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多級存儲器與模擬內(nèi)存內(nèi)計算完美融合，人工智能邊緣處理難題迎刃而解
- 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)已成為我們生活中不可或缺的部分。利用自然語言處理（NLP）、圖像分類和物體檢測實現(xiàn)的人工智能（AI）應(yīng)用已深度嵌入到我們使用的眾多設(shè)備中。大多數(shù)AI應(yīng)用通過云引擎即可出色地滿足其用途，例如在Gmail中回復(fù)電子郵件時可以獲得詞匯預(yù)測。雖然我們可以享受到這些AI應(yīng)用帶來的益處，但這種方法導(dǎo)致隱私、功耗、延時和成本等諸多因素面臨挑戰(zhàn)。如果有一個能夠在數(shù)據(jù)來源處執(zhí)行部分或全部計算（推斷）的本地處理引擎，那么這些問題即可迎刃而解。傳統(tǒng)數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的存儲器功耗存在瓶頸，難以實現(xiàn)這一目標。為了解決這
- 關(guān)鍵字： AI NLP FG SDK ADC
ITU-T FG IPTV標準化最新進展
- 1、引言 為了滿足全球ITU-T成員對IPTV國際標準的需求，ITU-T于2006年4月決定成立IPTV焦點組（FG IPTV）。FG IPTV的職責(zé)是協(xié)調(diào)和促進全球各標準化組織、論壇、協(xié)會以及ITU-T相關(guān)研究組的IPTV標準化活動。FG IPTV將向全球所有的ITU-T成員國、小會員（Sector Member）和協(xié)會開放，向任何ITU-T會員國的個人和企業(yè)開放，包括各種國際性、地區(qū)性和國家組織。FG IPTV首選需要進行的工作包括： ●確定IPTV的定義；明確IPTV的業(yè)務(wù)場景、驅(qū)動力以及與其他
- 關(guān)鍵字： FG IPTV標準 ITU-T 通訊 網(wǎng)絡(luò) 無線
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