芯片存储容量提高1000倍
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加入强化学习 这其中包括了应用突破学习来设置使用机器人和自动驾驶操作的控制系统的参考案例，加强培训就是可以训练agent做出正确决定的算法，当智能体保持状态st时，根据策略π来确定一个动作at，q学习数学模型正是强化学习算法的其中一个，他们将使用提升培训或程度提升培训的方式采用算法形式分为q学习及其变体、结构及其变体以及分布式多智能体强化学习三种。这是机器学习和人工智能带来的主要成就之一，因为算法通常遇到奖励信号稀疏和延长的情况。加强培训进行操作奖励函数对智能体的方式进行调整，程度提高学习则将深层神经网络应用于强化学习算法，然后，能够将配置自动体和自定义智能体行为matlab对象或Simulink模块进行实现，与传统算法检测相比，研究人员降低了环境设计，而是简单在现实世界对机器人通过训练。 deepmind与加州旧金山人工智能研究机构，内部通过开发人工智能来玩较为复杂的游戏，就好像多人实时策略型游戏dota和《星际争霸》(starcraft)，内部的提升培训是人工智能学习的一种，有可能让系统对于外观评价在未知的复杂场景中做分析，为了让人工智能才能更加地玩好游戏，人工智能专家制定了模式手势回报、价值判断q函数等高端战略，从而来让人工智能更多地学习。 自动驾驶领域 因自动驾驶是用ai和机器学习来集成机械、电子和计算能力以得到及时驾驶决定的繁琐程序，自动驾驶仿真可以实现多个目标，一测试自动驾驶汽车在环境感知、导航和管理等多种因素的能力；二是形成一大批有元素的训练数据来训练深层神经网络等学习方法，用户只要安排一个仿真模型来表达与之交互并努力降低的情况，而没有提供标明或者未标注的预定义训练数据集。 为了满足高清、4K/8K图形、图像渲染、色彩空间变换、虚拟演播和HDR等专业领域的显示处理能够，NVIDIA推出了NVIDIA Quadro系列的专业显卡，其强大显示处理能力不但为新奥特8K多通道采集系统、8K慢动作回放系统以及石墨8K在线展示平台系统提供了强有力的支持，而且还为博采传媒实现了实时驱动1亿8千万个像素点巨型LED屏的能力，确保摄影机取景范围拥有8K分辨率，为影视拍摄流程带来了颠覆性的变革。 在网络产品上，NVIDIA Mellanox网络的以太网和InfiniBand被广泛应用于服务器、存储和超融合基础设施等端到端的领域。借助在高带宽场景多年的技术积累，Rivermax解决方案突破了软件视频方案的瓶颈，帮助客户跨过超高清传输的鸿沟。该方案的数据包步调可精确保证数据流速，释放视频数据流处理的潜能，且能大幅节约CPU资源。同时面向主流云应用，包括VMWare、Linux和Windows guest OS等等。 此外，借助NVIDIA RTX系列显卡提供的虚幻引擎实现了实时光线追踪技术，Quixel真实资产扫描，依靠虚幻引擎光线追踪渲染，Epic Games开发的虚幻引擎(Unreal Engine)能够极大降低环境建模和材质的难度和成本，使得小型团队也能制作出高品质的场景。 而强氧科技HDR后期制作解决方案则是在同一个工具中将专业8K剪辑、调色、视觉特效和音频后期制作融于一身的解决方案，其中大部分计算内容都会由GPU来处理。通过让NVIDIA GPU参与到编解码运算中，配合RAW优秀的现代编解码格式，能够实现更高质量的内容制作。
“GPU是NVIDIA的看家本领，是GPU的发明者!NVIDIA GPU不但在传统的3D建模、3D图形图像、电视广电素材片源制作中有非常震憾、非常强大的应用，而且能够实现在不同软件中进行任务切换，让所有的创意工作流程事半功倍。”沈威强调，正所谓工欲善其事、必先利其器，用户将预算花在更好的NVIDIA产品上，不但能够让投资更具有前瞻性、而且还能够提供更高的性价比。因此，NVIDIA GPU将为整个广电行业，带来翻天覆地的变化。 新技术推动下，广电传媒行业迎来诸多新的挑战 层出不穷的新技术，在给广电传媒体行业带来更多更好发展空间的同时，也提出了更多新的要求，带来了更多新的挑战。 从1080P到4K，再到未来的8K，画质的不断提高在让用户真正体验“身临其境”的视频感受;5G技术的普及，彻底解决了传输带宽的问题，能够让用户随时随地观看更加精彩的视频。当然，超高的分辩率不仅对专业的图形编辑设备提出了更高的性能要求，而且对于摄像机到服务器后期制作的内容传输要求也提出了更高的要求。此外，如何在视频节目中更好的进行用户互动，提高观众可参与度，也是广电传媒行业面临的主要挑战。 NVIDIA 中国区高级技术市场经理施澄秋在接受记者采访时表示，新的技术下，除了要给用户提供更加丰富、质量更高的内容之外，还要将更好的互动形式提供给用户。此外，还要满足广告主在内容中实时、适当的插入具有融合性、植入性、互动性的广告内容，以此来提高观众可参与度。此前传统“离线式”渲染、预录式的内容已经不能够满足当前广播电视行业的需求，而海量的直播内容就需要利用高性能的GPU来满足广电行业对于实时运算的需求。 施澄秋同时表示，在满足以上这些需求之外，如何利用AI技术对用户行业进行分析，将视频进行管理、分类、标签、发放、预判等，精准的为不同用户提供定制化的节目，也是广电行业面临的主要挑战。 当然，高质量的视频也给摄像机到服务器后期制作的传输要求提出了更高的要求。NVIDIA Mellanox 高级市场开发经理陈龙表示，随着4K/8K超高清业务的兴起，传输带宽极剧膨胀，传统的SDI视频传输方式遇到了巨大的瓶颈。据介绍，按照原有的传输方式，满足4K传输需要8G-9G带宽，3G SDI线要么以4根方式实现12G的带宽，要么换成12G的SDI传输方式，不但组网复杂且成本高昂，且传输距离严重受限，更不用说8K视频。 事实上，NVIDIA研究人员和技术人员都看到了这些痛点，发现行业趋势正从OTT向SVOD过渡，因此推出了各种产品和解决方案，来满足用户需求。沈威表示，OTT市场不断蓬勃壮大，预计到2025年将达到3300亿美金的市场。 以全线产品解决方案，赋能广电传媒行业高速发展
NVIDIA在广电传媒体行业深耕多年，了解用户的痛点，并精准把握行业的发展趋势，推出了多种产品和解决方案，以满足行业用户需求。在本次媒体沟通会上，NVIDIA带着诸多合作伙伴，为大家全面介绍和演示了其在广播电视行业的产品和解决方案，包括NVIDIA Turing架构的Quadro RTX GPU和RTX平台让实时8K录制变为现实，基于深度学习方法的NVIDIA NGX SDK让开发者能够轻松将AI功能集成到应用程序当中，以及NVIDIA RTX 服务器能够实现实时离线渲染、加速桌面渲染以及提供虚拟工作站性能。 （编辑：淮南站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
