- “由于AI企業正在興起，未來智能算力需求市場規模甚至大到暫時無法估量。”寒武紀副總裁錢誠說，“特別是中國AI企業蓬勃發展，對智能計算機的需求井噴。”
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AI 智能計算機 智能負載
- 半導體產業在自動駕駛汽車、智能手機、智能穿戴、通信、物聯網等新興領域的驅動下迎來了新一輪發展高潮，但同時其復雜度、性能、功率等挑戰是巨大的，過去將近十年，核心CPU的運算速度和功耗已經達到極致，滿足特定領域硬件加速的需求迫在眉睫，Mentor全球副總裁兼亞太區總裁Danny Perng指出，尤其是在機器學習以及人工智能領域，需要利用新的設計方法和設計工具加速芯片設計。
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算法 機器學習 AI
- 19日，Qualcomm Incorporated子公司Qualcomm Technologies, Inc.與vivo、騰訊王者榮耀和騰訊AI Lab宣布，四方正利用第四代Qualcomm?人工智能引擎AI Engine，共同推動和探索終端側人工智能應用的全新體驗。以“想象力工程”為名，通過發揮各方長期以來在AI領域的專長，此合作旨在拓展AI生態系統的跨產業合作，同時借助終端側AI不斷提升的強大算力優勢，探索AI能夠為終端帶來的更智能、更高效的體驗。作為 “想象力工程”的首個落地項目，四方充分利用Qua
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AI 高通 AI Engine
- 近日，由加拿大SFU大學創新風險實驗室和北京微鏈道愛科技有限公司合作孵化的DaoAI機器人認知技術獲得新的進展：在搭載了該團隊研發的3D機器人視覺智能相機的工業機器人上，WeRobotics認知系統實現了對移動物體的自動跟蹤和識別，并實現了對芯片晶圓的3D亂序識別抓取。這標志著工業機器人的3D視覺的識別精度達到了微米級。
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機器認知技術 3D視覺 AI
- 多數物流士在規劃送貨路線時，系在其負責的區域中，根據經驗規劃路線；這為新手物流士建立起經驗的門檻，新手物流士常因對地區不熟悉、或是路線規畫不佳導致無意義的繞行。奇點無限以數學與軟件工程提出智能移動的方案，將人工智能派車、調度技術瞄準臺灣在地的中小型物流業者。
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智能物流 AI 云端
- 坦桑尼亞一位農民拿著手機對著枯萎的木薯植株掃描。在幾秒鐘內，她就能診斷出影響這種農作物的疾病，以及如何更好地管理它以提高產量。
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坦桑尼亞 AI 谷歌
- 半導體產業在自動駕駛汽車、智能手機、智能穿戴、通信、物聯網等新興領域的驅動下迎來了新一輪發展高潮，但同時其復雜度、性能、功率等挑戰是巨大的，過去將近十年，核心CPU的運算速度和功耗已經達到極致，滿足特定領域硬件加速的需求迫在眉睫，Mentor全球副總裁兼亞太區總裁Danny Perng指出，尤其是在機器學習以及人工智能領域，需要利用新的設計方法和設計工具加速芯片設計。
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機器學習 算法 AI
- 醫療人工智能在影像發展上已有許多不錯的成效，像是云象科技在數碼病理與計算機視覺的發展，又或是影豹科技從皮膚科、病理科及工業皮革檢測都有很高的準確率及應用。現在各大專院校信息工程學系也紛紛擁抱與應用AI，希望醫院有更多與人工智能應用的合作，包括出血量辨識、帕金森氏癥預測等高齡醫療相關研究。未來5G世代的遠距新應用也將成為產業升級關鍵。
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AI 5G 遠程醫療
- 美國加利福尼亞州坎貝爾2019年04月11日消息—經過實際驗證的創新性片上網絡（NoC）互連知識產權（IP）產品的全球領先供應商Arteris IP，宣布推出新的Arteris IP FlexNoC版本4互連IP和配套的人工智能（AI）軟件包。 FlexNoC 4和人工智能（“FlexNoC 4 AI”） 軟件包實現了許多新技術，它們可以簡化今天最復雜的人工智能（AI）、深度神經網絡（DNN）和自主駕駛系統級芯片（SoC）的開發。 Arteris IP向一些世界領先的人工智能和深度學習（DN
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AI NoC IP
- 今年具有新產品規格升級或滲透率提高的亮點科技產業，包含5G將帶動印刷電路板、天線與基站等相關產品規格升級；網絡流量成長而帶動數據中心的擴建需求；手機產業往全面屏與OLED升級帶動COF與TDDI等相關零組件的需求；以及電動車與自動駕駛的滲透率逐年提高將增強汽車電子的應用。
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5G，手機，AI
- 近日，據國外媒體報道，專家警告稱，被設計擁有幽默感的機器人可能很難理解究竟什么叫“好玩的事情”，甚至可能因此而殺人。
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人工智能 幽默感 AI
- 無論是傳統的工業機器人系統，還是當今最先進的協作機器人（Cobot），它們都要依靠可生成大量高度可變數據的傳感器。這些數據有助于構建更佳的機器學習（ML）和人工智能（AI）模型。而機器人依靠這些模型變得“自主”，可在動態的現實環境中做出實時決策和導航。
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AI 人工智能
- 一直以來，芯片產業都是一個體系相當嚴密，處于寡頭體系內的市場。那幾個我們耳熟能詳的名字，牢牢占據著全球AI算力的核心權柄。
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亞馬遜 芯片 AI
- 去年，OpenAI有一份報告顯示，全球的AI算力需求在6年間提升了30萬倍。需求量之大與發展速度之快令人咋舌。有需求就有供給，面對這么旺盛的市場需求，科技行業給出了非常簡單直接的選擇：做芯片唄。現如今，AI芯片這個概念的火爆程度應該已經無需贅述。無論中外，都知道這是個要緊的物件，必須趕緊發展，攥到自己手里才算安心。一直以來，芯片產業都是一個體系相當嚴密，處于寡頭體系內的市場。那幾個我們耳熟能詳的名字，牢牢占據著全球AI算力的核心權柄。而近幾年，一些松動已經開始在產業中發生。比如谷歌16年發布TPU以來，撬
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亞馬遜 AI 芯片
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