臺(tái)積電3納米工廠將2020年動(dòng)工2022年量產(chǎn) 全球第一座

據(jù)臺(tái)灣地區(qū)《經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)》報(bào)道,臺(tái)積電3納米工廠通過環(huán)境評(píng)測(cè),依據(jù)原定時(shí)程,全球第一座3納米廠可望在2020年動(dòng)工,最快2022年底量產(chǎn),全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)邁向新紀(jì)元。今年8月,臺(tái)灣當(dāng)局“環(huán)保署”專案小組首度審查此案,創(chuàng)下重大開發(fā)案初審一次就過關(guān)的紀(jì)錄,11月進(jìn)入環(huán)評(píng)大會(huì)時(shí),因?yàn)槊咳沼盟蠓黾?.5萬噸和88萬度用電,“環(huán)委”要求厘清后再審。

昨日“環(huán)保署”再度召開環(huán)評(píng)大會(huì),此環(huán)差案順利過關(guān),表示臺(tái)積電3納米廠將可順利推進(jìn)。

臺(tái)積電對(duì)3納米量產(chǎn)時(shí)程一直保密,除了防止對(duì)手三星加快投資腳步,也是因?yàn)榄h(huán)評(píng)案未過關(guān),避免橫生波折,如今隨著3納米環(huán)評(píng)案通過,讓臺(tái)積電可以順利興建晶圓18廠第四到六期新廠。依照臺(tái)積電規(guī)劃藍(lán)圖,3納米應(yīng)可在2021年試產(chǎn)、2022年量產(chǎn),成為全球第一家提供晶圓代工服務(wù),同時(shí)解決很多AI人工智能芯片功效更強(qiáng)大的晶圓代工廠。

人臉識(shí)別技術(shù)最廣泛用途:掃描路人找出罪犯

據(jù)The Verge報(bào)道稱,現(xiàn)在英國(guó)倫敦警方進(jìn)行測(cè)試,利用人臉識(shí)別技術(shù)掃描在倫敦圣誕節(jié)的購(gòu)物者臉部,從而找出了被通緝的罪犯。

聽起來是不是很不可思議,其實(shí)實(shí)現(xiàn)起來相對(duì)來說還是比較簡(jiǎn)單的,比如倫敦警方會(huì)將攝像機(jī)固定在燈柱上或貨車上,并利用日本NEC開發(fā)的軟件來進(jìn)行臉部結(jié)構(gòu)檢測(cè),在其數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較。

據(jù)悉,任何拒絕檢測(cè)的市民,都不會(huì)被視為可疑人物。本次測(cè)試則主要在倫敦市中心購(gòu)物區(qū),包括倫敦Soho區(qū)、倫敦著名圓形廣場(chǎng)皮卡迪利圓環(huán)(Piccadilly Circus)及萊斯特廣場(chǎng)(Leicester Square)萊斯特廣場(chǎng)使用。

目前人臉識(shí)別技術(shù)錯(cuò)誤率仍很高。據(jù)英國(guó)信息自由法公布的數(shù)據(jù)顯示,其人臉識(shí)別技術(shù)錯(cuò)誤率達(dá)98%,而這已經(jīng)是倫敦警方第7次公開測(cè)試,之前該技術(shù)曾用于不同大型活動(dòng)。

除了英國(guó)外,其他國(guó)家和的確也都在測(cè)試人臉識(shí)別技術(shù),這可以更加徹底的去打擊犯罪者。

斯坦福啟動(dòng)DeepSolar AI地圖項(xiàng)目 希望統(tǒng)計(jì)全美屋頂太陽能面板數(shù)據(jù)

太陽能行業(yè)在美國(guó)穩(wěn)步增長(zhǎng),行業(yè)營(yíng)收從2007年的4200萬美元激增至2017年的2.1億美元,而未來五年的總產(chǎn)能預(yù)計(jì)將增長(zhǎng)一倍以上。雖然這些數(shù)據(jù)可以評(píng)估太陽能吸收率的有用總體情況,但是更精細(xì)的細(xì)節(jié)中一定可以學(xué)到更多東西。斯坦福大學(xué)的科學(xué)家們專門為這項(xiàng)工作建立了一個(gè)新的AI機(jī)器學(xué)習(xí)工具,它名為DeepSolar。

了解太陽能電池板的位置以及人們安裝它們的動(dòng)機(jī)可能對(duì)能源管理工作具有無法估量的價(jià)值。它可以幫助公用事業(yè)公司更好地平衡供需,從而提供更可靠的電力。它還可以幫助我們了解是什么激勵(lì)了人們安裝屋頂太陽能面板,這也許可以幫助城市的管理者和建設(shè)者們更好地設(shè)計(jì)規(guī)劃城市。

目前,研究人員只能粗略估計(jì)太陽能面板的安裝情況,但隨著衛(wèi)星圖像的不斷改進(jìn),新的可能性也隨之出現(xiàn)。斯坦福大學(xué)的科學(xué)家訓(xùn)練了一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,通過為大約370000張圖像做統(tǒng)計(jì)來處理這項(xiàng)重大任務(wù),每張圖像都包含大約100英尺x100英尺(30 x 30米)的地球區(qū)域,其中分別標(biāo)明它們是否含有太陽能板。

通過分析這些圖像,DeepSolar程序確定了可以與太陽能電池板可靠關(guān)聯(lián)的特征類型,例如顏色,紋理和尺寸。隨著時(shí)間的推移,DeepSolar在這方面做得相當(dāng)不錯(cuò),并且能夠在93%的圖片中準(zhǔn)確定位太陽能電池板的識(shí)別圖像,盡管它錯(cuò)過了大約十分之一不到的圖像。

“我們實(shí)際上并沒有告訴機(jī)器哪個(gè)視覺特征很重要,”斯坦福大學(xué)電氣工程博士候選人俞凡凡(音譯)說,他與土木和環(huán)境工程博士候選人王哲成(音譯)建立了這個(gè)系統(tǒng)。 “所有這些都需要通過機(jī)器學(xué)習(xí)。”

然后,該團(tuán)隊(duì)將DeepSolar用于分析十億個(gè)衛(wèi)星圖像,以尋找美國(guó)太陽能裝置,僅用了一個(gè)月。他們?cè)谧≌飿I(yè),商業(yè)屋頂和大型太陽能發(fā)電廠發(fā)現(xiàn)的太陽能電池板總共有147萬套,這個(gè)數(shù)字遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過目前的估計(jì)。這與美國(guó)人口普查和其他數(shù)據(jù)相結(jié)合,就可以得出關(guān)于太陽能采用背后的激勵(lì)因素的結(jié)論。

原文標(biāo)題:GGAI 快訊 | 臺(tái)積電3納米工廠將2020年動(dòng)工;人臉識(shí)別技術(shù)掃描路人找出罪犯;斯坦福啟動(dòng)DeepSolar AI地圖項(xiàng)目

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