AMD 正開發 APU 挖礦技術，產品預計不久後問世 |
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Atkinson|發布日期
2018 年 07 月 30 日 9:00 |
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加密貨幣熱潮使 2017 年到 2018 年初的顯示卡市場快速成長，被用來當加密貨幣挖礦用的顯示卡炙手可熱，而且讓相關廠商包括 AMD、NVIDIA、與顯卡廠商的業績大漲。只是，隨著加密貨幣的價格滑落，2018 年第 2 季之後，挖礦用顯示卡市場隨之退燒，讓廠商為庫存煩惱。不過，根據外媒報導，相關業者並沒有因此放棄加密貨幣市場。其中，AMD 區塊鏈技術總監 Joerg Roskowetz 日前就表示，AMD 正在研究以 APU 處理器來進行挖礦，而且將很快問世。
Appier 延攬亞洲頂尖專家，加速 AI 規模化布局 |
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作者
TechNews|發布日期
2018 年 07 月 26 日 11:45 |
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在全球積極發展人工智慧（AI）產業化之際，如何讓 AI 技術接軌市場需求並應用落地，是產學界極欲解答的共同課題。專精於人工智慧的新創公司沛星互動科技（以下簡稱 Appier）繼 2016 年延攬台灣大學資訊工程學系林軒田副教授擔任首席資料科學家（Chief Data Scientist）後，26 日再宣布延攬清華大學電機工程學系孫民助理教授出任首席人工智慧科學家（Chief AI Scientist)，希望藉其多年在 AI 領域的專業及研究資歷，協助 Appier 持續因應產品創新，建構可規模化的人工智慧系統並帶領團隊探索多元領域的 AI 商業應用。 繼續閱讀..
外資看好 NVIDIA 發展調高目標價，台系合作夥伴有望雨露均霑 |
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作者
Atkinson|發布日期
2018 年 07 月 02 日 16:15 |
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受惠於深度學習、人工智慧、虛擬貨幣需求的持續成長，輝達（NVIDIA）這兩年的股價猶如坐火箭，2016 年初還在 30 美元左右，如今已經超過 230 美元，上月還一度達每股超過 257 美元高點，使 NVIDIA 已是一家市值超過 1,400 億美元的半導體巨頭了。市場分析師就指出，NVIDIA 未來將不再是一家 GPU 公司，機器學習晶片未來占比將達 28%，同時推動 NVIDIA 的毛利率從現在的 60% 提升到 64%。
安控產業再進化，晶睿通訊掀起智慧影像新革命 |
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作者
TechNews|發布日期
2018 年 06 月 08 日 16:55 |
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隨著連網裝置與人工智慧技術的成熟，影像辨識與深度學習的加速晶片逐漸成為新世代攝影機的標準配備。為了在競爭激烈的全球市場中脫穎而出，安控產業必須跳脫以往被動守護安全的角色，主動出擊以成為「眼睛」出發，衍伸出更多商業應用並創造影像附加價值。全球安全監控解決方案領導品牌晶睿通訊於昨（7）日舉辦 COMPUTEX 2018 記者會，分享在 AIoT 時代下，晶睿通訊如何透過具備深度學習的新一代智慧影像分析技術及結合防入侵軟體的攝影機，打破安全監控影像應用的疆界，坐穩台灣安控產業龍頭寶座。
Socionext 開發人工智慧加速器引擎，優化邊緣運算 |
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TechNews|發布日期
2018 年 05 月 23 日 12:15 |
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SoC 方案供應商 Socionext Inc. 宣布已開發出一種新的神經網路加速器（Neural Network Accelerator，NNA）引擎，可最佳化邊緣運算裝置的 AI 處理。這項體型輕巧、極低功耗的引擎是專為深度學習推論處理而設計。與傳統影像辨識所用的電腦視覺處理器相比，性能可提升達100 倍。Socionext 將從 2018 年第三季開始提供軟體開發套組（SDK），未來並計劃推出結合 NNA 的 SoC 產品。 繼續閱讀..
Google 重量級醫療 AI 成果：擴增實境顯微鏡可即時分析病理切片 |
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雷峰網|發布日期
2018 年 04 月 18 日 8:15 |
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深度學習技術近來在眼科、皮膚科、放射科和病理科等醫學學科領域展現出了極大的應用前景，它可以為世界各地的患者提供更加精準、可用的高品質醫療服務。Google 近期也發表了一項研究成果，該成果顯示，卷積神經網路檢測淋巴結中的乳腺癌轉移準確率，可以媲美一名訓練有素的病理學家。 繼續閱讀..
Google《Cell》論文：光學顯微鏡結合深度學習，成就螢光顯微鏡應用 |
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作者
雷峰網|發布日期
2018 年 04 月 17 日 18:00 |
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在生物和醫學領域，研究員常運用顯微鏡來觀察肉眼無法獲得的細胞細節訊息。雖然運用透射光顯微鏡（對生物樣本單側照射生成像），觀察起來相對簡單且活體培養樣本具良好耐受性，但生成的圖像難以正確評估。螢光顯微技術中會用螢光分子染色需要觀察的目標（比如細胞核），能簡化分析過程，但仍需要複雜的樣品製備。隨著包括圖像質量自動評估算法和協助病理醫師診斷癌組織等機器學習技術，在顯微鏡領域的應用越來越廣泛，Google 因此考慮是否可結合透射光顯微鏡和螢光顯微鏡這兩種顯微鏡技術開發一種深度學習系統，進而最大限度降低兩者的不足之處。 繼續閱讀..
