1? ?英特爾在打造廣泛的邊緣AI產品當下，隨著AI 落地進入深水期，在嵌入式AI 成為炙手可熱的賽道同時，越來越多AI 需要從云端擴展到設備端和邊緣端。英特爾不僅重視嵌入式AI，同時也在打造更廣泛的邊緣AI 產品。從擅長對大量非結構化語音和文本數據進行訓練和推理的英特爾? 至強? 可擴展處理器，到為實時推理提供出色吞吐量和低延遲的英特爾?FPGA 以及支持深度學習加速并適合廣泛AI 應用的酷睿處理器，再到為攝像頭提供超低功耗推理的英特爾?Movidius? 視覺處理單元（VPU）等，
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202109 AI 邊緣
– Silicon Labs擴展Series 2平臺，支持Amazon Sidewalk、mioty、無線M-Bus和Z-Wave
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Silicon Labs 物聯網 SoC
1? ?AI技術可用于廣泛的終端市場在ST（意法半導體）產品覆蓋的所有終端市場中（諸如工業、個人電子產品、家用電器、醫療保健、汽車等等），人工智能（AI）技術在其中的應用率一直在增長。ST 已發布了一些基于32 位微控制器、MPU 和MEMS 傳感器的AI 解決方案，這些方案被大量地采用，市場熱度高昂。我們的解決方案可以在所有這些市場應用用例和許多其他用例中為客戶提供支持。為了減少帶寬、電源需求和延遲，近年來的趨勢是從以云為中心的AI 解決方案轉向所謂的邊緣AI，在邊緣AI 中，機器學
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202109 嵌入式 AI
1? ?關注工業控制、智慧城市、智能家居在工業和物聯網領域中，恩智浦關注的嵌入式人工智能（AI）和機器學習應用主要包括工業控制、智慧城市以及智能家居3個方面。●? ?工業控制。恩智浦通過提供能夠進行實時觀察、學習和調整的設備來為企業用戶提供更好的預測和控制功能，通過提高設備的智能化程度來提高終端產品性能。在工業控制中的人機接口（HMI）應用領域，主要產品類型包括用戶友好型消費產品屏幕、安全可靠的汽車驅動程序接口、工業面板、繳費機和數據訪問終端等。在這些應用中，恩智浦
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202109 AI MCU
1? ?英飛凌在邊緣（Edge）設備上釋放機器學習（ML）的能力市場對舒適性、便利性和簡單性的需求不斷增加，對娛樂、安全和能源效率領域更多功能的需求也在日益增長，這將大大增加對智能家居的興趣和承諾。邊緣人工智能（AI）將成為這些產品的關鍵推動因素。今天的物聯網硬件/軟件開發人員面臨著在構建這些未來設備時的一系列復雜設計。從復雜的集成無線連接，到優化電池供電設計中的系統功率，再到集成傳感器融合，讓物聯網工作對任何團隊來說都是一項艱巨的任務。作為連接現實世界和數字世界的領導者，英飛凌非常了解
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202109 機器學習 AI
1? ?為什么AI/ML發展如此迅速？多年來，人工智能（AI）/機器學習（ML）市場一直以指數級的速度快速增長，其解決方案遍布我們周圍，從機器人和其他機械系統的預測故障算法、電子商務中的購買行為建議、自動駕駛車輛的目標檢測、電子交易中的風險緩解到DNA測序等等，我們身邊有各種各樣的解決方案，示例不勝枚舉。那么，為什么AI/ML發展如此迅速呢？據IDC、Gartner和其他市調機構的分析，全球大約80%的數據是非結構化數據。電子郵件、照片、語音郵件、視頻和許多其他數據源每天都在堆積。無論
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AI 機器學習 FPGA
1? ?嵌入式開發挑戰及賽靈思的解決方案在嵌入式AI 產品落地的過程中，開發者遇到最多的問題或者說挑戰主要有三個：①該方案是否靈活可擴展，能夠適配不同規模的產品？②是否有簡單易用的AI?開發工具以降低FPGA?開發門檻？③如何突破瓶頸，在算力有限的邊緣端實現最大性能？?賽靈思在2020?年初正式推出了VitisTM?AI?解決方案，它是一套面向賽靈思自適應??Zynq??SoC，Zynq?&nbs
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202109 AI
“十四五”規劃綱要將新一代人工智能（AI）作為議題重點提及，彰顯了人工智能在中國帶動數字經濟產業轉型升級的重要戰略地位。中國是世界上最大的制造大國，制造業與人工智能的結合是中國從制造大國走向制造強國的重要一步，是中國直面國內國際挑戰的重要超車機遇。同時，近幾年中國圍繞工業互聯網，大力推進工業企業轉型升級，在政府和產業界的共同推動下，市場高速發展，企業應用不斷加速。1? ?工業智能是工業數字化轉型的新引擎在工業互聯網、新基建、數字經濟等政策發布的背景下，以工業為代表的傳統行業企業進行產業
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202109 AI 質檢
我們基于瑞薩RZ/A2M和它獨有的DRP技術，構建了多款解決方案，包括工業自動化中的目標物體檢測與追蹤、二維碼編碼類型的快速檢測等。這次，我們就來拆解如何使用RZ/A2M的DRP與嵌入式AI結合實現口罩人臉檢測。在示例中我們通過MIPI接口連接Sony IMX219 CMOS傳感器，輸入一個1280x720分辨率的圖像，通過RZ/A2M的DRP對輸入圖像做Simple ISP處理，圖像縮放處理，然后運行一個輕量級且高效的口罩，人臉檢測模型。它能夠實現在人臉檢測模式下30FPS的檢測速度，在區分是否戴口罩的
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AI 視覺
話不多說，我們開始拆解如何使用RZ/A2M的DRP實現在8ms時間內檢測5中不同編碼格式的二維碼。二維碼又稱二維條碼，常見的二維碼為QR Code，QR全稱Quick Response，是一個近幾年來移動設備上非常流行的一種編碼方式，它比傳統的Bar Code條形碼能存更多的信息，也能表示更多的數據類型。除了這種常見的QR Code之外，還有一些其它編碼格式的二維碼，例如Micro QR Code, DataMatrix, AZTec和漢信碼等等，因此要求掃碼槍能夠識別多種不同編碼的二維碼。 常規的操作是
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二維碼 AI 視覺
Warning: file_get_contents(https://mma.prnasia.com/media2/1599691/image_1.jpg?p=medium600" title="三星半導體 HBM-PIM): failed to open stream: HTTP request failed! HTTP/1.1 400 Bad Request
in /var/www/html/www.edw.com.cn/www/rootapp/controllerssitem
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內存 AI 三星
8月24日消息，據國外媒體報道，周二，三星表示，未來三年，它將向半導體、生物制藥、電信、人工智能（AI）、機器人等戰略業務投資240萬億韓元（約合2060億美元）。 三星表示，這筆投資將有助于增強該集團在芯片制造等關鍵行業的全球地位，同時使其能夠在機器人和下一代電信等新領域尋求增長機會。 據外媒報道，三星這240萬億韓元的投資將直接創造4萬個就業崗位，其中180萬億韓元將用于投資韓國。 自2020年下半年以來，芯片短缺問題就成為半導體行業的主旋律。目前，該問題已對全球汽車制造商造成沖擊，其根源是
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三星 半導體 AI 人工智能
意法半導體STM32Cube.AI開發環境為用戶提供各種機器學習技術，為他們盡可能高效地解決分類、聚類和新穎性檢測三種算法挑戰提供更多靈活性。除了能夠在STM32*微控制器(MCU)上開發用于邊緣推理的神經網絡外，最新的STM32Cube.AI版本(7.0版)還支持新的監督和半監督方法，這些方法可以處理更小的數據集和更少的CPU周期。其中包括孤立森林異常檢測(iForest)和單類支持向量機(OC-SVM)新穎性檢測，以及K-means和SVM分類器算法，現在，用戶無需人工寫代碼就能實現這些算法。除神經網
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STM32Cube.AI STM32
人工智能驅動自動化軟件行業的領先企業Adapdix宣布，已收購首個針對邊緣計算和混合云環境地理分布數據管理分析平臺開發商Edge Intelligence。Edge
Intelligence的數據管理平臺是Adapdix EdgeOps? AI/ML Data
Mesh產品的理想補充，將使Adapdix能夠瞄準更多的新市場，并在邊緣自動化市場擴展其產品。EdgeOps和Edge
Intelligence的合并平臺將能夠實現數據生成源位置的分布式AI和企業數據管理。這使Adapdix能夠為在邊緣
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Adapdix AI
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您好，目前還沒有人創建詞條ai labs!
歡迎您創建該詞條，闡述對ai labs的理解，并與今后在此搜索ai labs的朋友們分享。
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