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英特尔® Gaudi® 3 人工智能加速器
MME 简介 英特尔® Gaudi® 3 AI 加速器矩阵乘法引擎 (MME) 代表英特尔® Gaudi® 加速器系列 MME 引擎的第 5 代。这些 MME 是专用的高性能计算核心，专为矩阵运算而设计，矩阵运算是深度学习算法的基础计算类型。英特尔® Gaudi® 3 AI 加速器包含八个这样的 MME，每个 MME 都能够执行令人印象深刻的 64K 并行运算。这种大规模并行性可实现高度的计算效率，使这些 MME 特别擅长处理深度学习工作负载中普遍存在的复杂矩阵运算。
在英特尔 Myriad X 嵌入式 SoC 上加速人工智能和计算机视觉以进行卫星姿态估计
在边缘部署人工智能 (AI) 和计算机视觉 (CV) 算法的挑战性推动了嵌入式计算社区研究异构片上系统 (SoC)。这种新型计算平台提供了接口、处理器和存储的多样性，然而，AI/CV 工作负载的有效分区和映射仍然是一个悬而未决的问题。在此背景下，本文在英特尔的 Movidius Myriad X 上开发了一个混合 AI/CV 系统，这是一个异构视觉处理单元 (VPU)，用于初始化和跟踪卫星在太空任务中的姿态。航天工业是研究替代计算平台以遵守机载数据处理的严格限制的社区之一，同时也在努力采用 AI 领域的功能。在算法层面，我们依靠基于 ResNet-50 的 UrsoNet 网络以及自定义经典 CV 管道。为了实现高效加速，我们结合多种并行化和低级优化技术，利用 SoC 的神经计算引擎和 16 个矢量处理器。所提出的单芯片、稳健估计和实时解决方案在 2W 的有限功率范围内为 100 万像素 RGB 图像提供高达 5 FPS 的吞吐量。
liDar对象检测 /作者= hegde，deepti的时空时空的自我安排； Lohit，Suhas； Peng，Ruan-Chuan；琼斯，迈克尔·J；帕特尔（Vishal M.
抽象的流行表示方法鼓励在输入上应用的转换下的特征不变性。然而，在3D感知任务中，诸如对象定位和segmen的任务中，输出自然与某些转换（例如旋转）相等。使用训练前损失函数，鼓励在某些转换下的特征等同于特征，提供了强大的自学信号，同时还保留了传输特征表示之间的几何关系信息。这可以在下游任务中改善与此类转换一样的下游任务。在本文中，我们提出了一个时空的阶段性学习框架，通过共同考虑空间和时间增强。我们的实验表明，最佳性能是通过预训练的方法产生的，该方法鼓励了对翻译，缩放和平流，旋转和场景流量。对于空间增强，我们发现，根据转换，是对比度目标或按分类目标的对比度，可以产生最佳的要求。为了利用现实世界的对象变形和运动，我们考虑了顺序的LIDAR场景对，并开发出一个基于3D场景流量的新颖的均衡性目标，从而导致整体上的性能。我们表明，在许多设置中，3D对象检测的预训练方法优于现有的模棱两可的方法。
看英国，欧盟和美国卡特尔执法趋势
既展示了跨境合作的增加，也表明采用了新颖的卡特尔违规理论，欧洲委员会和英国竞争与市场管理局，以及美国竞争机构，美国司法部和联邦贸易委员会，于7月23日发表了一份联合声明，涉及生成人工智能基金会和AI产品的竞争。该声明警告说：“算法可以允许竞争对手分享竞争敏感的信息，确定价格或犯有其他条款或商业策略的违反我们的竞争法律的风险。” [1]很明显，欧盟委员会和CMA都在优先考虑官方卡特尔的执法，尤其是通过增加资源并设计新的检测和执行工具来起诉卡特尔违规行为。本文将审查这些司法管辖区对卡特尔执法的方法之间的相似性和差异。就相似性而言，这两个司法管辖区都试图：
检测卡特尔进行官员调查
竞争当局已经开发了各种工具来检测卡特尔并证实开放调查的基础。官员调查（意味着由当局本身发起的调查）源自检测工具，这些工具需要从竞争管理局（例如通过行业监控和卡特尔筛查）进行更高的积极性。人工智能等新技术还为竞争部门提供了更大的机会来改善其检测工作。本文概述了检测工具，以启动Cartel调查，包括来自拉丁美洲和加勒比海的最新趋势和经验。它通过强调竞争部门实施各种方法以相互补充并增强卡特尔检测的方法来结束。
2025 年英特尔互联护理计划功能
长老会遵守民权法，不会因受保护的身份而歧视任何人，包括但不限于种族、肤色、国籍、年龄、残疾、性取向或性别表达。如果您需要语言帮助，可以免费获得服务。请致电 (505) 923-5420、1-855-592-7737（TTY：711）。
威廉·约瑟夫·佩斯特尔 - LSA 学院 - 密歇根大学
102E Merrick Hall Coral Gables, FL 33124 教育经历 2010 年获得伊利诺伊大学芝加哥分校人类学系博士学位 博士委员会：L. Antonio Curet (主席)、Anna Roosevelt、Sloan Williams、Patrick Ryan Williams、Holger Schutkowski 论文：史前波多黎各的饮食与社会，同位素方法 2001 年获得布拉德福德大学考古与环境科学学院人体骨科学、古病理学和丧葬考古学理学硕士学位（优异） 论文：中世纪早期 Weingarten 中的性别，殡葬分析 1999 年获得密歇根大学安娜堡古典考古学学士学位（最高荣誉）。荣誉论文：底格里斯河畔塞琉西亚的坟墓 担任职务 2024- 密歇根大学凯尔西考古博物馆教育主任。 2011- 菲尔德自然历史博物馆人类学系研究助理。 2021-2024 迈阿密大学人类学系主任。 2017-2024 迈阿密大学人类学系副教授。 2019-2021 迈阿密大学人类学系研究生院主任。 2017-2021 迈阿密大学拉丁美洲研究项目主任。 2013-2017 迈阿密大学人类学系助理教授。 2011-2012 伊利诺伊大学芝加哥分校牙科学院口腔医学与诊断科学系博士后研究员。 2010-2012 客座助理教授，社会学和人类学系，森林湖学院，伊利诺伊州森林湖 2007-2010 研究生助教，伊利诺伊大学芝加哥分校人类学系 2004-2010 讲师，社会学和人类学系，森林湖学院，伊利诺伊州森林湖 2003-2006 兼职助理教授，伊利诺伊大学芝加哥分校牙科学院口腔医学和诊断科学系 2006-2006 收藏经理 II-人类学系，伊利诺伊州芝加哥自然历史博物馆。2004-2006 贡献者-牙科应急医疗准备培训 (DEMRT) 中心/战略天然产品实验室 (LSNP)，伊利诺伊大学芝加哥分校牙科学院
概况介绍：英特尔助力打造全新 AI 驾驶舱体验
英特尔（纳斯达克股票代码：INTC）是行业领导者，致力于创造改变世界的技术，推动全球进步并丰富人们的生活。受摩尔定律的启发，我们不断致力于推进半导体的设计和制造，以帮助解决客户面临的最大挑战。通过将智能嵌入云、网络、边缘和各种计算设备中，我们释放了数据的潜力，使商业和社会变得更好。如需了解有关英特尔创新的更多信息，请访问 newsroom.intel.com 和 intel.com。
英特尔实验室将基础多模式模型中的 AI 偏见降低了 20% 1
英特尔实验室的研究人员开发了一种创新方法，利用社会反事实来减少人工智能基础模型中的偏见。他们创建了一个合成图像数据集，其中包含各种交叉社交属性，使他们能够分离和研究每个属性的影响。使用这种方法，他们可以探测六个基础模型并将偏见减少高达 20%。1 该团队利用配备第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器和英特尔® Gaudi® 2 人工智能加速器的大型人工智能集群来训练基础多模式模型，并利用数据、文本、图像和视频的结果。这项工作是英特尔对负责任的人工智能承诺的一部分，旨在确保人工智能模型准确、基于权威来源并且没有有害偏见。此外，研究人员还开源了他们的数据集，以帮助提高整个行业的人工智能公平性。
审查AI和澳大利亚消费者法审查卡特尔行为的ACCC免疫与合作政策
7。本提交的提案可以确定提案可能使公司实体更难决定是否寻求免疫力，随后对其免疫申请做出决定并确保符合其免疫力条件的条件更加困难。拟议的更改还使公司申请人更难决定是否将衍生物免疫作为其申请的一部分，如果是的，则更加困难。如下所述，我们担心某些变化与可比的国际司法管辖区的监管安排不一致 - 这为在其他司法管辖区寻求免疫力的公司实体造成了障碍。因此，我们建议该政策的以下要素需要进一步考虑：