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
全球嵌入式產品及方案供應商研華科技榮幸地宣布推出新品 EI-52高性能邊緣智能系統。此款產品設計緊湊，搭載第 11 代Intel Core i5/i3/Celeron處理器，采用即插即用系統設計，為邊緣到云端互連和 5G & AI 解決方案而設計。 它包括硬件和軟件集成包，內置Edge X Foundry 物聯網即插即用開放軟件框架和研華的 WISE-DeviceOn 物聯網邊緣智能軟件。 EI-52賦能5G和AI應用，支持AIW 5G模塊、Wi-Fi套件、VEGA AI加速模塊和FaceView
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研華 邊緣智能 邊緣智能系統 5G AI AIoT
據國外媒體報道，英偉達在西班牙巴塞羅那舉行的2021世界移動通信大會（MWC 2021）上宣布，它將與谷歌云合作打造業內首個AI-on-5G創新實驗室，幫助加快基于人工智能的解決方案的開發和部署。 英偉達表示，該實驗室將為企業提供訪問谷歌云的Anthos平臺和英偉達加速計算軟硬件平臺的機會，讓企業能利用數據和AI來提升業務性能、提高運營效率并優化安全性和可靠性。英偉達和谷歌云將從今年下半年開始開發。 兩個月前，英偉達宣布，它將與谷歌云等多個合作伙伴合作，通過5G網絡推動人工智能邊緣應用。 據悉，
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日前，機器人“華智冰”在社交媒體上發布的自我介紹視頻引發中國網友關注。清華大學計算機系近日舉行“華智冰”成果發布會，宣布“華智冰”正式“入學”。作為中國首個原創虛擬學生，“華智冰”將師從清華大學計算機系長聘教授唐杰，即日起開啟在清華大學計算機系的學習生涯。對于中國的人工智能領域而言，“華智冰”誕生的意義不僅是吸引世人眼球，其代表的更是中國在人工智能領域已經達到了一個比較高的水平。“華智冰”多項認知將超過人類 近期，“2021北京智源大會”在中關村國家自主創新示范區會議中心舉行，“華智冰”是在該會議上
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6月23日消息，美國當地時間周二，芯片巨頭英特爾首席執行官帕特·蓋爾辛格（Pat Gelsinger）宣布對公司進行重組，包括在其執行領導團隊新增兩名技術高管，以及創建兩個新部門。英特爾現任高管桑德拉·里維拉(Sandra Rivera)和拉賈·科杜里(Raja Koduri)將分別擔任新的高級領導職務，科技行業資深人士尼克·麥基翁(Nick McKeown)和格雷格·拉文德(Greg Lavender）則將加盟該公司。蓋爾辛格說：“自從重新加入英特爾以來，整個公司的人才儲備和令人難以置信的創新給我留下了
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英特爾 高性能計算 AI
6月11日消息，谷歌稱其正在使用機器學習系統幫助工程師設計新一代機器學習芯片。谷歌工程師表示，算法設計的芯片質量和人工設計“相當”甚至“還要更好”，但完成速度要快得多。谷歌表示，人工智能可以在不到6小時的時間內完成人工需要數月時間完成的芯片設計工作。 谷歌多年來一直在研究如何使用機器學習制造芯片，本周谷歌員工發表在《自然》雜志的一篇論文證實此類研究已經應用于商業產品。谷歌開始用人工智能設計自家的TPU芯片。 據悉，TPU芯片是應用于人工智能的芯片，專門針對人工智能計算進行了優化。“我們的方法已經用
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