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来源:网络文章    日期:2020年02月18日 04:57    小贴士:点击文中图片可阅读下一页
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 农牧区疫情防控工作取得阶段性成效。

目前,确诊患者生命体征平稳。

西藏不断筑牢农牧区疫情防控安全线 #标题分割#

新华社拉萨2月10日电(记者白少波、王泽昊)记者10日从西藏自治区新冠肺炎疫情防控工作新闻发布会上获悉,为了防止疫情向西藏农牧区蔓延,做到防控不留漏洞死角。

西藏统筹村“两委”、驻村工作队、下沉干部等村级力量,加强村庄进出人员登记管理,做到严防死守;利用广播、微信、电视等平台,通过歌曲、音频等形式向农牧民群众宣传疫情防控知识,引导农牧民群众正确理解、积极配合疫情防控,做到不串门、不集会、不聚餐;全力做好生活物资供应。

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指导温室大棚开展种植生产,专门安排流动车为农牧区群众提供生活必需品上门服务,让群众足不出户就能够买到生活必需品。 那曲市对农牧区各村(居)春节前后流入人员进行全面摸底排查,并以走村入户、张贴标语、制作藏语宣传小视频、“大喇叭”等形式,开展新冠肺炎疫情防控知识宣传,提高群众知晓率和重视度。 此外,面向全市僧俗群众和宗教界代表人士编写了2份疫情防控倡议书,并暂停对外开放宗教活动场所270处,劝返转经群众和外来朝佛人员330人次,取消宗教活动39场,向社会免费投放了万个一次性医用外科口罩。

在日喀则市,针对农牧区疫情防控,实施“网格化”“地毯式”管理,群防群控。 对辖区干部群众、学校师生、市场主体等外来人员进行摸排,建立信息台账,密切动态跟踪和体温监测,实行“日报告”制度。

”三大难题:破解AI芯片落地的关键落地,既是今年AI芯片的看点,也是难点。 “当前AI的行业应用迟迟没有大规模爆发,AI芯片创业公司依旧面临产品难以落地、研发和应用还没有很有效地衔接起来等问题。

西藏各市地采取了严密的措施,不断将农牧区这个疫情防控薄弱环节抓实强化。

至于AI芯片评测标准的制定进展,牛昕宇坦言,“目前这类标准还处于项目推广的早期,各家采用的测试网络和测试标准还缺乏统一性,可能对客户的选型造成一定困难。 ”从2019年起,国内外针对AI芯片的测评方案陆续出炉,比如由百度、谷歌、斯坦福大学、哈佛大学等联合发布的用于测量和提高机器学习软硬件性能的MLPerf国际基准、由中国人工智能产业发展联盟和国内人工智能企业合作推出的AIIADNNbenchmark项目。



(责编:杨虞波罗、吕骞)。</p>

农牧区疫情防控工作取得阶段性成效。



(责编:杨虞波罗、吕骞)。

西藏各市地采取了严密的措施,不断将农牧区这个疫情防控薄弱环节抓实强化。

目前,确诊患者生命体征平稳。

”联盟计算架构与芯片组联席秘书长张蔚敏说。

2020年看点:“落地”被反复强调人工智能产业规模高速增长,据全球市场调研机构IHSMarkit发布的AI普及度调查预测,到2025年AI应用市场规模将从2019年的428亿美元激增到1289亿美元。 从2018年年底开始,人工智能芯片的“落地”被反复强调。

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“不论是短期还是长期目标都是落地。 ”牛昕宇说。 由此看来,人工智能芯片2020年的主要看点仍然在于新产品迭代和落地。 加速人工智能应用落地,只有以市场需求为驱动的芯片才能持续创造价值。

根据中国人工智能产业发展联盟(以下简称联盟)提供的数据,2019年以来国内外芯片厂商共发布AI芯片近30款。 AI芯片怎样支撑多姿多彩的人工智能应用落地?评测标准进展如何?今年的亮点、看点又在哪?科技日报记者采访了相关专家。 AI芯片:驱动智能产品的大脑回顾2019年,AI机器人群聊、管控道路桥梁积水、写作、智能客服……人工智能做了许多原本人类才会做的事情。

进入21世纪,随着计算机性能的提升和海量数据的产生,机器学习和CNN网络(卷积神经网络)获得突破,算法、算力和数据满足了人工智能的商业化落地需求,人工智能迎来了高速发展的阶段。

“通过技术创新,不断提升人工智能计算的性能、降低其成本和功耗,从而支持越来越复杂的人工智能应用。 ”如果把运行各种人工智能技术集合比作一个人的话,人工智能芯片就是它的大脑实体,而各种聊天、视频制作、自动驾驶应用就是它根据自己所能接触到的数据,学习到的经验知识进行的操作。 一方面,随着数据经验的积累,它们运行的人工智能应用会越来越精确,另一方面,它的学习受限于大脑的容量(芯片计算能力)、培养成本(芯片成本)以及大脑运算消耗的热量(芯片功耗)。

“特别是2017年起,人工智能的商业化落地不断加速。 ”牛昕宇认为,从芯片的起步、发展、成熟的三个阶段来看,人工智能芯片仍然处于起步阶段。 人工智能芯片主要包含三个发展脉络,一是由于前期人工智能落地的旺盛需求,英伟达的图像处理器GPU因为可以支持CNN等算法网络,满足基本的人工智能落地需求,在这个时期获得了大范围应用,其也通过芯片架构不断迭代,逐步转型成为人工智能芯片供应商。

包括鲲云科技在内,许多企业也在为智能制造领域的工业视觉检测提供基于深度学习的一体化算力解决方案。

<p> 农牧区疫情防控工作取得阶段性成效。</p>

2019年起,很多AI芯片产品都在底层架构设计上注重架构创新,2020年这种趋势越发显现。

牛昕宇带领下的鲲云科技也在持续积极推进人工智能芯片评测的标准化。

指导温室大棚开展种植生产,专门安排流动车为农牧区群众提供生活必需品上门服务,让群众足不出户就能够买到生活必需品。 那曲市对农牧区各村(居)春节前后流入人员进行全面摸底排查,并以走村入户、张贴标语、制作藏语宣传小视频、“大喇叭”等形式,开展新冠肺炎疫情防控知识宣传,提高群众知晓率和重视度。 此外,面向全市僧俗群众和宗教界代表人士编写了2份疫情防控倡议书,并暂停对外开放宗教活动场所270处,劝返转经群众和外来朝佛人员330人次,取消宗教活动39场,向社会免费投放了万个一次性医用外科口罩。

AI芯片:驱动智能产品的大脑 落地难题亟待破解 #标题分割#

原标题:AI芯片:驱动智能产品的大脑落地难题亟待破解人工智能产业规模高速增长,全球市场调研机构IHSMarkit发布数据显示,到2025年AI应用市场规模将从2019年的428亿美元激增到1289亿美元。



截至2月9日24时,西藏累计报告新冠肺炎确诊病例1例。

西藏不断筑牢农牧区疫情防控安全线 #标题分割#

新华社拉萨2月10日电(记者白少波、王泽昊)记者10日从西藏自治区新冠肺炎疫情防控工作新闻发布会上获悉,为了防止疫情向西藏农牧区蔓延,做到防控不留漏洞死角。

数不尽的纷繁应用背后离不开AI芯片的基础支撑,它是如何驱动AI“作业”的呢?目前消费类智能产品大量应用人工智能、大数据等技术,芯片作为硬件载体,承担了“让智能产品发挥作用”的功能。 鲲云科技创始人兼CEO牛昕宇介绍,人工智能行业有三个核心驱动力:算法、算力和数据。 人工智能芯片作为人工智能应用的底层硬件,为其提供算力支撑。

西藏连续11天无新增病例。   (完)。

 西藏统筹村“两委”、驻村工作队、下沉干部等村级力量,加强村庄进出人员登记管理,做到严防死守;利用广播、微信、电视等平台,通过歌曲、音频等形式向农牧民群众宣传疫情防控知识,引导农牧民群众正确理解、积极配合疫情防控,做到不串门、不集会、不聚餐;全力做好生活物资供应。

“通过技术创新,不断提升人工智能计算的性能、降低其成本和功耗,从而支持越来越复杂的人工智能应用。 ”如果把运行各种人工智能技术集合比作一个人的话,人工智能芯片就是它的大脑实体,而各种聊天、视频制作、自动驾驶应用就是它根据自己所能接触到的数据,学习到的经验知识进行的操作。 一方面,随着数据经验的积累,它们运行的人工智能应用会越来越精确,另一方面,它的学习受限于大脑的容量(芯片计算能力)、培养成本(芯片成本)以及大脑运算消耗的热量(芯片功耗)。

至于AI芯片评测标准的制定进展,牛昕宇坦言,“目前这类标准还处于项目推广的早期,各家采用的测试网络和测试标准还缺乏统一性,可能对客户的选型造成一定困难。 ”从2019年起,国内外针对AI芯片的测评方案陆续出炉,比如由百度、谷歌、斯坦福大学、哈佛大学等联合发布的用于测量和提高机器学习软硬件性能的MLPerf国际基准、由中国人工智能产业发展联盟和国内人工智能企业合作推出的AIIADNNbenchmark项目。

二是因为算法的不断迭代,对芯片和算力提出了更高的要求,这时候国内外的初创企业和华为等采用与英伟达类似的指令集技术路线,通过架构创新,推出了一批新的专用人工智能芯片。 三是影响芯片性能的制程工艺发展日趋成熟,摩尔定律放缓对指令集技术路线的发展提出了挑战,目前也有初创企业采用全新的数据流技术路线,推出新的专用人工智能芯片。 当前国内主要是后两种人工智能芯片,各家企业都处于推出产品、进行市场化落地的阶段。 例如,鲲云科技就在去年发布了通用AI底层CAISA芯片架构,可以实现高达98%的芯片利用率,在智慧城市、工业检测、电力安防等领域实现了规模落地。 牛昕宇坦言,芯片行业是一个需要不断迭代发展的行业。 深度学习算法日新月异,对算力也提出了更高的要求,满足人工智能快速发展的需求,仍然需要芯片企业对于市场的快速反馈,完成产品的快速迭代和优化。

西藏连续11天无新增病例。 (完)。

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新华社拉萨2月10日电(记者白少波、王泽昊)记者10日从西藏自治区新冠肺炎疫情防控工作新闻发布会上获悉,为了防止疫情向西藏农牧区蔓延,做到防控不留漏洞死角。

其密切接触者已全部解除医学隔离。

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