


Interpretation des Stanford HAI Institute: Der „Chip Act' gibt 280 Milliarden US-Dollar aus, wie viel kann die KI-Industrie bekommen?
Gestern wurde der 280 Milliarden US-Dollar schwere „Chip Act“ offiziell unterzeichnet, was sofort heftige Diskussionen auslöste. Der Kapitalmarkt reagierte stark negativ und die Aktien großer Chiphersteller fielen stark.
Doch egal, ob es sich um die Medien oder den Markt handelt, der Fokus liegt ausschließlich auf „Chips“, und sie haben wahrscheinlich ignoriert, dass der vollständige Name dieses Gesetzentwurfs „Chip and Science Act“ lautet.
Tatsächlich beliefen sich von den 280 Milliarden US-Dollar die Subventionen für „Chips“ auf insgesamt mehr als 54 Milliarden, und die restlichen mehr als 200 Milliarden gingen alle an die „Wissenschaft“. Letzteres ist offensichtlich das große Problem.
Was die mehr als 54 Milliarden Yuan an Subventionen für die Chipindustrie angeht, wurde sie in den letzten Tagen in zahlreichen Artikeln gründlich analysiert. Wer hat also die mehr als 200 Milliarden Yuan zur Unterstützung von „Forschung und Innovation“ weggenommen?
Laut der vom Wissenschaftsausschuss des Repräsentantenhauses veröffentlichten Zusammenfassung des Gesetzentwurfs wurde dieser hauptsächlich von Regierungsabteilungen und großen Forschungsförderungsagenturen aufgeteilt.
Hauptsächlich darunter die National Science Foundation (NSF), das National Institute of Standards and Technology (NIST), das Energieministerium und das Handelsministerium.
Unter ihnen sind die beiden Unternehmen, die am meisten erhalten haben, NSF und das Energieministerium, die in den nächsten fünf Jahren mindestens 81 Milliarden US-Dollar bzw. 67,9 Milliarden US-Dollar erhalten werden Inklusive werden sie mehr als 300 Milliarden Dollar erhalten.
Im Vergleich dazu scheint das Chip-Förderbudget von mehr als 54 Milliarden US-Dollar plötzlich nicht mehr so viel zu sein.
Mehr als 200 Milliarden US-Dollar, wie viel kann die KI-Industrie teilen?
Sobald der Gesetzentwurf in Kraft trat, analysierte das von Li Feifei mitbegründete HAI Institute der Stanford University den konkreten Verbleib des Geldes im Gesetzentwurf. Natürlich lag ihr Fokus nicht auf Chips, sondern auf KI .
In diesem Artikel werden hauptsächlich die Auswirkungen des „Chip and Science Act“ auf KI analysiert. Der konkrete Inhalt besteht darin, herauszufinden, welche Gelder für KI-bezogene Forschung und Projekte bereitgestellt werden können.
Die HAI-Analyse geht davon aus, dass die meisten dieser Investitionen mit KI zusammenhängen.
Zum Beispiel werden Investitionen in die Halbleiterindustrie Impulse für die Forschung und Entwicklung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz geben. Einige Investitionen sind speziell auf KI ausgerichtet, und der Gesetzentwurf enthält eine spezielle Liste von KI-bezogenen Förderprojekten.
Welche Begriffe hängen mit KI zusammen?
Dieser Chip-Gesetzentwurf sieht viele Investitionsprojekte im Bereich KI vor. Der Hauptzweck besteht darin, bestehende Pläne im Zusammenhang mit der Forschung und Entwicklung künstlicher Intelligenz sowie der Personalentwicklung zu erweitern.
Abschnitt 10232 des Gesetzentwurfs zielt speziell auf künstliche Intelligenz ab und verlangt vom NIST-Direktor, „weiterhin die Entwicklung von künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft zu unterstützen und Aktivitäten im Rahmen des National Artificial Intelligence Initiative Act von 2020 durchzuführen“, der auch der von 2021 ist National Defense Authorization Act (National Defense Authorization Act 2021).
Zu den spezifischen Inhalten dieses Abschnitts 10232 gehören:
- Erweitern Sie die Fähigkeiten des Instituts, einschließlich wissenschaftlicher Forscher und Forschungsinfrastruktur;
- Unterstützung von Mess-F&E-Systemen für fortschrittliche Computerchips und Hardware, die für künstliche Intelligenz entwickelt wurden; technische Standards und Richtlinien, die sichere und vertrauenswürdige Systeme der künstlichen Intelligenz fördern, wie z. B. die Verbesserung der Genauigkeit, Erklärbarkeit, Privatsphäre, Zuverlässigkeit, Robustheit und Sicherheit in Systemen der künstlichen Intelligenz.
- Schaffen Sie einen Rahmen für Management- und Künstliche-Intelligenz-Systeme.
- Entwickeln Sie Cybersicherheitstools , Verschlüsselungsmethoden und Best Practices für künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft;
- Der Gesetzentwurf ändert auch das NIST-Gesetz, um es dem NIST-Direktor zu ermöglichen, mit anderen privaten Sektoren und Hochschuleinrichtungen zusammenzuarbeiten, um „virtuelle Testumgebungen“ für „die Entwicklung von“ einzurichten Systeme für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, einschließlich Prüfständen zur Untersuchung von Schwachstellen und Bedingungen, die zu Fehlfunktionen, Fehlfunktionen oder Angriffen auf solche Systeme führen können.“
Darüber hinaus gibt es einige andere Gesetze und Vorschriften im Zusammenhang mit KI, darunter:
- Abschnitt 10224: Weist NIST an, ein Verteidigungsforschungsprogramm für künstliche Intelligenz einzurichten;
- Abschnitt 10313: Ermächtigt NSF, ein bundesstaatliches KI-Stipendienprogramm einzurichten, ähnlich dem CyberCorps-Stipendium (bei dem Studenten Stipendien erhalten, um an internetbezogenen Kursen teilzunehmen und sich zu engagieren).
- Abschnitt 10360: Weist die NSF an, öffentliche Forschung zu Forschungskapazitäten im Bereich der künstlichen Intelligenz, Faktoren für den Forschungserfolg und der geografischen Verteilung durchzuführen.
- Abschnitt 10771: Genehmigt Zuschüsse für künstliche Intelligenz und Informationstechnologie das Büro für Umweltmanagement des Energieministeriums
Stanford HAI, gegründet von Li Feifei
Werfen wir einen Blick auf die Analyseorganisation dieses Berichts – das Human-Centered AI Institute (HAI) der Stanford University.
Die Institution wurde am 18. März 2019 gegründet. Li Feifei, ein Gigant der KI-Branche, und John Etchemendy, ehemaliger Rektor und Professor für Philosophie an der Stanford University, fungieren gemeinsam als Dekane des Instituts.
HAI besteht aus etwa 200 Fakultätsmitgliedern aus 7 Fakultäten der Stanford University und bringt multidisziplinäre Forscher aus den Bereichen Informatik, Neurobiologie, Wirtschaft, Philosophie usw. zusammen. Außerdem wurden der ehemalige Google-CEO Eric Schmidt und andere Branchenexperten eingestellt Mitglieder des Beratungsteams.
Engagiert für die Forschung, Anleitung und Entwicklung menschenzentrierter Technologien und Anwendungen der künstlichen Intelligenz, die Stärkung der Zusammenarbeit mit Industrien (in den Bereichen Technologie, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Fertigung usw.), Regierungen und Nichtregierungsorganisationen sowie die Verwirklichung des Menschen Veränderung durch künstliche Intelligenz Eine glänzende Zukunft.
Der Präsident der Stanford University, Marc Tessier Lavigne, hielt auf dem Eröffnungsforum des Instituts eine Rede, in der er sagte, dass künstliche Intelligenz ein großes Potenzial zur Verbesserung des menschlichen Lebens gezeigt habe, aber auch viele potenzielle Risiken mit sich bringe Künstliche Intelligenz vorantreiben und künstliche Intelligenz besser nutzen, um die Lebensqualität der Menschen zu verbessern.
Li Feifei sagte: „Die Einbeziehung ethischer Forschung in die Grundlagen der Forschung und Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz hat höchste Priorität.“
HAI wurde aus drei einfachen und leistungsstarken Konzepten geboren: Die Entwicklung künstlicher Intelligenz sollte sich an ihren Auswirkungen auf die menschliche Gesellschaft orientieren. Künstliche Intelligenz sollte menschliche Fähigkeiten verbessern, anstatt den Menschen zu ersetzen und Tiefe.
Sie sagte, dass HAI versucht, die folgenden Ziele zu erreichen: Durchbrüche in der interdisziplinären Forschungszusammenarbeit zu erzielen; ein Forum aufzubauen, das die Bildung und Popularisierung globaler Ideen fördert und Veränderungen fördert;
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonInterpretation des Stanford HAI Institute: Der „Chip Act' gibt 280 Milliarden US-Dollar aus, wie viel kann die KI-Industrie bekommen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



Um die Zeitüberschreitung für Vue Axios festzulegen, können wir eine Axios -Instanz erstellen und die Zeitleitungsoption angeben: in globalen Einstellungen: vue.Prototyp. $ Axios = axios.create ({Timeout: 5000}); In einer einzigen Anfrage: this. $ axios.get ('/api/user', {timeout: 10000}).

Verarbeiten Sie 7 Millionen Aufzeichnungen effizient und erstellen Sie interaktive Karten mit Geospatial -Technologie. In diesem Artikel wird untersucht, wie über 7 Millionen Datensätze mithilfe von Laravel und MySQL effizient verarbeitet und in interaktive Kartenvisualisierungen umgewandelt werden können. Erstes Herausforderungsprojektanforderungen: Mit 7 Millionen Datensätzen in der MySQL -Datenbank wertvolle Erkenntnisse extrahieren. Viele Menschen erwägen zunächst Programmiersprachen, aber ignorieren die Datenbank selbst: Kann sie den Anforderungen erfüllen? Ist Datenmigration oder strukturelle Anpassung erforderlich? Kann MySQL einer so großen Datenbelastung standhalten? Voranalyse: Schlüsselfilter und Eigenschaften müssen identifiziert werden. Nach der Analyse wurde festgestellt, dass nur wenige Attribute mit der Lösung zusammenhängen. Wir haben die Machbarkeit des Filters überprüft und einige Einschränkungen festgelegt, um die Suche zu optimieren. Kartensuche basierend auf der Stadt

Der Artikel führt den Betrieb der MySQL -Datenbank vor. Zunächst müssen Sie einen MySQL -Client wie MySQLworkBench oder Befehlszeilen -Client installieren. 1. Verwenden Sie den Befehl mySQL-uroot-P, um eine Verbindung zum Server herzustellen und sich mit dem Stammkonto-Passwort anzumelden. 2. Verwenden Sie die Erstellung von Createdatabase, um eine Datenbank zu erstellen, und verwenden Sie eine Datenbank aus. 3.. Verwenden Sie CreateTable, um eine Tabelle zu erstellen, Felder und Datentypen zu definieren. 4. Verwenden Sie InsertInto, um Daten einzulegen, Daten abzufragen, Daten nach Aktualisierung zu aktualisieren und Daten nach Löschen zu löschen. Nur indem Sie diese Schritte beherrschen, lernen, mit gemeinsamen Problemen umzugehen und die Datenbankleistung zu optimieren, können Sie MySQL effizient verwenden.

Es gibt viele Gründe, warum MySQL Startup fehlschlägt und durch Überprüfung des Fehlerprotokolls diagnostiziert werden kann. Zu den allgemeinen Ursachen gehören Portkonflikte (prüfen Portbelegung und Änderung der Konfiguration), Berechtigungsprobleme (Überprüfen Sie den Dienst Ausführen von Benutzerberechtigungen), Konfigurationsdateifehler (Überprüfung der Parametereinstellungen), Datenverzeichniskorruption (Wiederherstellung von Daten oder Wiederaufbautabellenraum), InnoDB-Tabellenraumprobleme (prüfen IBDATA1-Dateien), Plug-in-Ladeversagen (Überprüfen Sie Fehlerprotokolle). Wenn Sie Probleme lösen, sollten Sie sie anhand des Fehlerprotokolls analysieren, die Hauptursache des Problems finden und die Gewohnheit entwickeln, Daten regelmäßig zu unterstützen, um Probleme zu verhindern und zu lösen.

Remote Senior Backend Engineer Job Vacant Company: Circle Standort: Remote-Büro-Jobtyp: Vollzeitgehalt: 130.000 bis 140.000 US-Dollar Stellenbeschreibung Nehmen Sie an der Forschung und Entwicklung von Mobilfunkanwendungen und öffentlichen API-bezogenen Funktionen, die den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung abdecken. Die Hauptaufgaben erledigen die Entwicklungsarbeit unabhängig von RubyonRails und arbeiten mit dem Front-End-Team von React/Redux/Relay zusammen. Erstellen Sie die Kernfunktionalität und -verbesserungen für Webanwendungen und arbeiten Sie eng mit Designer und Führung während des gesamten funktionalen Designprozesses zusammen. Fördern Sie positive Entwicklungsprozesse und priorisieren Sie die Iterationsgeschwindigkeit. Erfordert mehr als 6 Jahre komplexes Backend für Webanwendungen

MySQL kann JSON -Daten zurückgeben. Die JSON_EXTRACT -Funktion extrahiert Feldwerte. Über komplexe Abfragen sollten Sie die Where -Klausel verwenden, um JSON -Daten zu filtern, aber auf die Leistungsauswirkungen achten. Die Unterstützung von MySQL für JSON nimmt ständig zu, und es wird empfohlen, auf die neuesten Versionen und Funktionen zu achten.

Die MySQL -Leistungsoptimierung muss von drei Aspekten beginnen: Installationskonfiguration, Indexierung und Abfrageoptimierung, Überwachung und Abstimmung. 1. Nach der Installation müssen Sie die my.cnf -Datei entsprechend der Serverkonfiguration anpassen, z. 2. Erstellen Sie einen geeigneten Index, um übermäßige Indizes zu vermeiden und Abfrageanweisungen zu optimieren, z. B. den Befehl Erklärung zur Analyse des Ausführungsplans; 3. Verwenden Sie das eigene Überwachungstool von MySQL (ShowProcessList, Showstatus), um die Datenbankgesundheit zu überwachen und die Datenbank regelmäßig zu sichern und zu organisieren. Nur durch kontinuierliche Optimierung dieser Schritte kann die Leistung der MySQL -Datenbank verbessert werden.

Die MySQL-Datenbankleistung Optimierungshandbuch In ressourcenintensiven Anwendungen spielt die MySQL-Datenbank eine entscheidende Rolle und ist für die Verwaltung massiver Transaktionen verantwortlich. Mit der Erweiterung der Anwendung werden jedoch die Datenbankleistung Engpässe häufig zu einer Einschränkung. In diesem Artikel werden eine Reihe effektiver Strategien zur Leistungsoptimierung von MySQL -Leistung untersucht, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendung unter hohen Lasten effizient und reaktionsschnell bleibt. Wir werden tatsächliche Fälle kombinieren, um eingehende Schlüsseltechnologien wie Indexierung, Abfrageoptimierung, Datenbankdesign und Caching zu erklären. 1. Das Design der Datenbankarchitektur und die optimierte Datenbankarchitektur sind der Eckpfeiler der MySQL -Leistungsoptimierung. Hier sind einige Kernprinzipien: Die Auswahl des richtigen Datentyps und die Auswahl des kleinsten Datentyps, der den Anforderungen entspricht, kann nicht nur Speicherplatz speichern, sondern auch die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit verbessern.
