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传感器革命 - Tapestry Solutions
物联网旨在创建一个高效的环境，在其中捕获数据并将其转化为可操作的见解。它涉及“大数据”的收集和分析。大数据是从多个传感器源提取的海量数据，可提供强大的分析功能。大数据由嵌入在通过网络进行通信的物理对象中的“智能”传感器生成。数据通过传感器融合进行整合和管理。这种大量数据的智能连接将促进数据驱动、高效的制造和供应链流程。行业挑战据估计，物联网在未来几年将是一个 19 万亿美元的市场，技术供应商都在争相在物联网市场中分一杯羹。因此，出现了大量独立的物联网技术，给各行各业带来了巨大的互操作性挑战。
电子行业路线图
研发技术集成电路设计：• 带有 PMU 和 EHU 的 MCU 的开发• 机器学习在 IC 布局中的应用• 印刷、可重构、自修复、无电池、柔性、纸基、生物、生物相容性、液体、瞬态、可食用和表皮电子产品的开发• 关键技术的开发• 为更多摩尔应用开发逻辑核心设备、DRAM、Flash 和 NVM 技术• 新兴存储设备的开发，包括 FeRAM、MRAM、CBRAM、OxRAM、聚合物存储器和基于 DNA 的海量存储设备• 新型逻辑设备的开发，包括 SpinFET、Neg-C FET、Mott FET、NEMS 和拓扑绝缘体• 为超越摩尔 (MtM) 应用开发超越 CMOS 设备，包括 PUF 和 RNG• 新型架构的开发，包括 GAA 设备、3D 堆叠以及 CMOS 与超越 CMOS 的共集成
大型语言模型的结构化最优脑修剪
海量的参数和计算需求阻碍了大型语言模型 (LLM) 的广泛应用。网络剪枝为该问题提供了一个实用的解决方案。然而，现有的 LLM 剪枝工作主要集中于非结构化剪枝或需要剪枝后微调。前者依靠特殊硬件来加速计算，而后者可能需要大量的计算资源。在本文中，我们介绍了一种无需再训练的结构化剪枝方法，称为 SoBP ( S structured O ptimal Brain P runing)。它利用全局一阶信息来选择剪枝结构，然后用局部贪婪方法对其进行细化，最后采用模块重构来减少信息丢失。我们在 8 个不同的数据集上对来自 3 个 LLM 系列的 14 个模型的有效性进行了评估。实验结果表明 SoBP 优于当前最先进的方法。
制药行业的生成式人工智能：从炒作走向现实
然而，数字只是故事的一部分。即将到来的由人工智能驱动的生命科学革命，将对人类健康和福祉产生难以量化的影响。例如，加速药物研发流程将有助于更快地治愈更多疾病，从而释放更多资源，并将其应用于目前医疗资源匮乏的地区。从海量患者数据中获取洞见和模式的能力，将催生更加个性化的治疗方案，并改善患者的治疗效果。人工智能工具还可以通过减少治疗药物生产和给药过程中的偏差，使患者护理更加一致。最后，通过自动化文档创建和记录保存等繁琐耗时的任务，人工智能有望提高研究人员和医疗联络员的工作效率，使他们能够更好地服务于临床医生和患者。
使用人工智能操作 Ceph 存储
简介 RAID 一直被认为是确保可靠存储的基础技术。然而，在云计算和大数据时代，RAID 已无法满足新应用程序的海量数据增长。因此，人们开始寻找能够提供超大规模容量和能力的新存储技术。Ceph 是解决这些问题的代表性存储，也是最流行的软件定义存储 (SDS) 解决方案之一。SDS 解决方案利用商用硬件来降低存储的总拥有成本、采购成本和运营成本。Ceph 的分布式架构能够为大容量应用程序存储大量数据，并通过多份数据副本消除任何单点故障以实现灾难恢复。Ceph 现在已成为 OpenStack 的原生存储，并已部署在全球多个国家/地区。Ceph 有三个关键特性使其不同于其他 SDS 解决方案：
Alexa，人工智能需要纳税吗？
我们撰写这篇文章时正值新型冠状病毒危机席卷全球。在最近几周的动荡环境中，世界比以往任何时候都更加依赖数字经济。在危机爆发之前，企业和技术人员开发了分析复杂数据的技术，其中许多技术都使用了人工智能技术，用于各种商业和医疗应用。我们预计，类似的人工智能技术将用于筛选海量数据集，以做出预测，从而遏制 COVID-19 的传播，并开发疫苗和药物来治愈它。这就引出了本文的主题：将销售税法应用于人工智能服务的挑战。我们将在下个月的一篇文章中讨论人工智能提供商的州所得税问题，这是我们两部分人工智能系列的第二部分。但首先，为了帮助讨论框架，我们提供了有关人工智能服务的背景信息。
医疗保健领域的人工智能：医疗和社会经济效益以及……
对人类情感的口头表达做出反应。6) 数据科学家已经能够创建能够通过 NLP 和情绪分析的独特组合从书面文本中理解人类感受的算法。7) AI 可以重新平衡临床医生的工作量，让他们有更多时间与患者沟通，从而提高护理质量。主要挑战是：1) 数据有时反映了医疗保健系统中固有的偏见和差异。2) 对海量数据集的需求激励开发人员从大量患者那里获取数据。一些患者可能担心这种数据收集会侵犯他们的保密性。3) AI 系统偶尔会出现错误，从而导致患者受伤或其他医疗保健问题。新技术并不总是好的，它有可能是有害的。有些改进有益，也有些挑战可能有害，这些挑战必须通过未来的研究来应对。
人工智能和神经网络在儿童教育中的应用
近年来，人工智能和神经网络已经成为我们生活各个领域的重要工具。教育也不例外。人工智能和神经网络在教育领域的传播开辟了新的可能性，例如：评估和分析学生作业的过程的自动化；为每个学生单独调整教育材料和课程；创建虚拟助手和导师来教导和指导儿童。神经网络在教育领域的优势包括能够处理和分析海量数据，为科学研究开辟了新的机会；创建自动语音和图像识别系统，减轻教师的工作量，使他们能够专注于更有创造性的任务。将人工智能和神经网络用于教育目的有助于通过反馈和针对每个孩子的个别化方法来提高教育质量，优化教师的工作时间并减少犯错的可能性。远程学习形式增加了残疾儿童接受教育的机会。
EEE 598 生成式人工智能：理论与实践（2025 年春季）
课程描述：生成式人工智能正在以各种可能的方式改变现代生活的面貌，而深度学习革命的巨大成功使其成为可能。生成式人工智能的核心是隐式学习训练数据集的底层分布，目标是从该分布（生成模型）中采样以生成类似但未见过的数据。GenAI 的历史可以追溯到变分自动编码器、生成对抗网络 (GAN) 以及最近的扩散模型的设计。这些概念是已知 genAI 模型（如 ChatGPT、Gemini、Llama 等）的超大模型的核心，这些模型在海量数据上进行训练，目标是学习合成“真实数据”。尽管取得了成功，但 genAI 模型仍存在许多问题，其中最主要的是隐私（训练数据的隐私）和公平性（不同人口统计数据的结果的公平性）。