工廠管理者需要監(jiān)控設備、生產線和運營流程，從而實現維護，減少時間與生產成本。目前，已經有不少行業(yè)進行了一定程度的數字化轉型，也借此實現了運營歷史可視化，進一步提升了決策能力。但除了回顧歷史數據，即審視已經發(fā)生的事件之外，管理者還需要對未來可能出現的情況做出評估，對潛在情境與相應后果做出展望，確保最終決策更具說服力。這類場景之前就存在于制造業(yè)，利用軟件進行不同類型的場景重現。通過模擬各類零件、元件與產品的設計與使用方式，制造商可以驗證不同設備在不同負載、流程或環(huán)境下的實際表現。此外，制造商還經常利用設備上的
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數字孿生 物聯網 AI
工控內存模塊廠宜鼎看好工業(yè)人工智能物聯網（AIoT）發(fā)展，已協助上千家客戶實現各式智能應用落地，集團以軟硬整合、遠程管理、數據安全等三大技術層次，全力沖刺邊緣人工智能（Edge AI）應用。宜鼎宣布攜手旗下子公司與策略合作伙伴，在臺北國際計算機展（Computex）發(fā)表全方位工控儲存與AI智能解決方案。受惠于工控內存出貨轉強及價格回穩(wěn)，宜鼎第一季合并營收達25.90億元，歸屬母公司稅后凈利季增33.1％達3.86億元，較去年同期成長48.5％，每股凈利4.64元。宜鼎4月合并營收月增7.8％達10.06億
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宜鼎 Edge AI
Teledyne?很高興地宣布其?Sapera Vision Software 2022-05?版現已上市。Teledyne DALSA?的?Sapera? Vision Software?提供經過現場驗證的圖像采集、?控制、圖像處理和人工智能功能，以設計、開發(fā)和部署高性能機器視覺應用。新的升級包括對其?AI?訓練圖形工具?Astrocyte??及其圖像處理和?AI?庫工具Sa
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AI 訓練
作為產品線最廣的半導體企業(yè)之一，意法半導體（ST）有眾多產品應用在可穿戴市場，特別是圍繞著MCU（微控制器）和傳感器兩個關鍵產品系列，意法半導體緊跟市場需求，打造領先的可穿戴技術解決方案。可穿戴設備可以解決人們對便捷、健康、生活、娛樂等多樣化的需求，其市場前景可想象空間潛力巨大。意法半導體可穿戴設備產品組合旨在滿足各種嚴苛的可穿戴設備需求，目標應用涵蓋智能手表、健康監(jiān)測、心率監(jiān)測、運動設備等等多個方面。我們的產品組合包括數字處理、傳感器、網絡連接、安全和電源管理等解決方案。在這些應用中，高精度、低功耗、緊
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202205 傳感器 AI
近日，歐拉開源操作系統(tǒng)在賽昉科技的昉·星光 RISC-V 單板計算機 VisionFive 上成功運行。openEuler 與 VisionFive 的適配工作由 RISC-V SIG 開發(fā)者袁穗聰（Samuel Yuan）負責并完成。目前，openEuler 在 VisionFive 上的基礎軟件適配成功，整體運行過程較為流暢，外設工作正常。VisionFive 由 RISC-V 軟硬件生態(tài)領導者賽昉科技推出，是全球首批基于 Linux 的高性價比的 RISC-V 單板計算機。VisionFive 為開
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歐拉 開源操作系統(tǒng) VisionFive RISC-V 單板計算機
隨著5G在智能型手機之外的普及，高通技術公司已成為推動5G擴展和徹底革新機器人產業(yè)的推手。在年度高通5G高峰會中，透過發(fā)表高通機器人RB6平臺和高通RB5 AMR參考設計，高通公布了尖端5G和邊緣AI機器人解決方案的擴展藍圖。高通技術公司最新的先進邊緣AI和機器人解決方案將用于支持打造更具生產力、自主性和更先進的機器人。這些解決方案將有助于實現全新的商業(yè)應用，包括AMR、送貨機器人、高度自動化的制造機器人、協作機器人、UAM飛行器、工業(yè)無人機基礎設施、自主防御解決方案等更多應用。高通機器人RB6平臺和高通
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5G AI 高通 機器人
工控內存模塊大廠宜鼎發(fā)布最新營運策略，將偕轉投資子公司全力沖刺人工智能邊緣運算（Edge AI）技術與應用。宜鼎近年看準工業(yè)人工智能物聯網（AIoT）發(fā)展，已協助上千家客戶實現各式智能應用落地，集團將以軟硬整合、遠程管理、數據安全等三大技術層次，大啖進入成長爆發(fā)階段的Edge AI市場龐大商機。宜鼎董事長簡川勝表示，過往宜鼎常談到的邊緣運算，雖然能某種程度解決數據上傳云端的延遲問題，但唯有加速導入AI技術、釋放AI應用潛能，才能有效減輕產業(yè)智能化過程中，所面臨的云端處理成本與通訊傳輸壓力，而這也是宜鼎將目
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宜鼎 Edge AI
處理器設計自動化領域的領導性企業(yè)Codasip近日宣布：通過采用西門子集團Siemens EDA的OneSpin IC驗證工具，擴大了其形式驗證解決方案的可用工具范圍，以進行全面和徹底的處理器測試。Codasip不斷在處理器驗證方面投入巨資，以再接再厲為業(yè)界提供最高質量的RISC-V處理器半導體知識產權（IP）。Siemens EDA的OneSpin工具提供了一個先進且無比強大的驗證平臺，用以解決關鍵的芯片完整性問題。OneSpin是極為先進的形式驗證工具，適用于汽車和其他高完整性處理器應用，能以最少的設
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Codasip 西門子EDA RISC-V 形式驗證
在生成文本段落、模擬人類對話及解決數學問題表現驚人的大型語言模型，顯然是這幾年AI發(fā)展最熱門的領域之一。但這樣的大型語言模型不僅能夠自行生成有害內容，還可以將這樣的內容通過在其上構建的下游應用程序傳播開來。 理論上，更多人的參與對問題的解決應該會有所幫助。然而，由于語言模型的訓練需要大量的數據和計算能力，迄今為止，它們仍然只是大型科技公司的特有項目。而在更廣泛的群體如學界，以及擔心人工智能濫用的倫理學家和社會科學家中，只有旁觀的選項。 “我相信建立信任的唯一方法是極度透明。”Meta AI的常務董
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Meta AI
意法半導體（ST）持續(xù)積極參與高速發(fā)展的嵌入式人工智能領域。為了在具成本效益和低功耗的微控制器上加快運用機器學習和深度神經網絡，ST開發(fā)全方位的邊緣人工智能生態(tài)系統(tǒng)，嵌入式開發(fā)人員可以在各種STM32微控制器產品組合中，輕松新增利用人工智能的新功能和強大的解決方案。圖一顯示ST AI解決方案之于整個STM32產品組合，而且已經擁有預先訓練神經網絡的嵌入式開發(fā)人員，可以在任何采用Cortex M4、M33和M7的STM32上移植、優(yōu)化和驗證這整個產品組合。STM32Cube.AI是 STM32CubeMX的
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FP-AI-VISION1 影像分類器 ST 計算機視覺
由TE Connectivity（簡稱“TE”）主辦的TE AI Cup 2021-2022 競賽近日圓滿收官。本屆賽事共吸引全球逾百名學生參與。他們致力于應用AI技術解決現實世界中的真實挑戰(zhàn)。來自三大洲的學子組成了23支團隊，以AI技術為基礎，為工廠在實際生產中面臨的挑戰(zhàn)提供創(chuàng)新的解決方案。TE?AI?Cup競賽的一大特色是堅持以實踐與應用為導向。參賽團隊在比賽前期就鼓勵前往TE工廠，了解現行生產的挑戰(zhàn)。在比賽進程中，參賽團隊可以將他們設計的解決方案通過現場或者遠程的方式在TE工廠進
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TE AI
什么是人臉識別？人臉識別是一種軟件層面的算法，用于通過處理視頻幀或數字圖像來驗證或識別一個人的身份，其中該人的臉是可見的。面部識別技術有幾種不同的工作方法，但是他們通常會將圖像中的面部特征與數據庫中的面部特征進行比較。人臉識別處理的4個步驟特定的神經網絡被訓練用來檢測人臉的標簽，并將人臉與圖像中的其他物體區(qū)分開來。標簽是人類普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。人臉識別算法的工作流程任何人臉檢測和識別系統(tǒng)或軟件都繞不開人臉識別算法。業(yè)界將這些算法分為兩種：幾何方法側重于區(qū)分特征簡而言之就將
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人臉識別 算法 AI 機器學習 神經網絡
人工智能（AI）、機器學習（ML）、數字孿生——我們越來越頻繁地聽到這些新名詞，忽然之間它們變得舉足輕重。為什么？答案很簡單：當事情太過復雜以至于人類無法輕松處理，或者是留給人類做出關鍵決策的時間太少時，唯一的選擇就是把人類從繁瑣的事情中解放出來。實現這一目標需要能夠復制人類可能經歷的思維過程，而這需要大量的數據以及對決策環(huán)境的深刻理解。那么，現在的情況如何？是德科技憑借 80 年的經驗積累幫助工程師開發(fā)先進技術，擁有獨特的技術開發(fā)視角。過去幾十年來，我們看到的巨大進步主要來自于電子產品的集成化和小型化。
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數字孿生 AI
4月18日，記者獲悉，2022“玄鐵杯”RISC-V應用創(chuàng)新大賽正式啟動。本屆大賽采用首款量產RISC-V處理器玄鐵C906，參賽者可通過平頭哥免費開放的“云上實驗室”一鍵開發(fā)，在不受軟硬件限制的RISC-V“算力自由”開發(fā)環(huán)境中，探索“碳中和”及工業(yè)控制等領域的創(chuàng)新應用。 （圖說：2022“玄鐵杯”RISC-V應用創(chuàng)新大賽開賽） RISC-V是近年興起的一種CPU新架構，因其開放、靈活的特性而逐漸成為半導體行業(yè)的熱門選擇。當前，已有近2500家機構加入RISC-V基金會，包括阿里、華
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RISC-V 新架構 碳中和 工控 平頭哥 玄鐵處理器
人工智能（AI）幾十年來一直是一個熱門的技術話題。根據Statista 和Gartner 的預測，人工智能的收入將在未來4 年內增長4 倍，在2024 年后將超過1 000 億美元（1 美元約為人民幣6.4 元）。傳統(tǒng)上，復雜的人工智能計算在云端數據中心運行。在GPU 加速器和專門的系統(tǒng)級芯片（SoC）的幫助下，在臺式機上實現人工智能模型，可以減少云端訪問的要求。但在過去的幾年里，一個重要的轉變是AI 處理從云端轉到設備級。這主要歸功于嵌入式設備/SoC 的性能不斷提高和安全考慮。這種轉變催生了嵌入式人工
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202204 RISC-V內核 人工智能
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