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洛斯阿拉莫斯实验室集成纳米技术中心 (CINT) 的研究人员最近公布了有关模拟神经突触行为的神经形态计算设备的详细信息。结果在识别手写数字方面达到 94 72% 准确率的计算。
系列文章由三部分组成，主要探讨卷积神经网络(CNN)的特性和应用。CNN主要用于模式识别和对象分类。
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摘要随着人工智能(AI)技术的快速发展，AI可以越来越多地支持以前无法实现或者难以实现的应用。本系列文章基于此解释了卷积神经网络(CNN)及
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一元复始，万象更新。新年开工已经一周，每个人对新的一年都寄予希望，心怀憧憬的同时，我们也在此刻审视周围的环境，讨论新年的愿景。新的
内容摘要人工智能是增长最快的计算工作负载，其复杂性也在不断增长，对计算、功率和带宽的要求也越来越高。我们处于一个转折点：人工智能正
