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智东西晚报:科学家首次捕获量子纠缠图像 苹果调整产品线 iPhone 6停产

励志人生网 2019-07-20 04:40 励志人物 146次

「智东西」晚报第1276期

2019.7.16 周二

#今日要闻#

1、科学家首次捕获量子纠缠图像

7月16日消息,近日,发表在《科学进展》的论文中,英国格拉斯哥大学物理学家首次公开了捕捉到量子纠缠的照片。据悉,物理学家用一张图像捕捉到这种现象,这也是第一次捕获到爱因斯坦称之为幽灵般的超距作用的现象。将一对光子从激光器中射出,然后分开沿不同路径传播,最终被一台特殊的相机捕获。但是得到的图像始终显示两个光子似乎相互反射并形成了一个指环形状。

智东西晚报:科学家首次捕获量子纠缠图像 苹果调整产品线 iPhone 6停产

2、英特尔发布AI芯片系统 比CPU快1000倍

7月16日消息,英特尔公司发布“Pohoiki Beach”芯片系统。该系统主要由Loihi神经拟态芯片构成,可处理深度学习任务,速度比CPU快1000倍,效率高10000倍,耗电量小100倍。Pohoiki Beach系统由64块Loihi芯片的800万个所谓的神经元构成。Loihi芯片是英特尔公司2017年首次推出的AI芯片,是一款模仿人类大脑的神经拟态芯片。据称,该系统致力于提升速度和效率,可以带来数千万倍量级的增长,主要应用于自动驾驶汽车、智能家居及网络安全等领域。

3、蔚来将拆分旗下能源补给服务NIO Power

7月16日消息,蔚来将拆分旗下能源补给服务NIO Power,寻求在今年Q4完成独立融资,规模在数十亿元左右。该项目由蔚来创始人、董事长兼CEO李斌,以及蔚来总裁秦力洪、蔚来汽车电源管理副总裁沈斐等人牵头,或将在未来2个月内上线独立App。此外,NIO Power将进行更名,最终名称尚未确定。相关知情人士透露,目前NIO Power有上千人团队,在中国大陆地区主要城市均开通了服务。

#华为事件进展#

1、美国公司4周内将获向华为供货许可证

7月16日消息,当地时间15日,美国商务部官员向路透社透露,他们正在制定新的审核标准,准备向那些希望继续向华为销售零部件的公司颁发许可证。据了解,允许向华为销售商品的正式许可证将在2到4周内颁发。不过,目前还不清楚哪些产品将获得销售许可。

2、华为拟对美国业务部门进行大规模裁员

7月16日消息,据外媒日前报道,华为正计划对其美国业务部门进行大规模裁员。华为在美国的约1500名雇员主要负责向偏远农村地区出售通信设备,其余为华为在美国的研发子公司Futurewei工作,此次裁员预计将影响该公司在华盛顿州、加利福尼亚州和得克萨斯州的实验中心的约850名员工。

#人工智能#

1、美研究人员提出可以玩魔方的DL算法

7月16日消息,在本周《自然-机器智能》杂志发表的一项研究《Solving the Rubik’s cube with deep reinforcement learning and search》中,美国加州大学欧文分校的Pierre Baldi及同事开发出了DeepCubeA——可以玩魔方和其它类型的组合拼图游戏的深度学习算法。DeepCubeA从目标状态开始,综合使用增强学习和路径搜索方法,逆向解决拼图问题。在大部分情况下,它都能够找到最短的路径,而且消耗的记忆存储少于传统算法。作者认为使用同一种方法玩一系列不一样的游戏,意味着这种方法或能用于解决更大规模的问题,从而找到接近最优的解法。

2、新型人工智能系统或加速癌症诊断

7月16日消息,《自然-医学》本周发表的一篇论文《Clinical-grade computational pathology using weakly supervised deep learning on whole slide images 》介绍了一种可以分辨健康组织和癌组织的人工智能系统。该算法或能帮病理学家排除最多75%的无有用信息组织样本,同时确保100%的敏感性,有望用来辅助癌症中心的病理诊断,提高常规临床实践的效率。

3、IDC发中国深度学习平台市场调研报告

7月16日消息,近日,IDC发布《中国深度学习平台市场份额调研》。调研结果显示,在AI技术使用方面,接受调研的企业和开发者中,86.2%选择使用开源深度学习框架。在目前国内深度学习的综合市场中,谷歌、Facebook、百度三者占据了国内超过一半的市场份额。百度是市场份额前五中唯一的中国企业,而基于百度飞桨(PaddlePaddle)的服务平台EasyDL的用户认知度达46.4%,高频使用率达32.7%。

4、NVIDIA开源BERT推理解决方案Faster

7月16日消息,NVIDIA BERT推理解决方案Faster Transformer开源。据介绍,这是一个BERT Transformer单层前向计算的高效实现,其代码简洁明了,后续可以通过简单修改支持多种Transformer结构。目前优化集中在编码器(encoder)的前向计算(解码器decoder开发在后续特性规划中)。底层由CUDA和cuBLAS实现,支持FP16和FP32两种计算模式,其中FP16可以充分利用Volta和Turing架构GPU上的Tensor Core计算单元。Faster Transformer对外提供C++ API,TensorFlow OP 接口,以及TensorRT插件,并提供了相应的示例。

5、阿里AI刷新CommonsenseQA数据集纪录

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