在圖像識(shí)別領(lǐng)域，特征提取是開(kāi)啟智能之門(mén)的鑰匙 。顏色直方圖作為一種基礎(chǔ)且常用的特征提取方法，通過(guò)統(tǒng)計(jì)圖像中不同顏色的分布情況，為模型提供了關(guān)于圖像整體顏色特征的信息 。在一幅自然風(fēng)光圖像中，顏色直方圖可以清晰地展示出藍(lán)色（天空）、綠色（植被）和棕色（土地）等主...

人工智能浪潮下的軟件開(kāi)發(fā)新篇在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代，人工智能無(wú)疑是**為閃耀的那顆星。從 AlphaGo 戰(zhàn)勝人類(lèi)圍棋***，到 ChatGPT 引發(fā)全球范圍內(nèi)的***關(guān)注與熱議，人工智能正以前所未有的速度融入我們生活的方方面面，深刻地改變著世界的運(yùn)行模式 ...

感標(biāo)注也是文本數(shù)據(jù)標(biāo)注的重要類(lèi)型 。在社交媒體輿情分析中，情感標(biāo)注用于判斷用戶發(fā)布的文本內(nèi)容所表達(dá)的情感傾向，如正面、負(fù)面或中性 。比如，對(duì)于用戶在微博上發(fā)布的關(guān)于某款產(chǎn)品的評(píng)論，通過(guò)情感標(biāo)注，將那些表達(dá)喜愛(ài)、滿意的評(píng)論標(biāo)注為正面情感，將抱怨、不滿的評(píng)論標(biāo)注為...

近年來(lái)，隨著人工智能、5G 通信、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的興起，對(duì)芯片的算力、能效和功能多樣性提出了更高要求。在制程工藝方面，14/16nm 節(jié)點(diǎn)（2014 年），臺(tái)積電 16nm FinFET 與英特爾 14nm Tri - Gate 技術(shù)引入三維晶體管結(jié)構(gòu)，解決...

信息增益也是一種有效的過(guò)濾法特征選擇指標(biāo)，它衡量了某個(gè)特征對(duì)目標(biāo)變量不確定性的減少程度 。信息增益越大，說(shuō)明該特征對(duì)目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)能力越強(qiáng) 。在新聞分類(lèi)任務(wù)中，通過(guò)計(jì)算信息增益，可以選擇出那些能夠***地區(qū)分不同新聞?lì)悇e的詞匯和短語(yǔ)，如在體育新聞中，“比賽”“...

進(jìn)入 21 世紀(jì)，芯片制造進(jìn)入納米級(jí)工藝時(shí)代，進(jìn)一步縮小了晶體管的尺寸，提升了計(jì)算能力和能效。2003 年，英特爾奔騰 4（90nm，1.78 億晶體管，3.6GHz）***突破 100nm 門(mén)檻；2007 年酷睿 2（45nm，4.1 億晶體管）引入 “ha...

通過(guò)合理設(shè)置線間距、調(diào)整線寬以及添加屏蔽層等措施，減少相鄰信號(hào)線之間的電磁干擾。同時(shí)，要優(yōu)化信號(hào)傳輸?shù)臅r(shí)序，確保數(shù)據(jù)能夠在規(guī)定的時(shí)鐘周期內(nèi)準(zhǔn)確傳遞，避免出現(xiàn)時(shí)序違例，影響芯片的性能和穩(wěn)定性 。物理驗(yàn)證與簽核是后端設(shè)計(jì)的收官環(huán)節(jié)，也是確保芯片設(shè)計(jì)能夠成功流片制造...

數(shù)據(jù)提供商則為我們提供了經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)整理和加工的數(shù)據(jù)資源 。這些數(shù)據(jù)提供商通常在特定領(lǐng)域擁有深厚的積累和專(zhuān)業(yè)的技術(shù)，能夠收集、整理和銷(xiāo)售高質(zhì)量的數(shù)據(jù) 。例如，一些金融數(shù)據(jù)提供商可以提供全球各大金融市場(chǎng)的**價(jià)格、匯率、利率等金融數(shù)據(jù)；市場(chǎng)研究數(shù)據(jù)提供商可以提供消費(fèi)...

同時(shí)，由于手機(jī)主要依靠電池供電，續(xù)航能力成為影響用戶體驗(yàn)的重要因素。為了降低功耗，芯片設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)采用了多種先進(jìn)技術(shù)，如動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整（DVFS），根據(jù)芯片的工作負(fù)載動(dòng)態(tài)調(diào)整電壓和頻率，在低負(fù)載時(shí)降低電壓和頻率以減少功耗；電源門(mén)控技術(shù)，關(guān)閉暫時(shí)不需要使用的電路部...

面對(duì)集成電路芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域重重挑戰(zhàn)，產(chǎn)業(yè)界正積極探索多維度策略與創(chuàng)新實(shí)踐，力求突破困境，推動(dòng)芯片技術(shù)持續(xù)進(jìn)步，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展。加大研發(fā)投入是攻克技術(shù)瓶頸的關(guān)鍵。**與企業(yè)紛紛發(fā)力，為芯片技術(shù)創(chuàng)新提供堅(jiān)實(shí)的資金后盾。國(guó)家大基金對(duì)集成電路產(chǎn)業(yè)的投資規(guī)模不斷擴(kuò)大，...

使數(shù)據(jù)達(dá)到更高的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，為后續(xù)的分析和建模奠定堅(jiān)實(shí)可靠的基礎(chǔ) 。未經(jīng)清洗的原始數(shù)據(jù)往往充斥著各種問(wèn)題，就像一座雜亂無(wú)章的倉(cāng)庫(kù)，堆滿了無(wú)用甚至有害的雜物，如果直接使用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練和算法開(kāi)發(fā)，就如同在搖搖欲墜的地基上建造高樓，必然會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果出現(xiàn)偏差，...

1958 年，杰克?基爾比在德州儀器成功制造出***塊集成電路，將多個(gè)晶體管、二極管、電阻等元件集成在一小塊硅片上，開(kāi)啟了微型化的道路。次年，羅伯特?諾伊斯發(fā)明平面工藝，解決了集成電路量產(chǎn)難題，使得集成電路得以大規(guī)模生產(chǎn)和應(yīng)用。1965 年，戈登?摩爾提出**...

1958 年，杰克?基爾比在德州儀器成功制造出***塊集成電路，將多個(gè)晶體管、二極管、電阻等元件集成在一小塊硅片上，開(kāi)啟了微型化的道路。次年，羅伯特?諾伊斯發(fā)明平面工藝，解決了集成電路量產(chǎn)難題，使得集成電路得以大規(guī)模生產(chǎn)和應(yīng)用。1965 年，戈登?摩爾提出**...

以圖像識(shí)別領(lǐng)域的人工智能軟件為例，若要開(kāi)發(fā)一款能夠精細(xì)識(shí)別各類(lèi)動(dòng)植物的軟件，就需要收集大量豐富多樣的動(dòng)植物圖像數(shù)據(jù) 。這些數(shù)據(jù)不僅要涵蓋各種常見(jiàn)的動(dòng)植物種類(lèi)，還需包含它們?cè)诓煌L(zhǎng)階段、不同環(huán)境背景、不同拍攝角度和光照條件下的圖像。只有這樣，軟件所基...

難以滿足產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的需求。以中國(guó)為例，《中國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展報(bào)告》顯示，2024 年行業(yè)人才總規(guī)模達(dá)到 79 萬(wàn)左右，但人才缺口在 23 萬(wàn)人左右。造成人才短缺的原因主要有以下幾點(diǎn)：一是集成電路專(zhuān)業(yè)教育資源相對(duì)有限，開(kāi)設(shè)相關(guān)專(zhuān)業(yè)的高校數(shù)量不足，且教學(xué)內(nèi)容...

這些豐富的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)能夠反映出公眾對(duì)于各類(lèi)事件、產(chǎn)品、政策等的看法和態(tài)度，為輿情分析提供了充足的素材 。然而，在利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)收集數(shù)據(jù)時(shí)，必須嚴(yán)格遵守相關(guān)法律法規(guī)和網(wǎng)站的使用規(guī)定，尊重網(wǎng)站的 robots.txt 文件，避免侵犯他人的權(quán)益和隱私 。傳感器也是數(shù)據(jù)收...

針對(duì)缺失值，有多種有效的處理方法 。當(dāng)缺失值占比較小且不會(huì)對(duì)整體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和分析結(jié)果產(chǎn)生重大影響時(shí)，可以采用刪除法，直接刪除含有缺失值的記錄 。比如在一個(gè)擁有海量用戶數(shù)據(jù)的電商推薦系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中，如果個(gè)別用戶的某項(xiàng)不太關(guān)鍵的偏好數(shù)據(jù)缺失，刪除這些少量的記錄對(duì)整體的推...

就能快速搭建起芯片的基本架構(gòu)。通過(guò)這種方式，不僅大幅縮短了芯片的設(shè)計(jì)周期，還能借助 IP 核提供商的技術(shù)積累和優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，提升芯片的性能和可靠性，降低研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在當(dāng)今的芯片設(shè)計(jì)中，超過(guò) 80% 的芯片會(huì)復(fù)用不同類(lèi)型的 IP 核 。邏輯綜合作為連接抽象設(shè)計(jì)...

異構(gòu)計(jì)算成為主流，英偉達(dá)的 G**I 加速器、蘋(píng)果的 M 系列芯片整合 CPU/GPU/NPU 等，實(shí)現(xiàn)不同計(jì)算單元的協(xié)同工作，提升整體性能。人工智能技術(shù)也開(kāi)始深度融入芯片設(shè)計(jì)，超過(guò) 50% 的先進(jìn)芯片設(shè)計(jì)正在借助人工智能實(shí)現(xiàn)，AI 工具能夠***提升芯片質(zhì)量...