先進計算技術(shù)指代一切從計算理論、計算架構(gòu)、計算系統(tǒng)等層面有效提升現(xiàn)有算力規(guī)模、降低算力成本、提G算力利用效率的創(chuàng)新性技術(shù)。
為了解決算力挑戰(zhàn)，打破后摩爾時代的算力危機，先進計算技術(shù)將從單點計算性能的提升與算力系統(tǒng)的G效利用兩個方向著手突破。
DeepTech通過科研數(shù)據(jù)分析、專家訪談等方式洞悉先進計算L域發(fā)展趨勢，探尋具備技術(shù)顛覆性、有商業(yè)化前景的先進計算技術(shù)，并提煉出 2022 年先進計算技術(shù)及應(yīng)用七大趨勢。
算力是多L域多技術(shù)融合的載體，人類對于算力的追求沒有止境。未來，隨著先進計算技術(shù)的不斷發(fā)展，計算的效能與能效都將迎來全新的突破，算力體系將得到顛覆性的變革。
在先進計算技術(shù)的支撐下，更多智慧化、智能化的應(yīng)用將會涌現(xiàn)，綠色低碳、開放開源的算力也將成為數(shù)字經(jīng)濟時代生態(tài)共建的趨勢。
附件：Deep Tech：2022先進計算七大趨勢
對于聯(lián)邦學習技術(shù),數(shù)據(jù)應(yīng)用推廣的經(jīng)驗,并深入探討聯(lián)邦學習在政務(wù),醫(yī)療,金融,廣告,物流的應(yīng)用價值,以期為數(shù)據(jù)應(yīng)用價值的釋放帶來解讀和參考
「Vision+Ask」的任務(wù)包含視覺問題生成、根據(jù)問題生成查詢、圖像描述等；「Vision+Answer」的任務(wù)包含視覺問答、視覺對話等
基于康復(fù)機器人內(nèi)部傳感器識別記錄訓練過程中的運動學參數(shù),能夠?qū)崟r定量評估不同的運動模式,還能夠掌握患者是否主動參與訓練等情況
智能機器人視覺方面的工作，主要體現(xiàn)在感知、理解、學習及推理4個方面，涉及到目標檢測、目標追蹤、人體姿態(tài)估計、人臉識別、行為識別、推理等技術(shù)
從大型仿人機器人整機構(gòu)型國內(nèi)外研究現(xiàn)狀入手，圍繞機器人整機構(gòu)型、關(guān)節(jié)運動特點、伺服驅(qū)動器、減速器、仿真平臺等方面進行深度講解，最后就大型仿人機器人整機構(gòu)型未來發(fā)展趨勢給出自己的見解
HRI的MTL可以使機器人更輕松，更智能地與新用戶進行交互，即使使用諸如RL這樣的數(shù)據(jù)密集型方法，也可以避免社交交互失敗的不利影響。MTL和多模態(tài)ML已用于自動識別自閉癥譜系障礙（ASD）兒童
服務(wù)機器人潛在危險有：電擊、與能量有關(guān)的危險、著火、與熱有關(guān)的危險、機械危險、輻射、化學危險等
視頻搜索是涉及信息檢索、自然語言處理（NLP）、機器學習、計算機視覺（CV）等多領(lǐng)域的綜合應(yīng)用場景
驅(qū)動系統(tǒng)由4個200W無刷直流電機構(gòu)成，通過50:1的空心軸減速機可以最高達2m/s的速度在玉米、高粱等農(nóng)作物的地里前進
通過2D激光雷達信息采用Hector SLAM實現(xiàn)機器人對地圖的感知和自主導航規(guī)劃，通過頂部的RGB-D相機采集目標物體深度和RGB圖像信息
機器人的學習分為三個部分的軌跡預(yù)測包括示教者的手部運動軌跡、示教者的身體移動軌跡以及被操作物體的運動軌跡
Cosero是德國波恩大學的Sven Behnke團隊根據(jù)家庭環(huán)境中的日常操作任務(wù)而研制的一款仿人操作機器人基于深度學習方法的目標姿態(tài)估計和RGB-D SLAM等感知測量
