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人工智能相關(guān)文章

Arm与英伟达联手在AI数据中心芯片中深度整合NVLink技术

Arm(ARM.US)与英伟达(NVDA.US)联手：将在AI数据中心芯片中深度整合NVLink技术

發(fā)表于：2025/11/18

中国信通院主导的具身智能国际标准迎多项进展

11月17日讯近日，在国际电信联盟电信标准化部门（ITU-T）第21专业组全体会议期间，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）主导推动的国际标准《具身智能系统框架及能力要求》正式冻结。

發(fā)表于：2025/11/17

安谋科技“周易”X3 NPU IP软硬协同开发效率倍增

2025年11月13日，国内领先的芯片IP设计与服务提供商安谋科技Arm China在上海隆重举行新品发布会，正式推出新一代NPU IP“周易”X3。

發(fā)表于：2025/11/17

安谋科技发布NPU IP“周易”X3

2025年11月13日，安谋科技Arm China在上海隆重发布新一代NPU IP“周易”X3。

發(fā)表于：2025/11/17

SpaceX将每年在太空部属100吉瓦AI卫星

11月15日消息，最近，马斯克接受投资人罗恩·巴伦采访时表示，计划每年将100吉瓦的太阳能AI卫星送入轨道。马斯克说道：“我们找到了一条路径：每年将具备100吉瓦发电能力的太阳能AI卫星送入轨道。通过这种方式，有望以极低的成本实现大规模AI的供电与运行。”

發(fā)表于：2025/11/17

基于自注意力1dCNN的雷达目标识别方法及教研系统设计

雷达目标识别是实现对环境态势感知的重要技术手段，随着人工智能的快速发展，深度学习已成为雷达目标感知领域的主流研究方法。首先介绍了基于编码-解码网络的信号增强方法，该方法结合雷达目标物理模型可实现对含噪信号的准确特征保持和信号恢复。进一步，提出了一种基于自注意力一维CNN（Self-attention 1dCNN， S-1dCNN）的雷达目标识别方法，该方法利用一维卷积神经网络对雷达目标回波信号进行特征学习，有效挖掘距离维的目标支撑区结构信息，所提方法结合自注意力机制，关注与目标结构信息相关的特征，提升所学特征的表征能力，进而提升模型的目标识别性能。基于五类实测民航飞机目标回波数据的实验结果表明，信号增强模型可以准确地去除噪声且保持目标结构特性，将信号增强后的信号输入所提S-1dCNN模型中，具有较高的识别准确率。同时，基于MATLAB工具设计了基于雷达目标识别可视化界面的教研系统，包括数据预处理和识别算法等模块，实现多功能操作交互。该软件将抽象算法转为可视化流程，可以提升雷达目标识别课程教学的效果。

發(fā)表于：2025/11/14

基于边缘算力和改进YOLOv10算法的智能垃圾分类系统

为充分发挥边缘算力，实现实时、高效的垃圾识别与检测，提出了一种轻量化垃圾检测模型。模型使用ShuffleNetv2作为特征提取网络，通过通道重排和深度可分离卷积减少计算复杂度，同时保留重要信息。并采用Ghost网络改进C3模块，以降低计算负担提高融合效率。为进一步减小模型参数量，通过减少模型深度优化计算效率。设计了基于累积投票的垃圾分类机制，当垃圾类型识别次数达到设定阈值时进行分类，并通过串口传输结果与控制系统联动。实验结果表明，改进后的模型减少内存占用71.4%，精度损失仅为0.16%，推理速度加快，能耗显著降低，确保分类结果高效传输。

發(fā)表于：2025/11/14

多家运营商巨头对英伟达的6G+AI不感兴趣

11月13日消息，英伟达最近一段时间对多个领域都加大了投资，其中跟诺基亚达成的合作虽然规模只有10亿美元，但承载了英伟达布局6G时代的野心。双方的合作内容很多，主要包括推出第一个支持6G的电信计算平台Aerial RAN Computer Pro（简称ARC Pro），诺基亚接入英伟达的AI-RAN，电信基础设施原生支持CUDA等等。

發(fā)表于：2025/11/14

报告显示80%的美国AI创新企业使用中国开源模型

11 月 14 日上午消息，在今日的操作系统大会 & openEuler Summit 大会上，中国工程院院士倪光南发表演讲。倪光南表示，“十五五”规划明确提出，要高水平扩大对外开放，开创合作共赢新局面。我国在未来发展中，将实施更加开放包容、互惠共享的国际科技合作战略。今天，中国大力倡导开源、发展开源、推动开源，顺应了时代潮流。

發(fā)表于：2025/11/14

摩尔线程大模型对齐研究获国际顶级学术会议认可

11 月 13 日消息，摩尔线程提出的新一代大语言模型对齐框架 —— URPO 统一奖励与策略优化，相关研究论文近日被人工智能领域的国际顶级学术会议 AAAI 2026 收录，为简化大模型训练流程、突破模型性能上限提供了全新的技术路径。

發(fā)表于：2025/11/14

网络连接技术成AI数据中心创新重点

11月14日硅谷正在向AI数据中心投入数万亿美元，在巨额资本的刺激下，芯片制造商加速创新，其中网络连接技术成为创新重点，该技术用来连接芯片与芯片、服务器机架与服务器机架。

發(fā)表于：2025/11/14

百度发布全球最大通用智能体

11月13日消息，据媒体报道，在百度世界2025大会上，百度正式宣布其智能体产品GenFlow3.0已在百度文库与百度网盘全端上线，目前活跃用户突破2000万，已成为全球规模最大的通用智能体，致力于帮助用户在工作、学习和生活中成为“超级个体”。

發(fā)表于：2025/11/14

微软打造首个AI超级工厂

微软当地时间本月 12 日发布了一份博文，介绍了其通过连接多个最新一代 Fairwater 数据中心构建的首个 AI 超级工厂（AI superfactory）。

發(fā)表于：2025/11/14

融合多模态分组特征处理模块的脑肿瘤分割方法

当前脑部肿瘤分割模型大多在通道维度上简单拼接多模态MRI图像，未充分利用其多模态信息。为此，基于3D UX-Net，提出融合多模态分组特征处理模块的MGF-UX Net模型。该模型通过模态特征抽取与融合两大模块，实现多模态特征的有效利用。模态特征抽取模块针对四种MRI模态特性，采用专门的特征提取网络，以最大化保留有效信息；模态特征融合模块基于先验知识，将四个模态划分为两组，并通过模态分组交叉注意力（MGCA）机制进行深度融合。实验结果表明，在BraTS2021数据集上，MGF-UX Net的平均DSC和HD95分别达到91.01%和4.975 mm，在脑肿瘤分割任务中各项指标优于现有对比模型。

發(fā)表于：2025/11/13

基于双视角点云配准的猪只体尺测量方法研究

体尺参数是生猪育种的重要指标，针对现有猪只体尺测量方法中存在的测量参数单一、设备复杂和大规模点云数据处理受限的问题，提出了一种基于双视角点云配准的生猪体尺非接触式测量方法。首先，基于2台Kinect DK深度相机搭建点云采集系统获取猪体左右两侧点云数据，并采用改进的LoOP滤波算法和基于多层次特征提取的点云精简方法完成点云预处理。其次，通过粗配准与精配准相结合完成猪只双视角点云拼接。最后，融合法线点云与Alpha Shapes算法提取猪只轮廓特征，实现多体尺参数的非接触式测量。试验结果表明，生猪体长、体高、臀高、体宽、腹宽、臀宽、胸围和腹围的平均相对误差分别为1.28%、0.88%、1.97%、2.71%、2.83%、3.71%、2.03%和2.17%，整体相对误差平均值和绝对误差平均值分别为2.20%和1.04 cm。该方法能够实现生猪多体尺参数的高精度、非接触式测量，为种猪的高效筛选提供了技术参考。

發(fā)表于：2025/11/13

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