1.STM32嵌入式机器学习（TinyML）实战教程-01|边缘智能实验室
第1部分：总体介绍在STM32H747IDiscovery开发板上，使用机器学习技术，开发机器视觉应用，本教程由ST（意法半导体）官方发布。边缘智能实验室原创中文字幕，感谢支持。视频中涉及的文档(也可到ST官网下载)：
链接：https://pan.baidu.com/s/1K1Dr2vMUZ8UmtVbZHkKAVA
提取码：w41p
2.为AI而生，打破存储墙，佐治亚理工等提出新型嵌入式无电容DRAM|机器之心
当今计算中最大的问题之一是「存储墙」，即处理时间与将数据从单独的DRAM存储器芯片传送到处理器所花费时间之间的差距。AI应用的日益普及只会加剧该问题，因为涉及面部识别、语音理解、消费商品推荐的巨大网络很少能容纳在处理器的板载内存上。在2020年12月举行的IEEE国际电子设备会议（IEDM）上，一些研究小组认为：一种新型的DRAM可能成为「存储墙」问题的解决方案。他们表示：「这种新型的DRAM由氧化物半导体制成，并内置在处理器上方的各层中，其位长是商用DRAM的数百或数千倍，并且在运行大型神经网络时可以提供较大的区域，节省大量能源。」新型嵌入式DRAM仅由两个晶体管制成，没有电容器，简称为2T0C。之所以可以这样做，是因为晶体管的栅极是天然的电容器（尽管有些小）。因此代表该位的电荷可以存储在此处。该设计具有一些关键优势，特别是对于AI来说。
原文链接：https://spectrum.ieee.org/tech-talk/semiconductors/memory/new-type-of-dram-could-accelerate-ai
3.明年，我要用AI给全村写对联|HyperAI超神经
春节接近尾声，你是否还沉浸在年味里？年前的腊月二十九、三十，家家户户都要开始贴春联了。今年，各种AI写春联应用都纷纷上线，帮大家写春联，要不来试试？对联对联，讲究的就是「成对」，要对仗工整，平仄协调。不过现代人的对对联技能，已经远不如古代的文人墨客，甚至有时候可能连上下联都傻傻分不清楚。而聪明的AI已经学会自己写对联了。
测试地址：
https://ai.binwang.me/couplet/
Github：
https://github.com/wb14123/couplet-dataset
数据集地址：
https://hyper.ai/datasets/14547
4.DeepMind最新研究NFNet：抛弃归一化，深度学习模型准确率却达到了前所未有的水平|机器之心
Paper：
https://arxiv.org/abs/2102.06171
DeepMind还放出了模型的实现：
https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/nfnets
我们知道，在传递给机器学习模型的数据中，我们需要对数据进行归一化（normalization）处理。在数据归一化之后，数据被「拍扁」到统一的区间内，输出范围被缩小至0到1之间。人们通常认为经过如此的操作，最优解的寻找过程明显会变得平缓，模型更容易正确的收敛到最佳水平。然而这样的「刻板印象」最近受到了挑战，DeepMind的研究人员提出了一种不需要归一化的深度学习模型NFNet，其在大型图像分类任务上却又实现了业内最佳水平（SOTA）。该论文的第一作者，DeepMind研究科学家AndrewBrock表示：「我们专注于开发可快速训练的高性能体系架构，已经展示了一种简单的技术（自适应梯度裁剪，AGC），让我们可以训练大批量和大规模数据增强后的训练，同时达到SOTA水平。」
5.在游戏里还原自己的脸，给AI一张照片就行，网易&密歇根大学出品|AAAI2021开源|量子位
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2102.02371
GitHub地址：
https://github.com/FuxiCV/MeInGame
给AI一张毛不易的照片，它自动就能生成一个古风毛大侠。
现在，想在游戏里定制化自己的脸，你可以不用自己花时间琢磨参数了。熟悉游戏的小伙伴可能认出来了，这一套AI捏脸术，来自网易伏羲人工智能实验室和密歇根大学。现在，最新相关研究登上了AAAI2021。据作者介绍，这个名为MeInGame的方法，可以集成到大多数现有的3D游戏中，并且相比于单纯基于3DMM（3DMorphableFaceModel）的方法，成本更低，泛化性能更好。
6.谷歌开源计算框架JAX：比Numpy快30倍，还可在TPU上运行！|新智元
Github：
https://github.com/google/jax
快速入门链接：
https://jax.readthedocs.io/en/latest/notebooks/quickstart.html
相信大家对numpy,Tensorflow,Pytorch已经极其熟悉，不过，你知道JAX吗？JAX发布之后，有网友进行了测试，发现，使用JAX，Numpy运算可以快三十多倍！下面是使用Numpy的运行情况：
1importnumpyasnp#使用标准numpy，运算将在CPU上执行。2x=np.random.random([5000,5000]).astype(np.float32)3%timeitnp.matmul(x,x)
运行结果：
1loop,bestof3:3.9sperloop
而下面是使用JAX的Numpy的情况：
1importjax.numpyasnp#使用"JAX版"的numpy2fromjaximportrandom#注意JAX下随机数API有所不同3x=random.uniform(random.PRNGKey(0),[5000,5000])4%timeitnp.matmul(x,x)
运行情况：
1loop,bestof3:109msperloop
我们可以发现，使用原始numpy，运行时间大概为3.9s，而使用JAX的numpy，运行时间仅仅只有0.109s，速度上直接提升了三十多倍！那JAX到底是什么？JAX是谷歌开源的、可以在CPU、GPU和TPU上运行的numpy，是针对机器学习研究的高性能自微分计算框架。简单来说，就是GPU和TPU加速、支持自动微分(autodiff)的numpy。
7.大年初四，宜学习：MIT6.S191视频、PPT上新！网友：这是最好的深度学习入门课之一|机器之心
课程主页：http://introtodeeplearning.com/
原文标题：【20210219期AI简报】嵌入式机器学习（TinyML）实战教程、谷歌开源计算框架JAX...
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