道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。2019 年华为开发者大会的现场，华为消费者业务 CEO 余承东宣布正式推出华为操作系统鸿蒙 OS，并宣布正式开源。一年后，正值危难时刻的华为，能否靠鸿蒙扭转颓势？麒麟芯片数量有限，华为手机业务面临挑战近日，余承东向媒体表示：麒麟 9000 芯片，只生产到 9 月 15 号，还会上市，但是数量有限。9 月 3 号在德国柏林进行的 IFA2020 上

​2020年注定是不平凡的一年，疫情让整个半导体经历了颇有磨难的半年，但半导体厂商们还是在艰难中寻求突击的机会。在汽车行业，国产汽车智能芯片的自主研发之路亦在滚滚向前，上半年汽车芯片行业发生了两件大事：一是北汽产投与芯片IP供应商Imagination成立合资公司「核芯达」；二是5月28日，芯驰科技重磅发布了其9系列汽车芯片。而这两大汽车行业动作的背后都离不开汽车芯片核心IP厂商Imaginati

「华为速度」，在AI计算领域到底该如何评价？一言以蔽之：暴力美学。而且这种速度，由浅及深地拆分来看，可以分为两层。首先，是物理意义上的超高速度。这种能力在刚刚结束的第十六届全国高性能计算学术年会（CCF HPC China 2020），最能直接展现。在这场全球范围内、高性能计算领域最具影响力的三大顶会之一上，华为Atlas 900凭借其超强的AI算力，打破自己创下的纪录，在ResNet-50上的跑

硬，既刚又硬。这是华为AI战略全面推进后给外界留下的最深印象。一方面指的是华为切入的方式——AI处理器——属于最核心硬件；另一方面则是AI处理器及其带来的算力变革，效果够硬。但如果你以为这就是华为AI的全部，那今天它就会旗帜鲜明地让你知道：你错了。因为华为的改变，正在发生、已经发生。华为之变：软件站C位，全栈全场景刚刚，华为昇腾AI新品全球发布会HAI 2020上，硬件产品首次让出C位，软件第一次

目前深度学习的繁荣过度依赖算力的提升，在后摩尔定律时代可能遭遇发展瓶颈，在算法改进上还需多多努力。根据外媒Venturebeat报道，麻省理工学院联合安德伍德国际学院和巴西利亚大学的研究人员进行了一项“深度学习算力”的研究。在研究中，为了了解深度学习性能与计算之间的联系，研究人员分析了Arxiv以及其他包含基准测试来源的1058篇论文。论文领域包括图像分类、目标检测、问答、命名实体识别和机器翻译等

基于忆阻突触器件的硬件神经网络是神经形态计算的重要发展方向，是后摩尔时代突破传统冯·诺依曼计算架构的有力技术候选。综述了国内外忆阻硬件神经网络的近期发展现状，从器件发展和神经网络两个方面，详细阐述了忆阻器这一新兴信息器件在神经形态计算中所发挥的角色作用，讨论了依然存在的关键问题和技术挑战。忆阻器为实现存算一体化架构和超越摩尔定律提供了技术障碍突破的可行方案。引 言在当今数据量爆炸式增长的背景下，传

自动驾驶领域目前最强的MSF（多传感器融合）定位算法，再次被攻破了。攻击之下，平均30秒内，正常行驶中的自动驾驶汽车就撞上了马路牙子：不仅GPS被忽悠瘸，LiDAR、轮速计和IMU一起上都没能阻止。并且，攻击算法的成功率竟然达到了90%以上。连多传感器融合定位算法达到SOTA的百度Apollo，在仿真环境也中了招。这项最新研究，来自加州大学尔湾分校（UCI），目前已发表在信息安全领域四大顶会之一的

摘要：人工智能（客观智能）与人类智能（主观智能）最有可能演变成为一对相生相克的阴阳对立统一体，从而开启一个全新的时代，即“人机融合智能时代”。在“人机融合智能时代”，组织管理扮演的角色可能更加关键，因为管理的对象已经升级为具备功能无比强大且还具备一定人类智慧的机器，以及被智能机器配备了强大能力的组织和个人，管理的环境也因而转换成了由智能人机交互而成的复杂巨系统。（李平：宁波诺丁汉大学 李达三首席教

道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。多年以来，由于物联网终端的运行条件限制，物联网操作系统对性能要求较高，但体积又不能太大，一般不会超过 10M，这种体积要求几乎把 Windows、安卓等目前主流的操作系统排除在外。这对于中国自主物联网操作系统来说，就是一个机遇；另一方面，物联网操作系统的功能不能太简单，这又是一项挑战。2020 年 9 月 1 日，睿赛德科技举办发布会，并发布 RT

传统认为，科技工作因其高度的创新性，因此科技工作者很难被人工智能取代。但日前，国际学术期刊《自然》发表的一篇论文吸引了大家的眼球。科学家们改造了一种汽车装配线上常见的机器人，让它可以在化学实验室内工作。通过与机器学习算法相连，这种机器人可以使用和人类化学家一样的标准分析仪器，“相当于使研究人员而非仪器变得自动化”。同时，由于它和人类体积相当，可以在传统实验室内工作，而无须建立或改造新实验室。在提高