英特尔本周透露了Intel 18A（1.8nm 工艺）最新消息，并公布了计划采用 Intel 18A的两位第三方客户，分别为波音公司和诺斯洛普・格鲁曼公司。此前，在客户方面，英特尔宣布，AWS亚马逊云将成为首个采用英特尔代工服务（IFS）先进封装解决方案的客户，而高通将成为采用Intel 20A先进制程工艺的客户，并和联发科宣布建立战略合作伙伴关系

在AI大模型爆火的当下，GPU被疯抢，连带HBM内存芯片也在一片寒冬的存储市场脱颖而出，成为三大原厂积极扩产的目标，并持续在该领域发力。HBM是什么？ HBM（高带宽存储器， High Bandwidth Memory） 是一款新型的 CPU/GPU 内存芯片，是由 AMD 和 SK Hy

台积电上周于法说会释出后市保守展望后， IC设计业下半年业绩走势也不容乐观，包括手机、消费性电子等大宗应用品项都难逃冲击。多家IC设计业者私下坦言，目前客户拉货更保守，要求降价声浪更大，下半年已无法期待传统旺季效应，旺季不旺几成定局。另外，由于俄乌战争、高通膨等影响因素尚未消失，也有IC设计厂不只对于今年下半年不期不待，对于明年上半年淡季也不见乐观看待，悲观地已直接将落底反弹的希望放到明

人工智能网络巨头百度兑现了将其ERNIE大型语言模型(LLM)应用于汽车的承诺，将汽车制造商长城汽车和“digital cockpit”的创造者ECARX列为合作伙伴。百度表示“利用LLM的能力，对车内互动进行了几次成功的探索和实际测试”，并表示“多项创新功能已经在量产车辆平台上得到了验证。”百度设定了一个预期，即ERNIE的“精选功能”将开始出现在长城汽车、Lynk&Co和Smart等

大脑中的神经调控。（A） 四种类型的神经调节剂及其生物学途径。（B） 非线性神经调控。（C） 神经调控使局部可塑性多样化灾难性遗忘是反向传播学习算法固有的问题，是人工神经网络和脉冲神经网络研究中的一个难题。大脑利用多尺度可塑性在某种程度上解决了这个问题。在特定通路的全局调控下，神经调节剂被分散到目标脑区，突触和神经元的可塑性都受到神经调节剂的局部调节。具体来说，神经调节剂改变神经元和突触可塑性的能

一些可以尝试的解决“RuntimeError: CUDA Out of memory”的方案。当遇到这个问题时，你可以尝试一下这些建议，按代码更改的顺序递增：减少“batch_size”降低精度按照错误说的做清除缓存修改模型/训练在这些选项中，如果你使用的是预训练模型，则最容易和最有可能解决问题的选项是第一个。修改batchsize如果你是在运行现成的代码或模型，则最好的做法是减小batchsiz

有些情况下，收集各种场景下的数据很困难，本文给出了一种方法。深度学习模型需要大量的数据才能得到很好的结果，目标检测模型也是一样。要训练一个YOLOv5的模型来自动检测你最喜欢的玩具，你需要拍几千张你的玩具在不同上下文中的照片，对于每张图，你需要标注玩具在图中的位置。这样是非常耗时的。本文提出了使用图像分割和stable diffusion来自动生成目标检测数据集的方法。生成自定义数据集的pipel

本文分享scikit-learn机器学习建模万能公式。算法工程师是伴随着人工智能火起来的一个领域。听着名字似乎门槛很高。但是，得益于Python生态下的包共享机制，机器模型构建的过程其实已经变得非常简单了，很多听起来牛逼的算法，其实根本不需要自己实现，甚至都不需要知道这些算法的具体原理。你只需要两步就能构建起自己的机器学习模型：明确你需要解决的问题是什么类型，以及知道解决该类型问题所对应的算法。从

ChatGPT常见插件功能：WebPilot 插件。该插件可以连取任何网页的内容，包括国内外，比如大家常去的知乎、微信公号等，也可以读取在线的PDF、在线文献等，从字面描术上看它只是一个可以让 ChatGPT 读取链接的插件，但实际上这个插件相当于给 ChatGPT 装了一个浏览器，让它可以上网冲浪。Step 1 – 打开https://chat.openai.com/。Step 2 – 点击左下

插件介绍"Voice Control for ChatGT"是一款Google Chrome插件，允许你通过语音与ChatGPT进行交互。这款插件提供了一个录音按钮，使你能够录制并发送你的语音查询到ChatGPT，从而无需输入文字。然后，AI的回应将被大声朗读，确保了流畅的听觉交互。这使得与智能的对话伙伴互动以及探索先进AI的能力变得容易 。插件使用以下是使用"Voice Control for

神经形态生物传感芯片TU/e研究人员使用生物传感器检测囊性纤维化作为测试案例，设计了一种创新的方法来训练神经形态芯片，正如《自然电子》杂志上的一篇新论文所述。基于人脑结构的神经形态计算机可能会彻底改变我们未来的医疗保健设备。然而，它们的广泛使用受到了使用外部训练软件训练神经形态计算机的需要的阻碍，这可能是耗时和能源效率低下的。来自美国埃因霍温理工大学和西北大学的研究人员开发了一种新的神经形态生物传

《国际计算机应用技术杂志》上的研究介绍了一种混合分类算法，旨在利用智能手机数据提高对人类活动的识别。这项工作可能会对各个领域产生影响。Prince Sultan大学和Benha大学的Ahmad Taher Azar希望展示一种工具，可以准确地对六种不同的人类活动进行分类:躺着、坐着、站着、走路、上楼和下楼。为此，他使用了将随机森林决策树(RFDT)和神经网络(NN)融合在一起的监督机器学习技术。混

随着强大的语言模型的出现，自然语言处理(NLP)的最新进展迎来了一个新时代，最引人注目的是生成预训练转换器(GPT)系列，其中包括ChatGPT (GPT-3.5和GPT-4)等大量语言模型。这些模型在大量文本数据上进行了广泛的预训练，它们的能力在广泛的NLP任务中表现出色，包括语言翻译、文本摘要和问答。值得注意的是，ChatGPT已经展示了它在各个领域的潜力，包括教育、医疗保健、推理、文本生成、

深度陀螺仪传感器收集人脸的3D点云数据以及人脸方向信息。它用于训练深度学习分类模型，然后准确估计人脸方向近年来，人工智能在各种技术的发展和进步方面显示出巨大的潜力。一个很好的例子是面部方向估计，它可以应用于防止分心驾驶的驾驶员辅助系统、防止考试作弊的方法以及创建三维 （3D） 虚拟化身的软件。传统的面部方位估计技术可以识别面部的特征部位，包括鼻子、眼睛和嘴巴，并检测它们的运动。然而，这种基于二维（