未来瑞宝将主导与第三方合作厂商适应性交互能力的研发:外围投注

本文摘要:为了更直观地展示HERO的能力,英特尔中国研究院专门购置了一台参考机器人——瑞宝进行测试和阐述。5GVR讲解HERO平台后,英特尔中国研究院的研究人员展示了通信和计算融合解决方案,即5GVR。现阶段,英特尔中国研究院主要有两个研究目标:动态准备3DVR视频,制作高质量的内容;

视频

机器学习算法,并可灵活应用于计算平台。平台之所以采用异构计算,主要是考虑它在性能、生产力、功耗、价格四个方面的超越平衡。为了更直观地展示HERO的能力,英特尔中国研究院专门购置了一台参考机器人——瑞宝进行测试和阐述。对抗HERO和多种传感器的对立,瑞宝不仅不具备机动性和操作能力,也不具备感官能力。

未来瑞宝将主导与第三方合作厂商适应性交互能力的研发。具体来说,移动能力还包括激光定位和视觉定位的融合,基于语义场景的定位导航;操作能力还包括运动轨迹规划和运动控制、视觉/触觉融合、机器人手臂安全组件;感官能力还包括人脸、物体、不道德的识别;自适应交互能力还包括自适应物体和场景识别;适应性语音交互;情感和不道德的认同;基于多模态融合的人体识别:自适应社会引擎;自适应科学知识分解引擎和自学习引擎。5G VR讲解HERO平台后,英特尔中国研究院的研究人员展示了通信和计算融合解决方案,即5G VR。他指出,在通信领域,市场对通信速率和通信数据的需求已经大大达到摩尔定律:2016年,全球移动数据流量快速增长63%。

按照这个速度,2020年部署5G时,我们将面临50EB的数据流量,每月移动数据流量将在今天的基础上快速增长5倍。特别是自驾,自驾车每天产生的数据是4 TB。智能城市的自动化工厂和网络工厂每天出售数百个硬盘来保存您的数据。

同时,英特尔还指出,VR将在即将到来的数据洪流中占据大量流量。原因是目前互联网传输的主要内容是视频,VR代表的是质量更高的视频。手机、电视等屏幕的视角在10-30度之间,而VR眼睛可以延伸到100-150度,缩小数倍,水平方向也有倍数缩小。所以一定分辨率的图片或者视频在手机电视上非常清晰,而在VR上非常模糊。

要超越VR所表示的高清拒绝,分辨率必须提高25-40倍,所以必须占用大量流量。比如未来好的VR系统一定是16K到24K的超高清,非传输速率不会超过500Gbps,即使传输后也超过1gb。

同时,VR非常容易受到传输延迟和容错的影响。因此,对于5G来说,5G通信系统和计算系统必须处理好高质量的虚拟现实和增强现实。

面向未来,英特尔指出,AR/VR必须进行远程沉浸式交互。比如通过5G网络连接个人和机器人,人类可以控制机器人,开始与现实世界对话;然后,比如长途购物,长途观光。

现阶段,英特尔中国研究院主要有两个研究目标:动态准备3D VR视频,制作高质量的内容;如何满足远程沉浸式交互的拒绝在VR内容方面,目前的视频内容是2D,3D VR的视频分解非常复杂,制作相当可玩。英特尔的方法是将17个分辨率为2k的摄像头绑在一起形成一个圆圈,通过水平方向的差异分解3D内容。3D VR的准备算法也很复杂,特别是要制作出无瑕疵的3D视频,必须要避免重影和拼接缺陷。

使用非常复杂的光流算法后,即使是最强大的服务器和台式机也很难完成实时功能。因此,英特尔开发了分布式处置平台。

2.5U低机箱可以放12到强大的CPU卡和12个FPGA卡,中间大约600G的网络容量。对于视频VR处置和动态准备,平台也可以反对。

有了内容之后,问题是如何将内容传输到客户端,客户端必须至少有100m-1gb的比特率,10-20 ms的低延迟,目前的网络显然无法满足这种拒绝。英特尔的解决方案是统一通信和计算,利用边缘计算的能力,使VR超越动态传输的拒绝。具体来说,就是将VR的视频内容进行分解后,将360度的全动视频传输到边缘服务器,整个全景内容在边缘服务器上都有,可以同时为多个用户服务。

每个用户都不会将自己的视角信息(你看的是哪个方向)传递给边缘服务器,边缘服务器会将视角信息的内容发送给用户。这样做的好处是,一方面通过通讯和计算集成的方式,从移动到指示的时间延迟需要显著减少,原来是50到100毫秒,现在只有10到20毫秒;另一方面,有必要降低无线通信比特率的市场需求。

如果不使用这种方法,比特率必须是1Gbps,可以降低2到3倍。因此,为虚拟现实创造了一个高效的5G网络传输系统。

另外,由于人眼与视频距离较近,VR排斥数据传输的可靠性。如果经常出现丢帧,在体验中呼吸也不会很困难。所以Intel在头端显示器上增加了异步时间变形的功能。通过边缘服务器或者个人笔记本,视频和游戏遍布在头部显示终端,第一帧不会被准确接管。

当第二帧传输结束时,头戴终端将根据头戴当前的方位信息和透视信息,利用前一帧的内容进行旋转,重新分解第二帧的内容。这时候用户对传输结束的感觉会太明显,即使没有丢失,用户体验也不会有很大的提升。

在人脸分析和情感识别技术紧随5G VR的内容之后,英特尔中国研究院展示了人脸分析和情感识别技术的进步。在人脸分析方面,英特尔花了三年时间打造了一款3D人脸分析引擎,不仅需要描述人脸形状和表情的变化,还需要描述背景光源、人体姿态和纹理的变化。有了这个模型,你可以为给定的2D图片创建一个三维模型,并获得适当的图形和动画。在他的MV 《今天雨,可是我们在一起》中,李宇春使用了英特尔最近的3D面部表情搜索技术。

在情感识别方面,英特尔专注于多模态情感识别。在人类情感识别领域,美国计算机学会(ACM)有一个非常重要的比赛——ACM ICMI。从2013年开始,这个比赛产生了很多电影中的段落,每个段落都标志着一个主要人物来表达他的感受。

英特尔参加了2015年的比赛,获得了一等奖,但并没有利用巅峰时期的深度自学,而是通过表情和肌肉的关系来识别。每一个表情都来源于面部肌肉的运动,与一个单独的表情有关。也涉及到不同的表达方式。首先,我们检测单个表达中涉及的肌肉运动单位在哪里,其次,我们分析不同运动单位之间的关系,从而击败了73个使用深度自学的团队。

能力

2016年,Intel再次参赛,这次也是用于深度自学的算法。但在设计过程中,通过努力设计神经网络中的浅层、中间层和深层,HoloNe t框架被明确提出并获得亚军。处置方式可以超过2000到3000帧,所以在这次比赛中获得了四年来最具影响力的论文。

2017年,英特尔第三次参赛,再次夺冠,明确提出单一监管的想法,仅限于任何网络。比如2016年用我们的方法训练基础网络后,单个模型的对比提高了5.5个百分点。在目前的主流网络中,不会增加2分以上。这也是情感识别的分类准确率在几乎自然的电影场景中首次达到及格线。

目前这项技术已经应用到英特尔的RealSense SDK上,英特尔AI团队已经开始产品化。此外,这两种技术也应用于多模态图像的视频分析,这也是近年来计算机视觉中流行的一个新的研究方向。这项研究中有两个最重要的问题:一个是如何从多变量或多模态数据源中提取最有区别的特征,另一个是如何将视频信息相关联,因为它不是一个独立的国家。

简单来说就是特征提取和特征关联。在这一领域,微软亚洲研究院组织的MSRVDG竞赛是目前该领域最重要的竞赛,英特尔今年获得第五名。

右边的图片是视频中的一帧。有了这项技术,机器可以自动解读图像中经常出现的内容,存在什么样的关系,视频中又发生了什么。开放日结束,宋继强向媒体解释(包括微信官方账号:)英特尔近期突破性进展,——神经模拟芯片,可以自律自学,取名LOIHI。

神经拟态算什么?宋吉强解释说,首先,它不是用冯诺依曼结构——来计算的,而是用存储来存储的。CPU主要负责管理操作,得到的指令按顺序存储,数据按顺序存储。任何计算过程都需要指令、数据和算术结果,并且不存在于内存中。

这是一个标准的计算架构。神经拟态计算、计算和存储在一起,构成许多分布式单元,异步计算:所有冯诺依曼结构都有一个实时时钟,不会分成许多子时钟,也不会驱动不同模块工作。但不是异步计算的。

整个芯片就像我们的大脑。唱歌的时候只有一个区域,不是所有的都在唱。神经仿生的优点是解决一些计算问题,能效比高,特别是一些令人痛苦的问题,如密集编码、字典自学、约束遵从等。我们整天做的就是遵守约束。

当我们来到一个不同的环境时,首先想到的是这个环境有什么约束,如何让我的性格适应环境,放在一些套路场景中。比如你要匹配数字游戏,还有模式匹配,动态自学,适应环境,这些也很重要。神经模拟芯片可以对抗各种自我学习过程。

以前,在训练一个神经网络时,我们不能自由选择其中一种训练模式,但在神经模拟芯片的对立网络中,我们可以同时做所有这些模式,都是自学习模式。同时,宋继强也回应称,这款芯片不一定会受益于摩尔定律的先进性,未来两到五年内也不会增加密度、降低功耗、降低脑容量。今年年底,芯片将从美国实验室运回中国进行测试,并向一些合作大学和机构开放进行适当的实验。

允许禁止发表的原创文章。以下是发布通知。

本文关键词:也不会,信息,外围投注,计算,视频

本文来源:外围投注-www.invisibleimini.com