作為主要從事自主品牌的集成電路芯片研發設計及銷售的企業有望迎來快速成長的機遇期，國民技術（300077，SZ）便是其中之一。公開資料顯示，國民技術是集成電路設計企業，主要從事自主技術、自主品牌的集成電路芯片的研發設計及銷售，并提供相應的系統解決方案和售后的技術支持服務。10月24日晚間，國民技術發布2022年三季度業績，公司實現營業收入9.34億元，較上年同期增加3.25億元，增長53.33%，主要是負極材料和通用MCU銷售收入增加所致。進入2022年以來，由于受到疫情反復、外部復雜環境、通貨膨脹以及終端
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國民技術 MCU 集成電路芯片 石墨負極材料 新能源負極材料
為加速人工智能技術和人才培養在產業端的落地，2022年10月維視智造與西安電子科技大學計算機科學與技術學院聯合舉辦了“機器視覺”線上授課，為2022級研究生帶來機器視覺基礎培訓、通用視覺檢測軟件VisionBank實操講解及工業案例講解演示。 一、機器視覺課堂：解決“真問題”，獲取“硬成果”隨著經濟發展進入新常態，人才供給與需求關系深刻變化，面對經濟結構深刻調整、產業升級加快步伐，如何建立適配行業的人才培養標準，并在高校的教學實踐中落地，成了校企合作的關鍵工作。西安電子科技大學在全球人工智能領域
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維視智造 西安電子科技大學 AI 人才培養
2022年10月24日，vivo影像戰略發布會正式召開，新一代自研影像芯片亮相。據vivo透露，新一代自研影像芯片將采用AI-ISP架構，將傳統ISP低延時、高能效的特點進一步帶入到AI實時處理運算架構中。其定制了10bit MAC 電路，可以高效執行10bit運算，推理延遲較傳統NPU最多降低了96%，能效比最高提升了200%。基于AI-ISP架構革新，vivo下一代自研芯片帶來了三大自研單元的升級，實現了三大突破：第一、片上內存單元的升級，帶來了每秒1.3萬億bit的數據吞吐速率，擁有了強大的算力保障
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vivo 影像芯片 AI-ISP架構
MCU歷史悠久，近幾年因缺貨影響更是發展迅速，五花八門的品項有8位、16位、32位、單核心、雙核心，技術項目也越來越復雜，本場東西講座特別邀請笙泉科技產品企劃營銷處長兼深圳應用工程處長廖崇榮擔任講者，憑借在MCU與IC設計領域多年的實務經驗，提供開發者MCU選擇懶人包。笙泉科技成立于1999年，是一家基于MCU的IC設計公司，專注于開發以Flash為內存基礎，含括集成電路開發、設計與銷售的專利技術建置布局，目前主要銷售產品包括ARM Cortex-M3 MCU、ARM Cortex-M0 MCU、8051
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MCU 笙泉科技
1? ?前言:孔明與AI的激情相遇在上一期里我們說明了當今主流AI 的主要技能是基于大數據分析找出相關性，并迅速歸納出規律性。這項強大的能力，與人類天賦的溯因性推理能力之間，具有巧妙的互補性，就是：●? ?人類的天賦溯因性推理，協助AI 把它天賦的相關性轉化為強大的因果性推理能力；●? ?AI 的因果性推理，也能協助人類更加發揮其溯因性推理能力，激發出人類更高的創新力。其中第一項，上期已經舉例解說了；在本期里，將舉例解說第二項的互補性——人類如何
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202210 人機協同 AI
來自北京大學、東方理工、南方科技大學和鵬城實驗室等機構的研究團隊提出了一種語義可解釋人工智能(semantic explainable AI, S-XAI）的研究框架，該框架從語義層面解釋了 CNN 的學習機制。近年來，CNN 因其優異的性能，在計算機視覺、自然語言處理等各個領域受到了研究者們的青睞。但是，CNN 是一個 「黑盒」 模型，即模型的學習內容和決策過程很難用人類能夠理解的方式提取和表達，這限制了它的預測可信度和實際應用。因此，CNN 的可解釋性受到了越來越多的關注，研究者們試圖采用特征可視化，
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AI AI語義識別 CNN學習機制 S-XAI
10月20日消息，世界上大約7000種已知的語言中，有40%沒有標準的書寫系統。這些沒有文字的語言給現代機器學習翻譯系統帶來了一個獨特的問題，因為翻譯通常需要先將口頭語言轉換為書面文字，翻譯后再將文字還原為語音。不過Meta公司10月19日宣布，已經通過其最新的開源語言人工智能（AI）解決了這個問題。 Meta公司公布了“第一個由人工智能驅動的無文字語言的語音翻譯系統”，該系統成功地翻譯了閩南語，這是一種主要在臺灣地區使用的口頭語言。 了解到，該系統是Meta公司人工智能項目的一部分，被稱為“通用
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Meta AI 翻譯
10月20日消息，谷歌公布其正在研究的“乒乓球機器人”項目i-Sim2Real，其機器人在與人類對打時一回合可接球340次。 據了解，谷歌之所以選擇乒乓球運動，是因為機器人可以與快節奏以及相對不可預測的人類行為進行交互。 同時，機器人完成乒乓球動作時，既要求速度又要求精度，這對學習算法提出了很高的要求。 乒乓球這類運動具有固定的、可預測的環境，使其成為研究人機交互和強化學習問題的理想測試平臺。 此外，谷歌的乒乓球機器人可以在模擬環境中不斷學習，并將學習成果應用于現實世界。 i-Sim2Rea
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谷歌 機器人 AI
海速芯針對小信號放大，觸摸面板需求等應用推出TM56F1552，整合OPA和CMP進行信號偵測和放大，加上觸摸模塊，可廣泛應用在小信號放大，觸摸面板需求產品，如電陶爐，無線充，觸摸面板等。海速芯針對小信號放大，觸摸面板需求等應用推出TM56F1552，整合OPA和CMP進行信號偵測和放大，加上觸摸模塊，可廣泛應用在小信號放大，觸摸面板需求產品，如電陶爐，無線充，觸摸面板等。TM56F1552內建低噪聲OPA，CMP，LDO，CTK，可以減少產品零件數目及降低成本。在資源上具有：4Kx16 FLASH Pr
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海速芯 TM56 MCU
據TrendForce集邦咨詢最新服務器相關報告指出，CXL（Compute
Express
Link）原是希望能夠整合各種xPU之間的性能，進而優化AI與HPC所需要的硬件成本，并突破原先的硬件限制。CXL的支援仍是以CPU為源頭去考慮，但由于可支援CXL功能的服務器CPU
Intel Sapphire Rapids與AMD Genoa現階段僅支援至CXL
1.1規格，而該規格可先實現的產品則是CXL存儲器擴充（CXL Memory
Expander）。因此，TrendForce認為
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TrendForce 集邦咨詢 存儲器 CXL AI/ML DRAM
疫情突顯產業供應鏈中斷和制造業缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢，迫使制造業快速轉型，走向更自動化、數字化的智能化方向。因此，各產業對自動光學檢測(AOI)技術的需求更為殷切。疫情突顯產業供應鏈中斷和制造業缺工問題，加上少量多樣需求成趨勢，迫使制造業快速轉型，走向更自動化、數字化的智能化方向。導入自動化及AI的過程中，傳統人力逐漸被取代，也改變產線人員配置的傳統生態，其中，可以確保產線及產品質量的自動檢測儀器不僅發揮精準有效的優勢，還能針對缺陷或瑕疵及時修復、舍棄，降低不必要的時間成本與人力成本，快速穩定且
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自動光學檢測 AOI AI 3D 檢測鐵三角
9月26日消息，Facebook母公司Meta的首席AI科學家雅恩·勒昆(Yann LeCun)認為，目前大多數AI方法永遠不會帶來真正的智能，他對當今深度學習領域許多最成功的研究方法持懷疑態度。 這位圖靈獎得主表示，同行們的追求是必要的，但還遠遠不夠。其中包括大型語言模型的研究，如基于Transformer的GPT-3。正如勒昆所描述的那樣，Transformer的支持者們相信：“我們將所有東西標記化，并訓練巨型模型進行離散預測，AI由此脫穎而出。” 勒昆解釋稱：“他們沒有錯。從這個意義上說，這
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Meta AI 人工智能
面對現今消費電子產品極力朝向輕、薄趨勢發展，上中游印刷電路板（PCB）、面板、芯片等核心組件也須隨之整合，并采取一體化設計；在制程階段，則將要求質量應通過全檢、24/7不間斷連續生產。如今不僅導入自動化光學檢測（AOI）解決方案已是標配，還須加入人工智能（AI）以2D/3D圖像分析為核心的機器學習技術，強化影像辨識功能。回顧過去AI因為受到高速運算技術限制，CPU無力執行機器學習（Machine learning）算法，直到約7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度學習（Deep learning）算
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3D光學檢測 機器視覺 AI AIOT
意法半導體近期發布的 STM32Cube.AI v7.2 帶來了對深度量化神經網絡的支持功能，從而可以在現有微控制器上運行更準確的機器學習應用軟件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出，用于把神經網絡轉換為適合STM32 MCU 的代碼。該解決方案依附于 STM32CubeMX，這是一個幫助開發人員初始化STM32芯片的圖形界面軟件。同時，STM32Cube.AI 還用到 X-CUBE-AI軟件包，其中包含用于轉換訓練好的神經網絡的程序庫。開發人員可以參照我們的入門指南，從STM32CubeMX
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STM32Cube.AI 深度量化神經網絡
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