解決方案 檢查需要預(yù)防的大，中，小三類汽車潛在缺陷[模擬設(shè)計][汽車電子] 如今，現(xiàn)代汽車使用的數(shù)字代碼超過 10 萬行1，預(yù)計到2025 年，這一數(shù)字將增長 6 倍，并且在 10 到 12 年內(nèi)，車載電子設(shè)備預(yù)計將占據(jù)電動汽車和自動駕駛汽車一半的價值。考慮到目前 30% 以上的現(xiàn)場故障都是由汽車的電子設(shè)備引起的，這些數(shù)字引人深思。 發(fā)表于：5/6/2019 5:24:00 AM 如何讓計算機工作環(huán)境更便捷？幾行簡單的命令即可[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心] 作為長期從事數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)工作的人，作者很喜歡便捷的工作環(huán)境，并為此探索出來一些小技巧。通過這些技巧，可以將日常一些重復(fù)性或者枯燥的簡單工作變得「自動化」，使計算機的工作環(huán)境更加友好。 發(fā)表于：4/24/2019 10:24:19 PM OpenAI新研究補齊Transformer短板，將可預(yù)測序列長度提高30倍[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心] Transformer是一種強大的序列模型，但是它所需的時間和內(nèi)存會隨著序列長度出現(xiàn)二階增長。近日，OpenAI研究人員開發(fā)出了一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Sparse Transformer，該網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測長序列方面創(chuàng)造了新紀(jì)錄——無論預(yù)測的是文本、圖像還是聲音。 發(fā)表于：4/24/2019 10:15:56 PM 贈V100算力卡 | 百度首次公開PaddlePaddle全景圖，11項模塊新發(fā)布[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心] 4 月 23 日，首屆 WAVE SUMMIT 2019 深度學(xué)習(xí)開發(fā)者峰會在北京舉辦，現(xiàn)場超千位開發(fā)者與來自百度、英特爾、清華大學(xué)等的科學(xué)家，就框架與深度學(xué)習(xí)展開了詳細的討論。 發(fā)表于：4/24/2019 10:06:58 PM 傳感器節(jié)點控制器 – 助力未來連網(wǎng)傳感器[MEMS|傳感技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)] 傳感器中樞（Sensor hub）的概念被越來越多地采用到當(dāng)今的SoC設(shè)計中，以滿足“始終運行”的傳感器/外設(shè)訪問和控制（甚至以高速率）的要求，而且不會增加功耗和設(shè)計成本。傳感器中樞可以是小型CPU內(nèi)核，與傳感器/外設(shè)連接，并通過執(zhí)行后臺操作并僅在需要時“喚醒”主處理器，充當(dāng)功耗較大的主處理器的卸載引擎的角色。 發(fā)表于：4/22/2019 5:22:35 PM 用于檢測汽車電子柴油顆粒濾清系統(tǒng)的差壓傳感器[MEMS|傳感技術(shù)][汽車電子] 汽車電子是車體汽車電子控制裝置和車載汽車電子控制裝置的總稱。同時汽車電子化被認為是汽車技術(shù)發(fā)展進程中的一次革命，汽車電子化的程度被看作是衡量現(xiàn)代汽車水平的重要標(biāo)志，是用來開發(fā)新車型，改進汽車性能最重要的技術(shù)措施。未來汽車電子技術(shù)的應(yīng)用將使汽車更加智能化。智能汽車裝備有多種傳感器，能夠充分感知駕車者和乘客的狀況，交通設(shè)施和周邊環(huán)境的信息，判斷乘員是否處于最佳狀態(tài)，車輛和人是否會發(fā)生危險，并及時采取對應(yīng)措施。本文主要圍繞柴油顆粒濾清系統(tǒng)這個方面應(yīng)用來對差壓傳感器做簡單的介紹 發(fā)表于：4/21/2019 10:00:31 PM 網(wǎng)絡(luò)規(guī)模更小、速度更快，這是谷歌提出的MorphNet[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心] 一直以來，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類、文本識別等實際問題中發(fā)揮重要的作用。但是，考慮到計算資源和時間，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)往往成本很高。 發(fā)表于：4/21/2019 4:38:45 PM 速度提高100萬倍，哈佛醫(yī)學(xué)院大神提出可預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的新型深度模型[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心] 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測是生命科學(xué)領(lǐng)域的一大難題。近日，來自哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院的研究人員提出了一種基于氨基酸序列預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的新方法，準(zhǔn)確率可媲美當(dāng)前最佳方案，但預(yù)測速度提升了100萬倍。 發(fā)表于：4/21/2019 4:17:07 PM NAACL 2019 | 怎樣生成語言才能更自然，斯坦福提出超越Perplexity的評估新方法[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心] 語言生成不夠「生動」？Percy Liang 等來自斯坦福大學(xué)的研究者提出了自然語言評估新標(biāo)準(zhǔn)。 發(fā)表于：4/21/2019 4:08:12 PM 機器學(xué)習(xí)如何解決「看病難」？Jeff Dean等詳述機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心] 在這篇文章中，Jeff Dean 等人工智能大牛描繪了一幅機器學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用藍圖。 發(fā)表于：4/21/2019 4:02:56 PM ?…170171172173174175176177178179…?
