人工智能(ai) 文章 進入人工智能(ai)技術社區(qū)
人工智能和機器學習讓網(wǎng)絡更智能、更簡單、更安全
- 思科2019年6月11日宣布推出旨在簡化網(wǎng)絡管理并讓網(wǎng)絡更加安全的軟件創(chuàng)新。如今,隨著企業(yè)越來越多地投資數(shù)字技術,不斷增多的工作負載往往讓IT團隊疲于應對。為了減輕這一負擔,并使IT能夠?qū)W⒂谔峁﹦?chuàng)新,思科推出了全新的人工智能和機器學習功能,讓IT團隊能夠利用獨特的網(wǎng)絡洞察,快速高效地開展工作。在這些擴展功能中,思科還推出了能夠在整個企業(yè)網(wǎng)絡上提供更高效地管理用戶和應用的創(chuàng)新功能,包括園區(qū)網(wǎng)絡和廣域網(wǎng)、以及數(shù)據(jù)中心和物聯(lián)網(wǎng)邊緣等。
- 關鍵字: 人工智能 機器學習 IT
工業(yè)傳感器的高精度、綜合化和智能化
- 問:貴公司看好哪類工業(yè)傳感器,該類傳感器的技術動向是什么??答:ST的 關鍵詞:高精度、綜合化、智能化。在工業(yè)4.0及智慧城市等市場的驅(qū)動下,ST(意法半導體)在運動傳感器 (加速計、陀螺儀、磁力計) 和環(huán)境傳感器 (溫度計、濕度計、氣壓計、硅麥克風) 上持續(xù)投入?;?0多年MEMS產(chǎn)品設計和市場經(jīng)驗的積累,ST認為工業(yè)市場對于傳感器提出了更高精度、更加綜合、更加智能化的需求。? ? ?為了助力智能工業(yè),ST已經(jīng)發(fā)布了很多針對工業(yè)市場的高精度傳感器。它們中有具備超
- 關鍵字: 傳感器 人工智能
人工智能更接近邊緣:針對物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)洪流強化生態(tài)系統(tǒng)
- 第五波計算技術的融合——人工智能(AI)、5G與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)——正持續(xù)加速令人驚訝的變化,并驅(qū)動全新的數(shù)據(jù)消費模型。在僅考慮IoT的情況:盡管還在發(fā)展初期,我們看到它已經(jīng)褪去全球微型傳感器網(wǎng)絡的原始面貌,進一步擴展至包含更多高性能設備,包括從智能影像傳感器到自駕汽車。
- 關鍵字: 人工智能 物聯(lián)網(wǎng) 生態(tài)系統(tǒng)
Xilinx隆重發(fā)布Vitis統(tǒng)一軟件平臺:面向所有開發(fā)者解鎖全新設計體驗
- Vitis將賦予軟件開發(fā)者靈活應變的硬件,同時將提高硬件設計者的工作效率近日,自適應和智能計算的全球領導企業(yè)賽靈思公司(Xilinx, Inc.,(NASDAQ:XLNX))今天宣布推出 Vitis? (發(fā)音為 Vī-tis)—這是一款統(tǒng)一軟件平臺,可以讓包括軟件工程師和 AI 科學家在內(nèi)的廣大開發(fā)者都能受益于硬件靈活應變的優(yōu)勢。歷經(jīng)五年、投入總計 1000 個人工年而打造,Vitis 統(tǒng)一軟件平臺無需用戶深入掌握硬件專業(yè)知識,即可根據(jù)軟件或算法代碼自動適配和使用賽靈思硬件架構。此外,Vitis 平臺不限
- 關鍵字: FPGA AI 特定領域
Arm MCU在邊緣AI落地的方法
- 魯?冰?(《電子產(chǎn)品世界》編輯) AI(人工智能)在M級的便宜的小器件上能不能落地?它需要什么資源,性能又怎么樣?不久前,Arm中國攜手恩智浦半導體在全國進行了巡回講演。Arm中國高級市場經(jīng)理Eric Yang分享了AI的基礎知識,分析認為邊緣AI可以通過在MCU這樣的小芯片上實現(xiàn),并推介了Arm的軟件中間件NN——可以有效地對接算法和具體芯片,最后列舉出了Arm MCU的應用案例?! ? 邊緣AI潛力巨大 AI有沒有前途? 前兩年AI非?;?,AI公司支付的薪水很高。不過,2019年上半年以來,
- 關鍵字: 201910 Arm MCU AI CNN CMSIS-NN
Cortex-M:網(wǎng)絡邊緣的機器學習
- 摘?要:介紹ML,特別是ML如何從云滲透到網(wǎng)絡的邊緣?! £P鍵詞:人工智能;機器學習;邊緣;Cortex-M 人工智能(AI)及其子集機器學習(ML)均代表著人類生存的重要發(fā)展里程碑。雖然人們?nèi)匀辉跔幷撘恍┑赖聠栴},但AI和ML所提供的潛在好處實在令人難以抗拒?! I是一個非常廣泛的主題(如圖1),在這里詳細介紹ML,特別是ML如何從云滲透到網(wǎng)絡的邊緣。 1 什么是機器學習? “機器能夠思考嗎?”這個問題促使偉大的科學家Alan Turing開發(fā)了“圖靈測試(Turing test)”,今天這
- 關鍵字: 201910 人工智能 機器學習 邊緣 Cortex-M
人工智能(ai)介紹
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