阅读量:0
🌈个人主页: Aileen_0v0
🔥系列专栏:英特尔技术学习专栏
💫个人格言:"没有罗马,那就自己创造罗马~"
目录
硅谷经济的发展与挑战
在这次会议上，英特尔首席执行官——基辛格，强调了硅的重要性，它正在改变全球技术和经济体系，使人们的生活变得更加数字化。随着人工智能的进步，我们正创建一个让每个人都能享受到更好未来的新机会和体验。
同时，开发者是推动这一变革的力量，他们通过创新和技术突破来创造解决方案。为了实现这个目标，我们需要具备各种能力，如新一代CPU、NPU、GPU等硬件和软件。Intel已经推出了Intel Developer Cloud平台，为开发人员提供了一个驾驶室，让他们在最新的架构中发挥作用。
Intel开发者云与AI技术的应用
英特尔的开发者云服务，包括不同级别的免费、开放服务和商业付费服务等。同时在大会上还提到了深度学习在视频渲染中的应用，通过AI压缩技术解决数据量过大和分辨率过低的问题。此外，还介绍了一些与英特尔合作的公司案例。
AI压缩技术的发展与应用
Deep Render提议将AI压缩技术引入到渲染中，以提高视频质量。Pipeline压缩利用冗余性进行更精细的调整，如定位每个像素并移动它们。
与传统软件相比，基于AI的压缩具有更高的压缩率和更好的性能。Deep Render正在建立一个现代和实体的框架来支持这一技术，并在全球范围内建设最大的AI超级计算机。
英特尔与阿里巴巴在AI领域的合作
阿里巴巴作为英特尔的早期采用者，通过使用intel去解决软硬件之间的问题并且在AI领域取得了巨大的性能提升和成本优化。intel的生成式AI和大语言模型包括阿里巴巴云、腾讯基金会等模型都极大地受益于这些优化。这些模型已经实现了平均三倍的提升速度，并期待在ZMAX CPU上实现更高的带宽内存，这能够带来两倍的性能提升。
AIPC时代的来临与科技创新
AIPC全称为“AI Personal Computer”，即人工智能个人电脑。它是一种新型的个人电脑形态，集成了AI应用加速NPU单元的CPU，并配合支持AI系统和应用的全新PC形态。AIPC不仅内置为用户提供类似ChatGPT的通用大模型，可以方便地让用户通过LLM（自然语言大模型）进行新的交互并有效地提高日常办公的效率和质量，同时也可以在PC上部署安装类似于Stable Diffusion专业大模型进行本地化AI创作。这将彻底改变PC用户的使用习惯和场景，也改变了PC产业的发展未来，使PC由个人计算终端升级成了个人AI应用中心。
在会议中，基辛格先生讲述了AIPC时代的到来，以及如何将人工智能应用到生活中各个领域。提到了在训练和优化大规模模型方面的工作，以及在实现个人、私人和安全的人工智能能力方面的努力。同时，也讨论了与人类互动的NPC模型，这些模型可以在各种场景下使用，为我们的日常生活提供便利。最后，通过展示一些实际的应用案例，展示了AI技术带来的巨大变革。
下面是我印象最深刻的一个应用👇
三维虚拟身材与定制服装的体验
这个服务提供3D虚拟形象和定制服装的搭配建议，帮助用户找到适合自己身材的衣服。
在视频中Fabletics的首席运营官Meera Bhatia介绍了他们是如何通过使用Fit Mask和Fit match技术模拟客户的虚拟形象帮助客户找到合适的衣物。
这不仅解决零售行业普遍存在的身材问题，还能够帮助客户快速购买到自己心仪的衣服，非常适合生活在快节奏时代的我们。
此外，通过这种销售方式还能够快速提高服装的销售量和利润。通过使用英特尔感知相机、LiDAR技术和核心CPU等先进技术，可以为顾客提供个性化的购物体验。为用户提供多样化的选择，包括精选的衣服和裤子，以满足不同体型的需求。
GridConv 实现三维人体姿态估计更高准确率
新型全卷积网格提升网络:基于GridConv 技术在编织状网格姿态域中将二维姿态提升为三维估计，性能明显优于现有解决方案(AAAI’23，Oral)。
通过GridConv实现三维人体姿态估计技术，按照以下步骤进行：
数据准备：首先，需要准备包含人体姿态标注的三维人体姿态数据集。这些数据集可以包含多个人体的图像和对应的坐标点标注。可以使用公开的数据集，如MPII Human Pose、COCO等。
数据预处理：对准备好的数据进行预处理，以便于输入到GridConv模型中。这包括图像的裁剪、大小调整、归一化等操作。同时，还需要将标注的人体姿态坐标转换为适合模型输入的格式。
构建GridConv模型：GridConv是一种基于格点卷积的网络结构，适用于处理三维数据。可以使用现有的GridConv实现，如3D-MeshCNN等，或根据自己的需求构建自定义的GridConv模型。
训练模型：使用预处理后的数据集对构建好的GridConv模型进行训练。训练过程中，将图像输入模型，通过前向传播计算出模型的输出，与标注的人体姿态坐标进行比较，计算损失函数，并使用反向传播算法更新模型的参数。
验证模型：在训练过程中，可以使用验证集对模型进行评估，以监控模型的性能。可以计算预测的人体姿态与标注之间的误差，如均方根误差（RMSE）等指标。
进行预测：在训练好的模型上，可以输入新的图像，通过前向传播计算出预测的人体姿态坐标。这些预测结果可以用于人体姿态估计的应用，如姿态识别、动作捕捉等。
这就是这篇博文的所有内容啦~
希望Intel公司能够为我们带来更多的惊喜！
2024我们一起加油！✊
