大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于IBM中國研究院的問題，于是小編就整理了5個相關介紹IBM中國研究院的解答，讓我們一起看看吧。

ibm中國研究院怎么樣？

IBM 中國研究院 1995年 9月成立于中國北京，是 IBM 在全球設立的 12大研究機構之一。2008年 10月，IBM 中國研究院上海分院成立，便于當地合作伙伴更好地了解 IBM 技術和研究能力以加強合作。多年來 IBM 中國研究院一直穩步成長，已成為中國最具聲望及被廣泛認可的研究機構之一。

IBM主要是干什么的？

IBM國際商業機器公司，或萬國商業機器公司，簡稱IBM（InternationalBusinessMachinesCorporation），公司網址（簡體中文）：http://www.ibm.com/cn/。總公司在紐約州阿蒙克市公司，IBM為計算機產業長期的領導者，在大型/小型機和便攜機(ThinkPad)方面的成就最為矚目。

其創立的個人計算機(PC)標準，至今仍被不斷的沿用和發展。

另外，IBM還在大型機，超級計算機（主要代表有深藍和藍色基因），UNIX，服務器方面領先業界。

軟件方面，IBM軟件部(SoftwareGroup)整合有五大軟件品牌，包括Lotus,WebSphere,DB2,Rational,Tivoli，在各自方面都是軟件界的領先者或強有力的競爭者。

99年以后,微軟的總體規模才超過IBM軟件部。截止目前,IBM軟件部也是世界第二大軟件實體。IBM還在材料、化學、物理等科學領域有很大造詣。

硬盤技術即為IBM所發明，掃描隧道顯微鏡(STM)，銅布線技術，原子蝕刻技術也為IBM研究院發明。

IBM悄悄關閉中國研究院，背后到底藏著什么大趨勢？

老美打壓中國，科技無國界就是一個笑話，科技某些領域超越老美，它就想打壓你，法國阿爾斯通，90年代日本半導體，還有現在的華為。美國科技自己不創新，也要打壓那些迎頭趕上的公司。

在科技方面，中國這幾年進步神速，家用的大不部分中國都能自己玩了，余下不怎么高明的部分，美國打死也不會買給我們，所以遏制是美國的必須選項，所以一不要抱怨，二不要留戀，三不要奢望，至于我們該怎么做，我個人覺得先解決住房教育醫療問題，壓力太大，不會形成創新，另外就是要建立依法治國。不然我們在這場爭斗中失敗的概率非常大。

IBM研究院最近公布的“百萬人臉數據集”，有著怎樣的特點？

盡管技術本身是中立的，但在人工智能（AI）的開發過程中，難免會引入一些人類的偏見。

為了減少這方面的偏差，IBM 研究院剛剛打造了一套更加多樣化的“百萬人臉數據集”。

近年來，隨著智能手機的普及，面部識別已經在許多領域得到了廣泛的運用。

然而在一些測試中，某些看似很優秀的 AI，竟然也會敗下陣來。

（圖自：IBM Research）

鑒于不少情況與某些膚色或年齡相關，IBM 研究院希望進一步消除這方面的偏差。

顯然，這是一個多層次的問題，很大程度上歸咎于開發人員和創建者沒有深思熟慮。

此外，如果沒有包羅萬象的人臉數據集，AI 也難免在訓練過程中有失偏頗。

憑借全新的“百萬多樣性人臉數據集”，AI 開發者將能夠充分考慮到多樣性的面部特征（DiF）。論文解釋稱：

為使面部識別能夠按照要求執行（既公平又準確），訓練用的數據，必須提供足夠的平衡和覆蓋。

它應該足夠大、且多樣化，以便了解更多類型的面部固有差異。圖像必須反映我們在世界中看到的面部特征的多樣性。

據悉，這批面孔來自一套更加龐大的 1 億圖像數據集（Flickr 創作共用）。

通過運行另一套機器學習系統，并找到盡可能多的到面孔。然后將它們隔離并裁剪，再開始真正的工作。

這些集合可被其它機器學習算法所攝取，因此需要多樣化、且準確的標記。

DiF 數據集中包含了一百萬張面孔，且每個都附有元數據，以描述眼間距和額頭等特征。

結合上述多種措施，系統可用于匹配圖像與個人的‘面部印記’，但仍需考慮算法是否對某個種族群體是否合適。

有鑒于此，IBM 團隊整理了一套修訂版本，不僅包括了簡單的內容，還描述了各措施之間的關聯 —— 比如眼睛上方和鼻子下方區域的比例、膚色、對比度、以及著色類型。

此外，用戶的年齡也可被自動估計。人們被要求標記男性或女性的面部，并猜測其年齡。

當然，這里肯定會存在一定的偏差，但與其它任何公開的面部識別訓練數據集相比，所有這些都可以在更廣義的尺度上去理解。

帶領這項研究的 IBM 研究員 John R. Smith 在一封電子郵件中稱：

在文化和生物學上，種族之間的界限并不明顯。我們選擇專注于能夠可靠測定的編碼方案，為多樣性分析提供一定規模的支持。

IBM新發布的8-bit模擬芯片，處于怎樣的領先地位？

在現代計算硬件中，需要頻繁地將數據從處理器到存儲器之間來回搬運，然而該過程會耗費大量的時間和精力。

好消息是，IBM 研究院剛剛宣布了人工智能硬件的最新進展 —— 通過內存計算的方式，將內存單元作為處理器來使用。

【減少了數據騰挪的麻煩之后，可將能源需求減少 90%】

在本周舉辦的國際電子器件會議（IEDM）和神經信息處理系統會議（NeurIPS）上，IBM 介紹了迄今為止精度最高的“8-bit 模擬芯片”（較此前提升了一倍）。

這套全新的解決方案，使用了被稱作“投影相變存儲器”的新方法，簡稱 Proj-PCM 。與具有類似精度的數字架構相比，其能耗僅為 1/33 。

IBM 表示，研究人員在 Proj-PCM 中插入了一個與相變段平行的“非絕緣投影段”。

在寫入過程中，投影段對設備操作的影響最小。但在讀取的時候，變成狀態的電導值，主要由投影段來確定 —— 其對電導的變化，具有顯著的免疫力。

如此一來，Proj-PCM 可實現比以往的 PCM 設備更高的精度。IBM 表示：

改進的精度，證明了‘內存計算’有朝一日可被用于物聯網和邊緣應用等低功耗環境、同時實現高性能深度學習的能力。

除了模擬芯片的最新進展，IBM 還提出了針對數字計算的新方法。

其能夠以 8-bit 精度訓練深度學習模型，同時保持圖像、速度、文本數據集類別的模型精度。

上述研究突破，在 IBM Research 的論文中有詳細介紹。原標題為：

《8-Bit Precision for Training Deep Learning Systems》

到此，以上就是小編對于IBM中國研究院的問題就介紹到這了，希望介紹關于IBM中國研究院的5點解答對大家有用。