在行业中的规模化落地,通过算法和硬件软硬一体的方式把整个人工智能的导入成本快速降低,这和马达智数与浪潮信息的合作路径保持一致。
根据2022年CIO状况调查报告,有35%的受访IT领导者提到,数据和业务分析将是今年推动他们组织最大的一项IT投资,有20%的受访IT领导者则提及了机器学习/人工智能。
AWS今天宣布全面上市一项名为AWS IoT TwinMaker的新服务,让企业能够创建建筑物、工厂、产品和生产线设备等物理资产的数字孪生。企业采用AWS IoT TwinMaker可以创建数字孪生以模拟物理系统,并使用真实的数据定期对其进行更新。
美国俄亥俄州超级计算机中心(OSC)正在建立造一个用于人工智能应用的新高性能计算集群,该集群基于戴尔硬件,配备了AMD Epyc处理器和Nvidia GPU加速器。