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計(jì)算光學(xué)成像-十大科技趨勢(shì)

來(lái)源:達(dá)摩院      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2023/2/23      主題:其他   [加盟]

計(jì)算光學(xué)成像是一個(gè)新興多學(xué)科交叉L域。它以具體應(yīng)用任務(wù)為準(zhǔn)則,通過(guò)多維度獲取或編碼光場(chǎng)信息(如角度、 偏振、相位等),為傳感器設(shè)計(jì)遠(yuǎn)超人眼的感知新范式;同時(shí),結(jié)合數(shù)學(xué)和信 號(hào)處理知識(shí),深度挖掘光場(chǎng)信息,突破 傳統(tǒng)光學(xué)成像J限。目前,計(jì)算光學(xué)成 像處于G速發(fā)展階段,已取得許多令人振奮的研究成果,并在手機(jī)攝像、醫(yī)療、 無(wú)人駕駛等L域開(kāi)始規(guī);瘧(yīng)用。未來(lái), 計(jì)算光學(xué)成像有望進(jìn)一步顛覆傳統(tǒng)成像 體系,帶來(lái)更具創(chuàng)造力和想象力的應(yīng)用, 如無(wú)透鏡成像、非視域成像等。


  



軟硬融合云計(jì)算體系架構(gòu)-十大科技趨勢(shì)

以云基礎(chǔ)設(shè)施處理器CIPU為中心的全新體系架構(gòu),通過(guò)軟件定義,硬件加速在保持云上應(yīng)用開(kāi) 發(fā)的高彈性和敏捷性同時(shí),帶來(lái)云上應(yīng) 用的全面加速

Chiplet 的互聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)將逐漸統(tǒng)一,重構(gòu)芯片研發(fā)流程

Chiplet把傳統(tǒng)的SoC分解為多個(gè)芯粒模塊,將這些芯粒分開(kāi)制備后再通過(guò)互聯(lián)封裝形成一個(gè)完整芯片,可以顯著降低成本,并實(shí)現(xiàn)一種新形式的 IP 復(fù)用

多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型-十大科技趨勢(shì)

來(lái)自于CLIP和BEiT-3的突出技術(shù)進(jìn)展,基于多領(lǐng)域知識(shí),構(gòu)建統(tǒng)一的,跨場(chǎng)景,多任務(wù)的多模態(tài)基礎(chǔ)模型已成為人工智能的重點(diǎn)發(fā)展方向,實(shí)現(xiàn)圖像文本音頻統(tǒng)一知識(shí)表示

中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)團(tuán)體技術(shù)報(bào)告《人工智能模型風(fēng)險(xiǎn)管理框架》

第一級(jí)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)未在任何業(yè)務(wù)建立模型分級(jí)方法/流程;第二級(jí)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)從業(yè)務(wù)和技術(shù)層面;第三級(jí)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)明確模型分級(jí)原則方法和操作要求

《2022年中國(guó)人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》基層篇

受基層影像醫(yī)師學(xué)歷偏低和經(jīng)驗(yàn)不足等因素影響,基層影像設(shè)備診療能力并未被完全釋放,為人工智能醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品在基層落地提供巨大市場(chǎng)機(jī)遇

2022人工智能時(shí)代的算法治理報(bào)告-構(gòu)建法律、倫理、技術(shù)協(xié)同的算法治理格局

告立足于算法的技術(shù)趨勢(shì)和行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀,從法律監(jiān)管,倫理治理,技術(shù)治理三個(gè)層面梳理總結(jié)國(guó)內(nèi)外在算法治理方面的實(shí)踐做法,保障算法技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用健康

任意文本到圖像生成模型 DALLE模型 Imagen模型

OpenAI提出DALLE模型,可以根據(jù)用戶輸入的文本生成對(duì)應(yīng)的圖像,Imagen模型,CogView,VQ-Diffusion 模型以及 NUWA-infinity 等效果同樣出色

視覺(jué)大模型擁有18億參數(shù) 30億的標(biāo)注圖像進(jìn)行訓(xùn)練

谷歌CVPR 2022擁有18億參數(shù),并使用30億的 標(biāo)注圖像進(jìn)行訓(xùn)練,在ImageNet上取得了新的記錄90.45%,證明了視覺(jué)大模型(30億參數(shù))在廣泛視覺(jué)問(wèn)題上的有效性

多模態(tài)問(wèn)答的方法和挑戰(zhàn)

多模態(tài)數(shù)據(jù)具有異構(gòu)性 多模態(tài)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)難度表示較大 多模態(tài)知識(shí)融合困難 多模態(tài)問(wèn)答大多只能處理簡(jiǎn)單的問(wèn)題 多模態(tài)知識(shí)問(wèn)答推理能力弱 可解釋性差

我國(guó)新一代人工智能治理工作框架是什么樣的

我國(guó)新一代人工智能治理工作框架應(yīng)整合社會(huì)各界對(duì)AI社會(huì)技術(shù)復(fù)合體的離散性認(rèn)知,突破AI包容審慎實(shí)踐的探索,建立基于“邏輯-秩序-監(jiān)管“的人工智能治理工作框架

2022人工智能產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模和發(fā)展特點(diǎn)

高增長(zhǎng):未來(lái)五年全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模平均增速將超過(guò)20%;高集中:軟件占比近40%硬件產(chǎn)品占比接近35%;高壁壘:滲透率還不到4%

人工智能產(chǎn)品不同階段(規(guī)劃設(shè)計(jì),研發(fā)部署,運(yùn)營(yíng)使用)的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)

在規(guī)劃設(shè)計(jì)階段機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景中固有的不可預(yù)測(cè)性,傳達(dá)實(shí)施偏差會(huì)進(jìn)一步加劇;在研發(fā)部署階段模型運(yùn)行之后的動(dòng)態(tài)更新缺乏足夠驗(yàn)證等挑戰(zhàn)
 
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新聞資訊
== 資訊 ==
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== 機(jī)器人推薦 ==
 
迎賓講解服務(wù)機(jī)器人

服務(wù)機(jī)器人(迎賓、講解、導(dǎo)診...)

智能消毒機(jī)器人

智能消毒機(jī)器人

機(jī)器人底盤

機(jī)器人底盤

 

商用機(jī)器人  Disinfection Robot   展廳機(jī)器人  智能垃圾站  輪式機(jī)器人底盤  迎賓機(jī)器人  移動(dòng)機(jī)器人底盤  講解機(jī)器人  紫外線消毒機(jī)器人  大屏機(jī)器人  霧化消毒機(jī)器人  服務(wù)機(jī)器人底盤  智能送餐機(jī)器人  霧化消毒機(jī)  機(jī)器人OEM代工廠  消毒機(jī)器人排名  智能配送機(jī)器人  圖書館機(jī)器人  導(dǎo)引機(jī)器人  移動(dòng)消毒機(jī)器人  導(dǎo)診機(jī)器人  迎賓接待機(jī)器人  前臺(tái)機(jī)器人  導(dǎo)覽機(jī)器人  酒店送物機(jī)器人  云跡科技潤(rùn)機(jī)器人  云跡酒店機(jī)器人  智能導(dǎo)診機(jī)器人 
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