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是無法以全職形式於北京工作 人工智慧技術專家陸奇卸下百度營運長職務的第1張圖
負責百度搜尋、自動駕駛的中國人工智慧技術專家陸奇 卸下百度營運長職務
陸奇考量個人與家庭因素，無法持續以全職形式於北京工作，7月之後卸下百度營運長職務。 去年加盟百度，並且擔任營運長，同時負責帶領百度搜尋、自動駕駛與人工智慧等技術發展的前微軟全球執行副總陸奇，稍早由百度宣布將不再擔任集團總裁與營運長職務。 根據百度公布說法，陸奇之所以不再擔任營運長職務，最主要是考量個人與家庭因素，因此無法持續以全職形式於北京工作，預計從今年7月之後卸下百度營運長職務。 而在陸奇卸任之後，將由現任百度人工智慧部門及百度研究院負責人王海峰接手其職務，並且升任資深副總裁，並且直接向百度執行長李彥宏匯報。 在此次人士異動裡，還包含主要業務部門負責人張亞勤主要業務部門負責人張亞勤、向海龍
Mash Yang
6 年前
是CES 2018 ： NVIDIA 自駕平台 Xavier 、 Pegasus 年內陸續供樣，並推出虛擬自駕訓練系統這篇文章的首圖
CES 2018 ： NVIDIA 自駕平台 Xavier 、 Pegasus 年內陸續供樣，並推出虛擬自駕訓練系統
NVIDIA 在今年 CES 的展前活動主要還是以回顧去年一整年的進度為主，並未宣布新硬體，不過 NVIDIA 宣布了一項相當重要的自動駕駛相關技術，透過在 DGX 伺服器上以虛擬環境提供 Drive PX 自動駕駛車的訓練，如同 ISSAC 虛擬訓練環境之於 Jetson 平台訓練一樣，藉由虛擬化方式加速訓練流程並降低風險。 1 在 NVIDIA CES 主題演講上，在遊戲領域除了回顧去年重要的 Max-Q 超薄筆電設計外，也宣布為 GeForce Experience 增添名為 Freestyle ( Beta )的遊戲影像特效套用新功能，簡單的說就是透過開啟 GeForce Experi
Chevelle.fu
7 年前
是百度宣布與高通戰略合作，將 DuerOS 平台預整合到 Snapdragon 平台這篇文章的首圖
百度宣布與高通戰略合作，將 DuerOS 平台預整合到 Snapdragon 平台
百度在高通 Snapdragon 技術大會上，宣布與高通進行戰略平台，將百度的自然語意人機互動技術 DuerOS 預載到高通 Snapdragon 平台，使中國手機製造商可更迅速的將百度 DuerOS 整合到終端裝置上。 百度的 DuerOS 是一項自然語意互動平台，藉由語意辨識提供自然的人機互動體驗，是基於百度雲以及百度大腦的開放生態系統，百度表示，人機互動介面的發展將會越來越自然，從電腦世代的鍵鼠，到行動通訊世代的觸控，下一步 AI 世代將會透過不須學習的自然語言進行人機互動。 藉由與高通的 Snapdragon 平台預整合，開發商在導入 DuerOS 後，能夠藉由關鍵指令啟動 Snapd
Chevelle.fu
7 年前
是AMD 、 CRAY 、 HPE 、 Intel 、 IBM 、 NVIDIA 等廠商獲美國能源部贊助，寄望 2021 年前打造至少一台百萬兆級超級電腦這篇文章的首圖
NVIDIA 宣布與百度繼續結盟，攜手百度雲、自駕車、開源深度學習框架與 AI 助理等技術
百度在雲服務早已導入 NVIDIA 的硬體架構，不過在稍早又宣布與 NVIDIA 結盟，針對人工智慧技術導入雲服務、自動駕駛以及 AI 語音助理等領域，其中四個重要的方向包括將 NVIDIA Volta 架構 GPU 導入百度雲作為高效能的深度學習平台，其次百度自駕車計畫將採用 Drive PX 2 平台，同時與中國多家車廠合作，另外百度的 PaddlePaddle 開源深度學習框架針對 Volta GPU 最佳化並廣泛開放給學術機構與研究人員使用，最後也將在 NVIDIA Shield TV 導入 DuerOS 對話式 AI ，使中文用戶也能透過自然語言使用 AI 功能。 百度將導入 NVI
Chevelle.fu
7 年前
是僅 10W TDP 的自動駕駛大腦， NVIDIA 宣布採用單顆 Parker Tegra 之 DRIVE 2 平台模組這篇文章的首圖
僅 10W TDP 的自動駕駛大腦， NVIDIA 宣布採用單顆 Parker Tegra 之 DRIVE 2 平台模組
NVIDIA 的 DRIVE PX2 自動駕駛平台在今年初 CES 發表之後，終於在 8 月下旬公布了它的大腦，也就是全新的 Tegra Parker 應用處理器，而最近再度公布一款針對低功耗的 DRIVE PX2 模組，相較年初的 DRIVE PX2 採用雙 Tegra Parker 搭配 Pascal GPU 並需要 250W TDP ，這款新的 DRIVE PX2 模組僅使用單一顆 Tegra Parker SoC ， TDP 更一口氣降至 10W ，同時百度也宣布其自動駕駛平台也將基於這套單處理器平台。相較於今年初發表的高階版本，單顆處理器版本的 DRIVE PX2 能夠降低硬體成本，
Chevelle.fu
8 年前
是福特、百度宣布共同投資 Velodyne ，盼能降低光學雷達成本這篇文章的首圖
福特、百度宣布共同投資 Velodyne ，盼能降低光學雷達成本
福特與百度宣布共同投資位於矽谷的 Velodyne ，這是一家專精於光學雷達 LiDAR 的技術公司，福特在十多年前就開始與 Velodyne 開始合作，將光學雷達用於高解析地圖繪製與自動駕駛，這項投資的目的主要在於使 LiDAR 的價格下降，使自動駕駛的整體成本進一步降低。目前自動駕駛的感測系統主要以三大部分構成，包括傳統雷達、攝影機以及 LiDAR ，而 LiDAR 的原理與雷達有點相似，不同的是雷達是以無線訊號作為感測方式， LiDAR 則是以光波做為感測的方式，相較雷達可獲得更精密的環境資訊，也常被用於 3D 地圖繪製領域，多數的自動駕駛系統也相當看重 LiDAR 在自動駕駛的活用，然
Chevelle.fu
8 年前
是Deep Learning 其實與我們沒有那麼遙遠，因為我們都在為其學習教材貢獻一份心力這篇文章的首圖
Deep Learning 其實與我們沒有那麼遙遠，因為我們都在為其學習教材貢獻一份心力
今年在 GTC 活動上，將去年所談論的 Machine Learning 更進一步的提升到進階的 Deep Learning 深度學習，這也是由於今年初 Google 、微軟與百度透過深度學習在圖像辨識領域有了重大的突破，儼然掀起了深度學習的技術戰爭；乍看下深度學習與我們的生活好像有那麼些遙遠，但其實每個網路使用者幾乎無時無刻都在為深度學習貢獻素材。所謂的深度學習，是透過神經網路學 Neural Network 的運算模型的技術，關於深度的技術筆者也不是那麼了解，但該技術相較傳統熟知的人工智慧技術，重視的不是為了因應各種情形撰寫對應的邏輯，而是讓系統模仿人類的感知，透過不斷投入素材進而從中解析
Chevelle.fu
10 年前
是GTC 2015 ：百度首席科學家談深度學習如何協助今日的圖像、語音與行為認知這篇文章的首圖
GTC 2015 ：百度首席科學家談深度學習如何協助今日的圖像、語音與行為認知
在 GTC 第三日的主題演講，由曾參與建設 Google Brain 的百度首席科學家吳恩達再介紹百度的 Deep Learning 深度學習；目前的深度學習應用多半在解決三大類的問題，包括影像、語音與行為的三大類認知。為何深度學習適合解決這三大類問題？因為藉由自主學習能力，系統的辨識能力能夠越來越進化且精確，然而基於早期的系統架構建構的神經網路深度學習系統效果並不好，一直到 2008 年首度將 NVIDIA 的 CUDA 平行運算語言用於神經網路系統才開始獲得改善；而 2011 年則是將基於雲系統的分散式運算再度提升效能， 2015 年則將深度學習系統導入基於大量 GPU 的超級電腦，再度獲
Chevelle.fu
10 年前
是GTC 2015 ：百度美國研究中心談深度學習，以分散式運算攜既有演算法突破運算力極限這篇文章的首圖
GTC 2015 ：百度美國研究中心談深度學習，以分散式運算攜既有演算法突破運算力極限
百度副總裁暨百度美國研發中心總經理鄭子斌身為中國最大的網路搜尋與服務公司，百度也相當積極的投入大數據分析以及機器學習相關的研究，而除了中國之外，百度也在美國矽谷設立百度美國研究中心，專為機器學習( Machine Learning )做相關的技術開發，尤其這幾年基於深度神經網路的深度學習( Deep Learning )蔚為顯學，百度也在此領域投入相當的開發。而機器學習也是 NVIDIA 近年於 GPU 加速運算領域相當重要的一環，百度此項目相關的科學家也長期與 NVIDIA 合作，故兩者有著相當的合作關係；在 GTC 2015 開展前一天，也有機會參訪位於矽谷 Sunnyvale 的百度美國
Chevelle.fu
10 年前
是ARM 架構伺服器觀測：核心是主角？抑或協同的部份才是主角這篇文章的首圖
Amazon ：伺服器級 ARM 晶片製造商發展不夠快，仍未追上 Intel 創新的腳步
雖然 ARM 陣營成員信誓旦旦的表示對其跨入伺服器市場相當有信心，確實像是百度也宣布在雲儲存架構導入 ARM 架構晶片，然而對於目前全球雲端服務的重要供應商亞馬遜而言，他們認為 ARM 伺服器晶片供應商仍未能追上 Intel 的創新速度，亞馬遜仍未準備將 ARM 架構導入雲端伺服器系統中，然而亞馬遜的 AWS 仍持續與 ARM 陣營合作，顯示亞馬遜並非對 ARM 架構沒興趣，而是認為時機未到。新聞來源：彭博社以 ARM 陣營的觀點，像是 AMD 就認為， Intel 的 x86 系統佔了整個伺服器達 98% 的市場，他們認為這中間有相當大的空間可切入；確實以 ARM 先前多次闡述的觀點來說，
Chevelle.fu
10 年前
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