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意法半導體嵌入式 AI 解決方案增加簡化機器學習開發(fā)的高級功能
- 2022 年 11 月 15 日，中國——為了擴大開發(fā)工具的功能，加快嵌入式人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 開發(fā)項目，意法半導體發(fā)布了NanoEdge AI Studio 和 STM32Cube.AI.的升級版本。這兩個開發(fā)工具有助于把人工智能和機器學習遷移到應用邊緣設備。遷移到網絡邊緣后，人工智能和機器學習的優(yōu)勢非常突出，包括原生隱私保護、確定性實時響應、更高可靠性和更低功耗。NanoEdge AI Studio 是一個自動化的機器學習開發(fā)工具，適合不需要開發(fā)神經網絡的應用項目。該工具需要與S
- 關鍵字： 意法半導體 嵌入式 AI 機器學習
聯(lián)發(fā)科芯片設計 導入機器學習
- 聯(lián)發(fā)科長期投入前瞻領域研究，近期再傳突破性成果。聯(lián)發(fā)科宣布，將機器學習導入芯片設計，運用強化學習（reinforcement learning）讓機器透過自我不斷探索和學習，預測出芯片中最佳電路區(qū)塊的位置（location）與形狀（shape），將大幅縮短開發(fā)時間并建構更強大性能的芯片，成為改變游戲規(guī)則的重大突破。聯(lián)發(fā)科表示，該技術將于11月于臺灣舉辦的IEEE亞洲固態(tài)電路研討會A-SSCC（Asian Solid-State Circuits Conference）發(fā)表，同步也將申請國際專利。聯(lián)發(fā)科指出
- 關鍵字： 聯(lián)發(fā)科 芯片設計 機器學習
安富利：在機器學習中取得領先地位
- 機器學習是改變世界的最新技術。過去配合云端使用的算法現(xiàn)在已經擴展到邊緣運算。應用包括了監(jiān)控、先進駕駛輔助系統(tǒng)ADAS、機器人和數據中心。開發(fā)人員正在尋找可快速及輕松地部署復雜系統(tǒng)的方法。 對于邊緣網絡上的機器學習，Xilinx提供了延遲、功耗、成本、靈活性、可擴展性和上市時間之間的最佳權衡。其軟件定義的系統(tǒng)單芯片(SDSoC)允許無縫整合硬件和軟件、自動化內存分配、快取管理、DMA和裝置互動。SDx開發(fā)環(huán)境為項目建立，模擬，執(zhí)行和除錯提供了通用的基礎架構，讓不同的嵌入式系統(tǒng)可輕松實行?！ ∑浣Y果是更
- 關鍵字： 機器學習 Xilinx
安富利:物聯(lián)網和機器學習(ML)協(xié)同開發(fā)
- 物聯(lián)網裝置和支持ML的裝置日益成為我們日常生活中的一部分。隨著這些裝置進入智能住宅中，就需要更多的專業(yè)知識來進行建構和開發(fā)。ROS是一個開放原始碼的機器人開發(fā)平臺，使機器人技術的開發(fā)可以協(xié)作。與ROS整合的TurtleBot3在SLAM（同步定位與地圖構建）、導航和操控中具備核心技術，所以適合在家庭服務機器人應用中使用。 與TurtleBot3整合的Ultra96上的ROS具有多項功能，所以適用于物聯(lián)網裝置中的應用。除了配備Xilinx MPSOC開發(fā)板Ultra96（Cortex A53、R5）之
- 關鍵字： 物聯(lián)網 機器學習
邊緣AI和機器學習將被廣泛應用于工業(yè)和家庭
- 各行各業(yè)的數字化轉型和日常生活中的新場景已經對邊緣上的人工智能（AI）和機器學習、先進數據處理、音頻、視覺等產生了需求。邊緣機器學習（ML）計算支持廣泛的、智能化的工業(yè)和家庭應用，包括用于異常檢測的傳感器數據處理、預測性維護、用于改進玻璃破碎檢測的音頻模式識別、簡單命令詞識別以及視覺應用，如使用低分辨率攝像頭進行在場檢測或人數統(tǒng)計?，F(xiàn)在的產品設計人員已看到了人工智能和機器學習的巨大潛力，可以為家庭安全系統(tǒng)、可穿戴醫(yī)療監(jiān)測器、商業(yè)設施和工業(yè)設備監(jiān)控傳感器等邊緣應用帶來更多的智能化。所以SiliconLabs
- 關鍵字： 202204 邊緣AI 機器學習
2021年智源人工智能前沿報告（AI Frontiers Report）發(fā)布
- 2021年對于人工智能技術和產業(yè)，依舊是不平凡的一年。隨著算力、數據、算法等要素逐漸齊備，先進的算法結構不斷涌現(xiàn)，各個研究方向研究成果層出不窮，成熟的AI技術逐漸向代碼庫、平臺和系統(tǒng)發(fā)展，實現(xiàn)產業(yè)和商業(yè)層面的落地應用，推動人工智能發(fā)展邁向新階段。在新的一年即將到來之際，智源研究院采用案例征集、專家咨詢等方法，向高校和科研機構專家學者征集2021年度人工智能動態(tài)、案例等內容，并通過向專業(yè)人士咨詢的形式匯總觀點及建議，形成2021-2022年度人工智能前沿報告（AI Frontiers Report）。報告專
- 關鍵字： AI 機器學習 神經網絡 算法
采用恩智浦應用軟件包快速啟動產品開發(fā)
- 處理邊緣連接的機器學習（ML）應用的復雜性是一個艱巨而漫長的過程。將相關應用功能與在經濟高效的平臺上部署此ML模型的復雜性結合起來，需要花費大量的精力和時間。恩智浦基于ML的系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測應用軟件包（App SW Pack）為快速開發(fā)此類復雜應用提供了量產源代碼。打造邊緣就緒解決方案并非易事，如今幾乎所有開發(fā)人員都避免嘗試從頭開始構建應用或產品。始終存在的面市時間壓力意味著，終端產品制造商和應用工程師越來越依賴現(xiàn)有的示例和抽象層來節(jié)省時間。這使我們能夠更多關注用戶體驗和更高應用級別的編碼，以便集成到終端產品
- 關鍵字： NXP 機器學習
機器學習模型設計過程和MEMS MLC
- 開發(fā)機器學習項目的五個步驟 — 掌握要點，應用并不困難！邊緣機器學習具有許多優(yōu)勢。 然而，由于開發(fā)方法與標準程序設計方法截然不同，許多機器學習開發(fā)者可能會擔心自己難以駕馭。其實，完全沒有必要擔心。一旦熟悉了步驟，并掌握了機器學習項目的要點，就能夠開發(fā)具有價值的機器學習應用。此外，意法半導體（STMicroelectronics；ST）提供解決方案，以促進邊緣機器學習得到廣泛應用發(fā)揮全部潛力。本文描述機器學習項目的必要開發(fā)步驟，并介紹了ST MEMS傳感器內嵌機器學習核心（MLC）的優(yōu)勢。 圖一
- 關鍵字： 機器學習 模型設計 MEMS MLC
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