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計算光學成像-十大科技趨勢

來源:達摩院     編輯:創(chuàng)澤   時間:2023/2/23   主題:其他 [加盟]

計算光學成像是一個新興多學科交叉領域。它以具體應用任務為準則,通過多維度獲取或編碼光場信息(如角度、 偏振、相位等),為傳感器設計遠超人眼的感知新范式;同時,結合數學和信 號處理知識,深度挖掘光場信息,突破 傳統(tǒng)光學成像極限。目前,計算光學成 像處于高速發(fā)展階段,已取得許多令人振奮的研究成果,并在手機攝像、醫(yī)療、 無人駕駛等領域開始規(guī);瘧。未來, 計算光學成像有望進一步顛覆傳統(tǒng)成像 體系,帶來更具創(chuàng)造力和想象力的應用, 如無透鏡成像、非視域成像等。





軟硬融合云計算體系架構-十大科技趨勢

以云基礎設施處理器CIPU為中心的全新體系架構,通過軟件定義,硬件加速在保持云上應用開 發(fā)的高彈性和敏捷性同時,帶來云上應 用的全面加速

Chiplet 的互聯標準將逐漸統(tǒng)一,重構芯片研發(fā)流程

Chiplet把傳統(tǒng)的SoC分解為多個芯粒模塊,將這些芯粒分開制備后再通過互聯封裝形成一個完整芯片,可以顯著降低成本,并實現一種新形式的 IP 復用

多模態(tài)預訓練大模型-十大科技趨勢

來自于CLIP和BEiT-3的突出技術進展,基于多領域知識,構建統(tǒng)一的,跨場景,多任務的多模態(tài)基礎模型已成為人工智能的重點發(fā)展方向,實現圖像文本音頻統(tǒng)一知識表示

中國銀行業(yè)協(xié)會團體技術報告《人工智能模型風險管理框架》

第一級銀行業(yè)金融機構未在任何業(yè)務建立模型分級方法/流程;第二級銀行業(yè)金融機構從業(yè)務和技術層面;第三級銀行業(yè)金融機構明確模型分級原則方法和操作要求

《2022年中國人工智能醫(yī)學影像產業(yè)研究報告》基層篇

受基層影像醫(yī)師學歷偏低和經驗不足等因素影響,基層影像設備診療能力并未被完全釋放,為人工智能醫(yī)學影像產品在基層落地提供巨大市場機遇

2022人工智能時代的算法治理報告-構建法律、倫理、技術協(xié)同的算法治理格局

告立足于算法的技術趨勢和行業(yè)應用現狀,從法律監(jiān)管,倫理治理,技術治理三個層面梳理總結國內外在算法治理方面的實踐做法,保障算法技術創(chuàng)新與應用健康

任意文本到圖像生成模型 DALLE模型 Imagen模型

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視覺大模型擁有18億參數 30億的標注圖像進行訓練

谷歌CVPR 2022擁有18億參數,并使用30億的 標注圖像進行訓練,在ImageNet上取得了新的記錄90.45%,證明了視覺大模型(30億參數)在廣泛視覺問題上的有效性

多模態(tài)問答的方法和挑戰(zhàn)

多模態(tài)數據具有異構性 多模態(tài)數據的關聯難度表示較大 多模態(tài)知識融合困難 多模態(tài)問答大多只能處理簡單的問題 多模態(tài)知識問答推理能力弱 可解釋性差

我國新一代人工智能治理工作框架是什么樣的

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2022人工智能產業(yè)市場規(guī)模和發(fā)展特點

高增長:未來五年全球人工智能市場規(guī)模平均增速將超過20%;高集中:軟件占比近40%硬件產品占比接近35%;高壁壘:滲透率還不到4%

人工智能產品不同階段(規(guī)劃設計,研發(fā)部署,運營使用)的風險挑戰(zhàn)

在規(guī)劃設計階段機器學習場景中固有的不可預測性,傳達實施偏差會進一步加劇;在研發(fā)部署階段模型運行之后的動態(tài)更新缺乏足夠驗證等挑戰(zhàn)
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