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2019年十大技术趋势未来哪些领域将成为行业新赛道?

编辑:首页 来源:首页 创发布时间:2021-06-09阅读83次
  本文摘要:2018年是属于人工智能的一年。

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2018年是属于人工智能的一年。这一年充满了机遇,技术公司自2018年以来以难以置信的节奏行进。随着高速互联网和人工智能的发展,亚马逊、Facebook、Google、开放技术Facebook、商汤技术、极链技术、视频等公司没有抓住机会,而是在人工智能和互联网等领域继续加速占领行业轨道。

2018年即将结束,2019年将有哪些惊人的新技术改变我们的生活?1.深度自学加速器(GPU、FPGA、TPU)近年来以异构加速器优异的性能功耗比成为当前体系结构研究的主流。同时,随着深度自学的活跃,深度自学神经网络的研究也重新找回了机器学习领域的潮流。(威廉莎士比亚、自学、自学、自学、自学)因此,如何在加速器上有效构建神经网络处理系统受到学术界和产业界的广泛关注。更多的企业宣布,他们计划设计一个自我深度的自我学习加速器,该加速器通常用作数据中心,并有可能放置在边缘。

深度自学领域最罕见的卷积神经网络到达,抽象具有三个典型的神经网络层和融合算法的特点,目前在最常用的基准平台和加速器平台上构建了这样的网络层。主要贡献还包括以下三个方面:1.以卷积神经网络和深度神经网络为起点抽象,得出最罕见的三个神经网络层。它集成了多种平台的体系结构特征,包括SIMD体系结构的英特尔SSE指令集、GPU加速器的CUDA编程环境、我们自己构建的专用神经网络加速器等。

针对这三种神经网络层算法,优化分块、考古数据适应性等,轻轻定制和构建算法。2.在10个测试程序中,对3个平台进行了神经网络废弃实验。

结果显示,专用神经网络加速器平均为SIMD基准平台的117.87倍,功耗平均为21.08倍,面积仅为IvyBridge体系结构的1.87%。专用神经网络加速器在性能上比GPU平均提高0.22倍,而面积仅为GPUC2070个面积的0.56%。

3.通过实验分析,对于神经网络算法,GPU体系结构的主要性能瓶颈在于允许PCIe比特率的数据传输。SIMD体系结构的主要性能瓶颈是分割过低。专用神经网络加速器旨在使DMA利用数据适应性优化数据读取过程,并利用计算独立性构建低废弃,几乎不使用流水。

这两者都可以克服体系结构中的这些性能瓶颈。2.自动驾驶离自主驾驶员的自动驾驶汽车还有几年,但个人和市政车辆都建立了更多的自动化辅助系统。

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这项技术的广泛应用将为几乎无人驾驶的汽车铺平道路。无人驾驶的未来将使人们仍然特别操纵自己的汽车,货运将成为享受自主驾驶汽车车辆的公司可以享受的服务。停车场和车库等设施将撤退到荒废的防卫,今后的交通也将再次发生很大的变化。

以无人驾驶汽车的技术和设计为基础,将难以置信的财富转移给少数拥有专利权的人。约翰肯尼迪,财富)是指对自己生产的自动驾驶汽车负责的自动驾驶汽车软件的所有者。起初车辆只是我们的代理工具,但现在自动驾驶车辆又变了很多,可以打电话、不吃东西、整天或报纸等。

(威廉莎士比亚、哈姆雷特、汽车名言)自动驾驶汽车是电动的,因此不需要驾驶员的控制,所以这些汽车不包括在较少的零件中,因此车辆生产速度更慢,所需的劳动力也会更少。(大卫亚设,Northern Exposure,汽车)另外,车辆的设计也不变。因为事故的可能性不会太大,所以将允许使用碳纤维等车辆结构的材料进行多种设计,自动驾驶车辆的大小和形状可能会有所不同。第三,IoB消费者随后使用物联网(IoT)和自我监控设备,这些设备是更接近的人体,甚至包括健美追踪器和智能眼镜。

数字药片正在向主流医学领域转移。身体吸附、移植式和嵌入式IoB装置也开始与环境中的传感器相互作用。

这些设备可以获得更丰富的数据,制作更有趣、更简单的应用程序,但引起了对安全、隐私、物理损伤和欺诈的担忧。4.社会信用算法社会信用算法用于通过面部识别和其他生物识别来识别人,从社交媒体和其他在线个人资料中检索相应的数据,并在批准后对产品或社会服务进行采访。报告认为,中国等一些国家已经被用于这些系统,以评估对国家的忠诚度。

在我们的网络世界里,生物识别技术和混合社交数据流的融合可以把一端细致的观察结果变成对一个人的判别。据报道,一些国家已经用在社会信用算法上,正在评估对国家的忠诚度。5.智能材料和设备高级设备(如固定式光学玻璃和摄取传感器)的材料和设备将在医疗、纸盒、电力和其他领域创造新的应用。

该报告称,如果用于这些技术,将对感官物网络设备的方式产生根本性影响,并可能出现新产品。6.虚拟现实(VR)和增强现实(AR)目前,VR和AR技术主要用于员工教育、教育、工程和其他领域。

但是报告认为VR和AR的费用仍然很高。但是VR主机看起来更主流,预计2019年将超过临界点。从软件的角度来看,现阶段视觉问题更多。

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VR的核心技术是跟踪(tracking)和计算机图形(CG)。三维方向跟踪、六维方向跟踪前虚拟现实技术的提出,主要是体验者依赖完全封闭的头戴显示器观看计算机模拟生成的虚拟世界的视频,并配备耳机、运动传感器或其他设备,获得视觉、听力、触觉等感官体验。虚拟现实系统的整个设备可以根据体验者的反应对系统做出反应,让体验者超越。

虚拟现实是做梦的产业。立体化扩大了我们的感官空间。

也许现在虚拟现实技术的未来不需要清晰地描绘。相关产品的普及也需要很长时间。

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(威廉莎士比亚、温斯顿、虚拟现实、虚拟现实、虚拟现实、虚拟现实、虚拟现实)现在虚拟现实头部显示的画面太鲜明,仍然能看到像素颗粒,不能触摸你看到的东西,但随着时间的流逝,这一切都会变好。(大卫亚设、Northern Exposure(美国电视剧)、虚拟现实、虚拟现实、虚拟现实、虚拟现实)目前,虚拟现实技术的发展还处于成熟时期,没有太多争议,但不可否认,虚拟现实技术不能沦为游戏、社交等最重要的新媒体或新平台。


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