近年来，跟着大数据等信息化技能的高速展开，人工智能技能已迎来展开的黄金时期。业界剖析人工智能将会是未来二十年全球最重要的科技，并成为机器人、无人机、自动驾驶等新兴工业的重要根底。那么，为何人工智能如此重要？它是怎么深化交融在各行各业中？人工智能的未来之路又是什么？这些问题答案都将在“OFweek2017我国人工智能大会”上逐个揭晓。

　　“OFweek2017我国人工智能大会”由OFweek我国高科技职业门户、高科会主办，是“OFweek2017我国高科技工业大会”重要活动之一，将于11月13-14日在深圳举行。本届大会以“智能感知˙立异驱动”为主题，将会聚国内外顶尖人工智能学术界和工业领军人物，环绕人工智能技能在物联网、机器人、医疗及智能硬件等职业的立异运用等内容进行深度探研。除了特邀尖端专家做主论坛陈述外，还专门设置了“AI技能”、“AI+智能硬件”、和“AI+机器人”等三个专题论坛，到时职业领军者及技能专家将为各位观众带来威望解读，现在提早为您共享部分干货：

　　“大数据”一词，比“人工智能”一词来的还要早，它的界说里既有硬件技能（渠道）又有软件技能（剖析）。但为了说清楚大数据和人工智能的联络，咱们仍是从它的实质动身，大数据是海量的、多维度、多方式的数据。

　　人工智能的展开，往往都有一个学习的进程。现在人工智能之所以能获得重大突破，不得不说是由于这些年来大数据长足展开的效果。各式各样的感应器和数据搜集技能的诞生，咱们开端具有以往不行思议的的海量数据，一起，也开端针对某一范畴的海量数据进行详尽剖析。而这些，都是促进某一范畴发生“智能”的条件。

　　南京大学核算机系教授黄宜华带来的主题为《大数据机器学习：从算法到体系》，将从大数据剖析所渉及的技能、国内外展开现状、首要技能问题、国内外典型东西渠道以及往后的首要展开趋势等方面与各位进行评论。

　　黄宜华教授是我国核算机学会大数据专家委员会常务委员、副秘书长，他所领导的大数据实验室已成为多个开源软件的重要贡献单位。

　　近年来，人工智能和机器人都成为了人们日子中的热门话题。或许还有不少人会混杂人工智能和机器人。事实上，两者之间的联络大致可以这样以为：人工智能赋予了机器人考虑的才能，机器人应承了人工智能的外在表现。其实两者自身并没有什么必要的联络，但是跟着年代的前进，两者相互促进，就形成了密不行分的联络。

　　现在各闻名机器人企业的产品，都以展开人工智能技能为重要战略方针。无论是工业机器人仍是服务机器人，结合了人工智能技能的新一代机器人，比较传统机器人都更具优势。

　　此次会议上，香港大学机器人与自动化讲席教授、IEEERAS候任主席席宁教授迁就人工智能与机器人之间的联络，为咱们带来一起的观念和见地。席宁教授多年来致力于机器人、制作自动化以及智能操控与体系等方向的研讨，在人工智能范畴具有深沉的造就。

　　曩昔，智能核算技能的前进总是离不开人工智能，特别是人工神经网络技能的展开，但是以符号推理为特征的人工智能技能由于过于依靠规矩；而以自学习、自适应为特征的人工神经网络技能，又无法准确处理实践问题中的各种小样本事情集，以致遭到人们质疑。

　　近年来，由于SVM（支撑向量机）、核办法和深度学习等新办法相继诞生，使智能核算技能展开成不但能处理海量数据等大样本集的问题方针，一起也能自适应地处理小样本事情集的数据，然后使该项技能遭到人们喜爱。

　　王国胤教授是国家要点研制方案项目首席科学家，现任重庆邮电大学研讨生院院长。他以为，大数据智能核算技能，是完成大数据价值的中心要害技能之一。

　　王国胤教授将在本次会议上带来《多粒度大数据智能核算》讲演陈述，提出多粒度大数据智能核算的立异研讨思路，并从多粒度核算、多粒度认知、多粒度聚类、多粒度决议计划、多粒度联合问题求解等多个方面介绍当时的研讨作业效果。

　　近来，一段9秒的监控视频刷爆了朋友圈。和以往监控不同的是，这段监控视频的画面准确辨认出机动车和非机动车的品种，以及行人的年纪、性别、穿戴等，视频中画面信息了然于目。

　　据了解，该视频是我国最新研制的实时行人监测辨认体系，是“我国天网”工程的重要组成部分。运用核算机视觉技能，判别图画或许视频序列中是否存在行人，并给予准确定位。将视觉定位、视觉辨认等技能与人工智能技能相结合，在智能设备监控、人体行为剖析、智能交通等多个方面得到了广泛运用。

　　结合此技能，厦门大学纪荣嵘教授带来是《视觉查找与辨认体系紧凑性》主题讲演，将为各位介绍厦门大学媒体剖析与核算研讨组近两年来在面向视觉运用的视觉特征紧凑表明和深度网络紧缩相关陈述。纪荣嵘教授一向专心于开发大数据驱动的核算机智能处理体系，进行多媒体内容检索、交际多媒体剖析、以及视觉内容了解，在这一范畴已获得丰硕效果。

　　人工智能的方针是使核算机可以成为具有和人类相同智能的体系，而认知与推理一向被以为是人工智能最会集的表现。在实践运转的体系中完成智能体系的认知和推理，具有非常重要的含义。

　　要想完成智能体系的认知和推理，这要求它交融神经网络、核算机技能、智能决议计划等多个种技能。因而，它作为一个多种技能的归纳体，为剖析和处理各类数据供给了有用途径。

　　林方真教授一向专心于人工智能在认知和推理方面的研讨，本次会议带来的《智能体系的认知与推理》主题讲演，将与各位参会人员一起评论怎么让人工智能体系获取及运用常识，深度常识以及标准常识。

　　林方真现任香港科技大学核算机系教授、美国人工智能协会（AAAI）Fellow。曾获Stanford大学人工智能博士。还获得过2006香港裘槎基金会科研者奖以及多个国际人工智能大会的最佳论文奖。

　　除了强壮的嘉宾阵型以外，本届大会还将与各位一起解读在人工智能范畴本年度海内外最值得重视的学术与研制开展，提早布局未来大市场。同期展开多场深度与广度的专业论坛，聚集人工智能范畴的国际闻名企业高层、职业资深专家、专业剖析组织等千位精英，共享很多闻名企业典型技能运用事例，将产学研深度结合。同期还将举行极富影响力的年度评选颁奖，整理盘点职业立异展开效果，奖励和必定为人工智能职业展开做出积极探索、卓越贡献的企业。

　　作为本年度国内最高端和最受重视的AI盛事--OFweek2017我国人工智能大会，等待您的参加，10月31日前报名享9折优惠，之后康复原价；5人以上团队订票享7折优惠。数量有限，欲购从速。让咱们一起把握住人工智能的美好前景！

　　Aspinity日前推出了其analogML 系列的第一个成员 AML100，这是业界第一个也是仅有一个彻底在模仿域内运转的微型机器学习 (ML) 解决方案。AML100 可以将一直敞开的体系功耗下降95%，使制作商可以明显延伸当今设备的电池寿数或将AC供电的一直敞开设备迁移到电池——为语音辨认设备、智能家居等，拓荒了全新的产品类别商业安全、猜测性和预防性保护以及生物医学监测。最大极限地削减体系中数据的数量和移动是下降功耗的最有用办法之一，但今天永久在线设备不具备这种才能。相反，他们需求监控环境并不断搜集很多本地模仿数据，并将其数字化，浪费了很多的体系功率来处理与运用简直无关的数据。比较之下，AML100 经过将 ML 作业负载搬运

　　据外媒报导，美国专利商标局（U.S. Patent and Trademark Office）颁发了苹果公司一项泰坦项目专利，即用于推理、决议计划和运动规划的机器学习体系和算法，以操控自动驾驶或部分自动驾驶的车辆。苹果泰坦项目概念图（图片来历：机动车辆可以感知环境，并在没有或仅有少量继续输入的情况下进行导航，因而被称为自动驾驶或无人驾驶车辆，是当时研讨和开发的要点。近来，由于收到可用硬件和软件的约束，履行用于剖析车辆外部环境相关核算的最大速度还不足以在无人工指导下做出重要的导航决议计划。但是，即便运用快速处理器、大内存和先进算法，在不行猜测的行为布景下，自动驾驶车辆在客观上也很难做出及时和合理的决议计划。不只

　　体系相关 /

　　实践上，“人工智能（AI）”并没有清晰的科学界说，但是有一种遍及的了解是将AI诠释为被人类视为“智能”的学习体系。此外，就很难更清晰地描绘它的界说，由于“智能”一词缺少清晰的理论解说。在轿车运用范畴，当今和未来具有代表性且最广为人知的人工智能相关功用运用包含自动驾驶（AD）运用，以及物体传感、物体辨认和对效果反响的决议计划。这些功用一般需求很高的核算才能（100k DMIPS等级范围内）。图1说明晰跟着时刻的推移，更高水平的传感将怎么从人类驾驶员转向运用人工智能（AI）和机器学习（ML）的自动驾驶技能。（来历：NSITEXE，Inc.，2021）较低的运用层与传统的实时履行器操控有关，如推动、转向和制动等“车辆运动”，乍一看或许不是从人

　　(ML)：传统轿车操控范畴怎么遭到影响 /

　　Silicon Labs经过Matter-Ready渠道完成人工智能和机器学习在边际设备上的运用- 2.4GHz无线能耗将AI/ML功用进步4倍新的AI/ML软件东西包为Silicon Labs的新式SoC优化TensorFlow东西-我国，北京-2022年1月25日-致力于以安全、智能无线技能树立更互联国际的全球领导者Silicon Labs（亦称“芯科科技”，NASDAQ：SLAB）今天宣告推出BG24和MG24系列2.4 GHz无线SoC，别离支撑蓝牙和多协议操作，一起也推出新的软件东西包。这个新渠道一起优化硬件和软件，有助于在电池供电的边际设备完成AI/ML运用和高功用无线功用。Matter-Ready的超低

　　在边际设备上的运用 /

　　实践上，“人工智能（AI）”并没有清晰的科学界说，但是有一种遍及的了解是将AI诠释为被人类视为“智能”的学习体系。此外，就很难更清晰地描绘它的界说，由于“智能”一词缺少清晰的理论解说。在轿车运用范畴，当今和未来具有代表性且最广为人知的人工智能相关功用运用包含自动驾驶（AD）运用，以及物体传感、物体辨认和对效果反响的决议计划。这些功用一般需求很高的核算才能（100k DMIPS等级范围内）。图1说明晰跟着时刻的推移，更高水平的传感将怎么从人类驾驶员转向运用人工智能（AI）和机器学习（ML）的自动驾驶技能。（来历：NSITEXE，Inc.，2021）较低的运用层与传统的实时履行器操控有关，如推动、转向和制动等“车辆运动”，乍一看或许不是从人

　　(ML)：传统轿车操控范畴怎么遭到影响 /

　　当机器学习遇见EDA，会碰撞出怎样的火花？近来，Cadence推出的首款彻底根据机器学习的EDA东西——CerebrusTMIntelligent Chip Explorer给出了答案。Cerebrus在拉丁语中是大脑的意思，望文生义，Cadence期望经过与人工智能的结合，让EDA东西完成类似于人脑的功用，然后扩展数字芯片规划流程并使之自动化。Cadence 数字与签核事业部产品工程资深群总监刘淼介绍，经过选用一起的机器学习（ML）技能，Cerebrus 和Cadence RTL-to-signoff 流程联合，可以供给高达10倍的生产力，将规划完成功耗、 功用和面积（PPA）效果进步20%，这样的功用进步对芯片规划厂商而言，无疑

　　的EDA东西——Cerebrus来了！ /

　　完成

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　　材料

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　　Part Two - Designing Electrical Systems Vol. 1

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