【盤點】工業機器人技術性能特點-目前，中國工業機器人的使用主要集中在汽車工業和電子電氣工業，弧焊機器人、點焊機器人、搬運機器人等在生產中被大量采用。下面我們將從技術角度，談談工業機器人當前的優劣勢。這里就涉及到今天我們要談到的話題——工業機器人技術性能特點！
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工業機器人 人工智能 AI
彈性SoC方案為ADAS保駕護航-終端消費者也已經認知到ADAS可應用于不同交通狀況的優勢，盡管到買家愿意花一大筆錢購買汽車周邊監控設備前還需要一些時間，但如今似乎已能了解停車輔助系統或自動緊急煞車系統不僅能保命，還能防止低速交通事故，進而減少經濟損失。
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汽車電子 SOC ADAS
埃哲森最近發布了一份針對AI大背景下醫療健康行業發展的報告，名為《人工智能：醫療保健的新神經系統》(Artificial Intelligence： Healthcare's New Nervous System)。
埃森哲認為，盡管需要大量投資才能換來增長機會，人工智能(AI)無疑是醫療保健實現自主增長的“引擎”。
據埃森哲分析，由于關鍵的臨床醫療AI應用，截至2026年美國醫療保健經濟可能可以節省1500億美元。
AI醫療代表了
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人工智能 AI
2017年10月19日，DeepMind團隊重磅發布AlphaGo Zero，再次震驚世人。相比上一代AlphaGo，該版本的AlphaGo實現了在AI發展中非常有意義的一步——”無師自通“，這也讓去年敗在未升級版本AlphaGo Master下的中國棋手柯潔驚呼”人類太多余了“。
相信看過之前的報道都知道，AlphaGo Zero的先進之處是可以完全從零開始，不需要任何歷史棋譜的指引，更不需要參考人類任何的先驗知識，完全靠自己通過強化學
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AI 自動駕駛
深度學習開源框架,AI從業者的選擇之路-深度學習是一個非常熱門的領域，現在市面上也有很多非常優秀的平臺，相信大家在入行之初都在想，這么多平臺應該怎么選擇？我先提兩點，可能是一般測評沒有考慮到的東西：一個是圖像計算和符號求導，這是深度學習一個非常有意思且非常重要的副產物。另一個是深度學習框架的可觸碰深度，這點直接關系到深度學習系統的發展未來和用戶的自由度。
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AI 開源框架
如何利用嵌入式儀器調試SoC？-隨著系統級芯片（SoC）的復雜度不斷提高，軟、硬件開發融合所帶來的挑戰已經不可小覷。這些功能強大的系統現在由復雜的軟件、固件、嵌入式處理器、GPU、存儲控制器和其它高速外
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FPGA SoC 嵌入式
再看系統級芯片SoC與傳統CPU-在經歷了50多年的絕對統治之后，CPU終于迎來了新的挑戰，挑戰者正是SoC。在過去幾十年間，你可要隨便走進一家電腦店，根據CPU的性能來挑選一臺全新的電腦。
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SOC 處理器
淺談存儲器體系結構的未來發展趨勢-對存儲器帶寬的追求成為系統設計最突出的主題。SoC設計人員無論是使用ASIC還是FPGA技術，其思考的核心都是必須規劃、設計并實現存儲器。系統設計人員必須清楚的理解存儲器數據流模式，以及芯片設計人員建立的端口。即使是存儲器供應商也面臨DDR的退出，要理解系統行為，以便找到持續發展的新方法。
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智能傳感器的藍牙協議棧與SoC結構解析-本文通過對藍牙協議棧結構的討論，提出一個嵌入式SoC 器件結構。這個嵌入式SoC 器件是一種具有藍牙通信功能的SoC 器件;SoC 中的CPU 對用戶開放，用戶可以使用這種結構的SoC 器件實現智能傳感器或控制器單元。
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協議棧 SOC 傳感器技術
ASIC、ASSP、SoC和FPGA之間到底有何區別？-我經常收到關于各類設備之間的差異的問題，諸如ASIC、ASSP、SoC和FPGA之間的區別問題。例如是SoC是ASIC嗎？或ASIC是SoC嗎？ASIC和ASSP之間的區別是什么？以及高端FPGA應該歸類為SoC嗎？
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FPGA SoC ASSP ASIC
FPGA電源設計有哪幾個步驟-現場可編程門陣列（FPGA）被發現在眾多的原型和低到中等批量產品的心臟。 FPGA的主要優點是在開發過程中的靈活性，簡單的升級路徑，更快地將產品推向市場，并且成本相對較低。一個主要缺點是復雜，用FPGA往往結合了先進的系統級芯片（SoC）。
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FPGA 電源設計 SoC
Mali GPU編程特性及二維浮點矩陣運算并行優化詳解-本文針對Mali-T604 GPU論述了基于OpenCL的Linux平臺上進行通用計算并行優化的方法，論述了Mali-T604 GPU的硬件特點，并基于OpenCL設計了二維矩陣乘法的并行方案，在Mali-T604上獲得了驚人的加速比，結果表明Mali GPU對于龐大輸入量的計算密集型高度可數據并行化通用計算問題有顯著的加速能力，且并行優化結果正確可靠。
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Linux OpenCL SoC
長久以來，AI(人工智能)都還只是概念，但最近的科技突破已經可以使之深入滲透到生活之中。當下，AI技術的發展已經到了行業廣泛應用的時間點，當前世界主要經濟體的政府部門都已經開始行動，中國亦不例外。而中國廣大的看上去離AI距離很遠的傳統企業，尤其需要盡快行動起來。
放眼全球的人工智能領域，中美英是最領先的三個國家，其他國家也不甘落后。三國政府對AI產業發展都有相當的政策支持，希望可以取得產業發展的相對競爭優勢。
英國方面，去年11月，英國政府曾發布人工智能報告，希望借助人工智能的創新優勢提升
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AI 人工智能
1975年的夏天，比爾蓋茲與PaulAllen創辦的微軟(Microsoft)開發了Altair8800電腦使用的BASIC程式語言版本，然后發展成為目前的科技巨頭微軟，現在微軟打算重現當年的策略，使用量子力學的強大電腦處理資料，再次取得科技革命的優勢。根據Wired報導，微軟在開發量子硬件的腳步雖然落后科技巨頭Google和IBM，但執行長SatyaNadella日前舉行的Ignite企業客戶大會上宣布，微軟將釋出量子電腦使用的新程式語言，盼能在能源和醫學上有所突破，解決人類面臨的大挑戰。Nadel
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AI AR
隨著AI越來越擅長操控我們，我發現人們樂于將自己的生活交給未來算法來管理。我們可能很快就會看到，人類與AI的角色可能發生轉換，AI利用人類作為有機機器人來實現其目標。
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