本次公开课将详细介绍联邦学习，以及针对联邦学习中存在的诸如同态加密、密态运算等复杂计算力问题，结合 FPGA 高并行、高定制、低延迟等特性，分享在联邦学习中具体的 FPGA 加速方案和成果，使得计算性能和效率大幅提升。
AuperaEdge AI 解决方案 - AUPV205 智能盒为视频流协议处理、解码、AI 分析和编码提供了完整的视频处理和 AI 分析管道解决方案。
Hot Chips，全球高性能芯片领域最负盛名的业界盛会！虽受疫情影响，本届 Hot Chips 会议报告质量依然非常之高，涵盖范围也非常之广。在 Tutorial 部分，有来自于 Google TPU 团队、Cerebras、百度的机器学习训练专题，也有来自于 Google、IBM 等的量子计算专题。本文将主要讨论和机器学习相关部分的产品与趋势。
9月10日 19:30，赛灵思数据中心业务拓展经理梁晓明，以及专注于视频数据应用创新的科技公司 Aupera （傲睿智存科技 ）CTO 周正宁，将联手揭秘 Xilinx Alveo U30 的价值与优势，共同分析视频转码的难点与瓶颈，并结合实例详细解析如何通过视频转码与 AI 的深度融合，满足视频服务市场日益增长的性能及多元化服务需求
众所周知，实施一个完整的AI应用需要经历训练和推理两个过程。所谓“训练”，就是我们要将大量的数据代入到神经网络模型中运算并反复迭代，“教会”算法模型如何正确的工作
在市场需求和产业趋势的推动下，米尔科技携手百度，推出系列高性能及高性价比EdgeBoard 边缘AI计算卡/计算盒，助力AI项目落地。可灵活适配海量的且不断迭代的AI模型，并提供强大的运行算力。
本文设计了基于深度学习的人脸口罩佩戴识别系统。该方法在利用自主设计的图像识别网络以及Xilinx最新的vitis-ai技术快速开发出符合要求的系统。利用近1万个公开数据，并采用数据增强等方法，在训练后得到95%的识别准确率
欢迎和我们一起探讨以下问题：
从影像到新药研发，人工智能在医疗保健中的重要应用是什么？
我们如何才能以最少的成本和最大的灵活性在芯片中原地、安全地部署自适应 AI 解决方案？
我们如何在云端训练并就地部署？利用 AWS Sagemaker、TVM、PYNQ 和 Xilinx DPU 来扩展 AI 部署
人生从怀孕到死亡的每个阶段都提供了数据的丰富来源，这些数据有可能为医疗保健实现高性能的人工智能解决方案。该系列网络研讨会由两部分组成，我们将讨论就地在硅胶中进行医疗保健推断的重要性。
纵观 AI 发展，2020 年的我们身处何地？是黄金时代？还是寒冬前兆？AI 芯片现状如何，未来将走向何方？赛灵思将为 AI 发展带来什么价值？
且听原深鉴科技 90 后 CEO 姚颂（现赛灵思人工智能高级总监）为您解读