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NanoEdge AI 解決方案協(xié)助嵌入式系統(tǒng)開發(fā)應用

  • 意法半導體(ST)推出NanoEdge AI Studio V3自動化機器學習工具，提供兩個額外的機器學習算法系列、簡化的數(shù)據(jù)記錄及翻新的用戶接口。因此，該工具涵蓋了更多使用案例，可幫助嵌入式開發(fā)人員更好理解及使用。 圖一 : NanoEdge AI Studio V3自動化機器學習工具什么是NanoEdge AI Studio？建立機器學習應用的挑戰(zhàn)長久以來，期望采用機器學習的公司，為了收集長達數(shù)個月的大量數(shù)據(jù)，必須聘用一名或多名數(shù)據(jù)科學家來整理，并建立AI模型。然后，再藉由嵌入式開發(fā)人員將該
  • 關鍵字： NanoEdge AI  嵌入式系統(tǒng)  ST  

智慧工廠HMI的三大趨勢 高彈性、視覺性、可靠性

  • 隨著元宇宙題材發(fā)酵，制造業(yè)智能工廠在AI、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生、AR/VR等技術導入后，人機接口（HMI）智能化腳步也愈來愈快。其中，高彈性、視覺性、可靠性，將是其發(fā)展的三大趨勢。麥肯錫（McKinsey）發(fā)布最新報告指出，全球企業(yè)與消費者2022年投入元宇宙有關的投資金額已超過1200億美元，預估2030年年度支出總額可能高達5兆美元；彭博情報（Bloomberg Intelligence）預估，2024年元宇宙市場規(guī)模將達8000億美元，跨產(chǎn)業(yè)鏈商機涵蓋資通訊、半導體、制造業(yè)、服務業(yè)、金融業(yè)、教育業(yè)等領域
  • 關鍵字： 元宇宙  智能工廠  AI  物聯(lián)網(wǎng)  數(shù)字孿生  HMI  工業(yè)4.0  

英特爾發(fā)布開源AI參考套件

  • 英特爾正式推出了首套開源AI參考套件，旨在讓企業(yè)能夠在本地、云端和邊緣環(huán)境中都更易于部署AI。這些在英特爾On產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新峰會（Intel Vision）上率先公布的參考套件包括AI模型代碼、端到端機器學習管道說明、庫和用于跨架構運行的英特爾oneAPI組件，讓數(shù)據(jù)科學家和開發(fā)者能夠?qū)W習如何更快速、更簡單地在醫(yī)療、制造、零售和其他行業(yè)部署準確性更高、性能更優(yōu)和總落地成本更低的AI。 英特爾副總裁兼人工智能和分析部門總經(jīng)理李煒博士表示：“在開放和眾創(chuàng)的環(huán)境中，創(chuàng)新才能蓬勃發(fā)展。不管是包括各種已優(yōu)化的流
  • 關鍵字： 英特爾  開源  AI  

于Zen4架構的AMD超級APU 峰值算力達到200億億次

  •     AMD日前宣布，將于明年推出下一代加速計算卡“Instinct MI300”。除了工藝升級5nm，架構升級CDNA3，還會首次融入CPU核心，基于最新的Zen4架構，還有Infinity Fabric高速總線、nfinity Cache無限緩存、HBM高帶寬內(nèi)存等，通過3D小芯片立體封裝合為一體。    AMD宣稱，MI300 AI訓練性能提升預計可以超過8倍，AI能效則提升超過5倍。近日，在美國橡樹嶺國家實驗室舉辦的第79屆高性能計算用戶論壇上，
  • 關鍵字： AMD  AI  加速計算卡  

助力人工智能邁向新階段 YLearn因果學習開源項目重磅發(fā)布

  • 2022年7月12日，九章云極DataCanvas公司重磅發(fā)布又一突破性開源技術成果——YLearn因果學習開源項目，并成功舉辦線上發(fā)布會。發(fā)布會以“從預測到?jīng)Q策，可理解的AI”為主題，特邀因果學習&人工智能領域?qū)＜遥壕耪略茦ODataCanvas聯(lián)合創(chuàng)始人暨CTO尚明棟，CSDN創(chuàng)始人&董事長、極客幫創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人蔣濤，清華大學計算機系長聘副教授、博士生導師崔鵬以及YLearn研發(fā)團隊，共同探討當前因果學習在學術界、產(chǎn)業(yè)界的最新研究成果，共同推動因果科學的快速發(fā)展。YLearn——打開“自
  • 關鍵字： AI  智能計算  九章云極  

從測量入手，判斷 AI 算法的潛力

  • 人工智能（AI）算法包含三個基本核心要素：1) 具備測量能力；2) 知道其中有多少測量需要進一步處理；3) 并行處理多路輸入的能力。是德科技全球企業(yè)和產(chǎn)品營銷副總裁 Jeff Harris系統(tǒng)的潛力是指它的可測性以及可達到的測量深度，而潛力的發(fā)揮則指的是決定系統(tǒng)必須將哪些方面的測量結果發(fā)送給處理器進一步處理。最后，傳感器融合指的是了解如何以正確的比例將不同傳感器的測量結果合并在一起，算法的智商有多高，推理的潛力有多大，這是我們探索的關鍵。通過反饋環(huán)路增強傳感器融合，算法將能夠校驗和糾正自身的邏輯
  • 關鍵字： 是德科技  測量  AI  

打破內(nèi)存墻、功耗墻，國產(chǎn)芯片AI-NPU的現(xiàn)在和未來

  • 隨著5G的落地，物聯(lián)網(wǎng)的成本效益顯現(xiàn)，工業(yè)數(shù)字化、城市智慧化等演進趨勢日益明顯，越來越多的企業(yè)和城市開始在物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新中加入數(shù)字孿生這種顛覆性的概念，來提高生產(chǎn)力和生產(chǎn)效率、降低成本，加速新型智慧城市的建設。值得一提的是，數(shù)字孿生技術已被寫進國家“十四五”規(guī)劃，為數(shù)字孿生城市建設提供國家戰(zhàn)略指引。  關于數(shù)字孿生，我們可以舉個例子，前幾年亞馬遜和京東推過的無人零售概念型實體店，將線下零售店變成了線上淘寶店，人們?nèi)サ昀镔徫锴爸恍璐蜷_APP，在設置中完成刷臉登錄，臉部認證成功后，在刷臉開門時
  • 關鍵字： 愛芯元智  AI-NPU  

全面普及，穩(wěn)定增長：《中國RPA+AI軟件市場份額，2021》研究發(fā)布

  • 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型如火如荼推進的背景之下，RPA+AI能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)工作流程和業(yè)務流程的自動化、智能化，為企業(yè)的效率提升、成本降低、運營升級提供了堅強的技術后盾。IDC預測，“RPA+AI全面普及”、“端到端RPA實現(xiàn)增強”成為自動化市場的重要發(fā)展趨勢。近日，IDC發(fā)布《中國RPA+AI軟件市場份額，2021》報告，主要論述了RPA+AI軟件的市場份額，數(shù)據(jù)顯示， 2021年中國RPA+AI軟件的市場規(guī)模為 2.6 億美元，比上一年增長 52.1%。IDC預計，未來幾年中國RPA+AI軟件市場都將保持較高增速
  • 關鍵字： RPA  AI  

意法半導體NanoEdge AI Studio更新，支持智能傳感器上的設備端學習和診斷

  • 意法半導體擴大 NanoEdge AI Studio機器學習設計軟件的支持設備范圍，新增包含意法半導體嵌入式智能傳感器處理單元 (ISPU) 的智能傳感器。新版擴展了這一獨步市場的機器學習工具的功能性，讓AI人工智能模型能夠直接在設備上學習，在智能傳感器上發(fā)現(xiàn)異常事件?，F(xiàn)在，設計人員可以用NanoEdge AI Studio把推理任務分配給系統(tǒng)微控制器(MCU)和內(nèi)置ISPU的傳感器等多個設備，從而顯著降低應用功耗。在執(zhí)行事件檢測任務時，內(nèi)置ISPU 的常開傳感器的功耗非常低，僅在傳感器檢測到異常時才會喚
  • 關鍵字： 意法半導體  NanoEdge AI Studio  智能傳感器  診斷  

基于NXP i.MX8M PLUS結合FaceMe?的AI人臉辨識解決方案

  • 現(xiàn)在全球最流行的話題，一個是5G，另一個則是AI (人工智能)。而AI (人工智能)目前最成熟，最廣泛的運用，則是”人臉識別”。做到AI人臉識別，已經(jīng)不是很特別的技術了?，F(xiàn)在大家比的AI人臉識別的功能：1. 人臉識別的準確性2. 人臉識別的實際運用3. 人臉識別的速度首先，人臉識別的準確性部分；Cyberlink 提供了AI人臉辨識技術” FaceMe?”，其準確性為AI人臉辨識生態(tài)系的領導者。在美國國家標準暨技術研究院（NIST）的報告中，Cyberlink的FaceMe?
  • 關鍵字： NX  Pi.mx8m plus  FaceMe  NPU  ISP  

Graphcore 與百度飛槳聯(lián)手閃耀MLPerf，AI性能再創(chuàng)佳績

  • Graphcore?（擬未）正式發(fā)布其參與MLPerf測試的最新結果。本次提交中，Graphcore使用新發(fā)布的Bow系統(tǒng)分別在圖像分類模型ResNet-50和自然語言處理模型BERT上實現(xiàn)了和上次提交相比高達31%和37%的性能提升。此外，Graphcore還新增了語音轉(zhuǎn)錄模型RNN-T的提交。?本次MLPerf提交中，首次有第三方使用了Graphcore的系統(tǒng)。百度飛槳使用Graphcore系統(tǒng)進行了BERT的提交，并展現(xiàn)出和Graphcore的BERT提交幾乎一致的性能，證明了Graphc
  • 關鍵字： Graphcore  MLPerf  AI  

北京電信發(fā)布基于昇騰自主創(chuàng)新的“AI智算中心”，開創(chuàng)數(shù)字經(jīng)濟新時代

  • 6月28日，正值中國電信北京分公司成立二十周年之際，北京電信聯(lián)合華為召開5G“京品網(wǎng)”暨AI智算中心聯(lián)合創(chuàng)新發(fā)布會。公布了北京電信將建設基于昇騰的全棧訓推一體AI智算中心，具備了對外提供算力平臺服務和AI智能行業(yè)解決方案的能力，將在數(shù)字經(jīng)濟的浪潮中助力行業(yè)智能化，推動數(shù)字生活的蓬勃發(fā)展。北京電信科技創(chuàng)新部副總經(jīng)理沈鴻在發(fā)布會上表示：北京電信積極響應國家“加快數(shù)字化發(fā)展建設數(shù)字中國”的數(shù)字化戰(zhàn)略和集團“AI+計劃”，布局AI算力中心，將建設從芯片、框架到算法的全棧自主創(chuàng)新的訓推一體融合賦能平臺，并且通過深入
  • 關鍵字： AI  昇騰  5G  

大模型將成為AI開發(fā)新范式

  • 人工智能的落地已經(jīng)發(fā)展到一定階段，向前一步的瓶頸在于某一廠商往往不具備足夠的可用于模型訓練的數(shù)據(jù)資源，且缺乏充足的算力，很難將偏通用的AI模型落地到企業(yè)場景中。行業(yè)參與者面對這些挑戰(zhàn)推出多項舉措，包括自動化機器學習、聯(lián)邦學習、提供云端算力等，其中大模型是現(xiàn)階段解決這些挑戰(zhàn)的重要途徑之一。什么是大模型？在大模型的早期階段，廠商宣傳中常提到千億級、萬億級參數(shù)為特大模型、超大模型。而在產(chǎn)業(yè)實際落地階段，不再追求模型參數(shù)的數(shù)量。IDC認為，大模型是對原有算法模型的技術升級，基于海量數(shù)據(jù)開發(fā)預訓練模型，到最終用戶環(huán)
  • 關鍵字： 大模型  AI  

從計算攝影看移動處理器AI芯片的應用

  • 從計算攝影看移動處理器AI芯片的應用 在攝影圈，一直流行著一句話“底大一級壓死人”說得就是感光元件（CCD、CMOS甚至是底片）的大小，基本上決定了相機成像質(zhì)量的高低。傳感器越大，接受光的能力越強，在攝影這個用光的藝術中，光便是一切的基礎。同樣像素，如果傳感器越大，那么單個像素的面積也就越大。能夠接收的光線也就越多。光就是這個世界給你的信號，接受越多，信號越強，基于信號的畫質(zhì)當然就越強。但是，在2022年的今天這句話似乎不在那么正確了。不知道你有多久沒有看到卡片相機了？如今的卡片機市場除了SON
  • 關鍵字： AI  計算攝影  智能手機  

中國 FPGA 賽道加劇內(nèi)卷，16/28nm 競爭打響：國產(chǎn)芯片高端化仍需 3-5 年

  • 今年 2 月 14 日，一場 498 億美元的大并購，讓一路低調(diào)蟄伏數(shù)年的 AMD 搖身一變，成為全球 FPGA 領域的領頭羊。而其收購的對象賽靈思，也因此“嫁入豪門”，成為 AMD 異構計算集群“大戰(zhàn)略”中的核心角色。興許是受到這場世紀大并購的刺激，遠在大洋彼岸另一端的中國 FPGA 賽道，自年初以來也一路高歌猛進，融資不斷。5 月 18 日，廣東高云半導體宣布完成總規(guī)模 8.8 億元的重磅 B + 輪融資；5 月底，中科億海也完成了總規(guī)模 3 億元的 B 輪融資；時間進入 6 月，專注通用 FPGA
  • 關鍵字： FPGA  AI  國產(chǎn)  
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