"極致數字化"的時代已然拉開帷幕，全新水平的復雜數據和生成式 AI
的"化學效應"，正在加速提升自動化工作流的智能水平，幫助企業擁有更廣泛且有競爭力的業務影響，同時通過實時洞察和決策來加速和擴展企業內部數字化轉型的議程。據IBM
商業價值研究院近期針對全球范圍內2,000 多名首席級高管開展的一項AI和自動化調研的洞察報告顯示，在生成式 AI 采用和數據主導式創新領域處于前沿的企業已經收獲了巨大的回報，其年凈利潤要比其他組織高出 72%，年收入增長率要高出
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IBM X-POWER 源卓微納 AI 制造業智能化
多倫多AI芯片初創公司Taalas以5000萬美元的資金從隱匿中現身，并立志顛覆由Nvidia主導的以GPU為中心的世界。Taalas由Ljubisa Bajic、Lejla Bajic和Drago Ignjatovic創立，他們之前都來自Tenstorrent（Grayskull的創建者）。Taalas正在開發一種自動流程，能夠快速將任何AI模型 - 變壓器、SSM、Diffusers、MoEs等 - 轉化為定制硅。該公司聲稱，由此產生的Hardcore Models比它們的軟件對應物效率高1000倍。
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AI 人工智能 MCU
在位于首爾南部的一座辦公大樓里，一打芯片并排放在架子上，每個芯片旁邊都有自己的電風扇來降溫。這些名為ATOM的芯片是韓國初創企業Rebellions開發的最新神經處理單元（NPU），目標是擁有多達70億個參數的人工智能模型。它們的性能正在進行測試，并與同一樓層上另一個房間里的幾個Nvidia的A100 GPU進行比較。作為下一代人工智能芯片，NPU是針對同時進行矩陣運算進行優化的處理器，意味著它們在深度學習方面比通用中央處理單元（CPU）和圖形處理單元（GPU）更進一步。2020年由五名韓國工程師共同創立
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AI
近幾年來，人工智能 (AI) 一直是網絡安全領域的賭注，但大型語言模型 (LLM) 的廣泛采用使 2023 年成為尤其令人興奮的一年。事實上，大型語言模型已經開始轉變網絡安全的整個格局。然而，它也產生了前所未有的挑戰。一方面，大型語言模型使處理大量信息變得容易，讓每個人都可以利用人工智能。大型語言模型可以為管理漏洞、防止攻擊、處理警報和響應事故提供驚人的效率、智能和可擴展性。另一方面，攻擊者也可以利用大型語言模型來提高攻擊效率，利用大型語言模型引
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AI 人工智能
3 月 16 日消息，印度在收到諸多當地和國際企業家和投資者的批評之后，宣布擱置此前的 AI 審核計劃：任何企業發布 AI 模型之前需要經過審批。 電子和信息技術部本周五發布了一份最新的人工智能咨詢意見，不再要求他們在向南亞市場用戶推出或部署人工智能模型之前獲得政府批準。根據修訂后的指導原則，建議企業在未經充分測試和不可靠的人工智能模型上貼上標簽，告知用戶這些模型可能存在的缺陷或不可靠之處。印度信息技術部在本月早
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印度 AI
在現代制造業中，打印機的零部件裝配是一個復雜而關鍵的環節。由于零部件種類繁多，傳統的人工視覺檢測方式難以滿足高效率、高準確性的需求。漏裝、反裝、錯裝等問題可能導致產品質量缺陷，影響生產效率。因此，引入AI視覺軟件進行自動化檢測成為提高裝配過程質量的一種創新解決方案。1. 目前的漏檢率在傳統的人工檢測環節，由于人工疲勞、視覺差異等因素，漏檢率相對較高，導致一些裝配缺陷未能及時發現。根據過去的統計數據，傳統的人工檢測漏檢率約為5%。2. AI視覺檢測原理AI機器視覺系統采用深度學習技術，主要基于卷積神經網絡（
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檢測 AI 打印機
生成式AI變革已經到來。隨著生成式AI用例需求在有著多樣化要求和計算需求的垂直領域不斷增加，我們顯然需要專為AI定制設計的全新計算架構。這首先需要一個面向生成式AI全新設計的神經網絡處理器(NPU)，同時要利用異構處理器組合，比如中央處理器(CPU)和圖形處理器(GPU)。通過結合NPU使用合適的處理器，異構計算能夠實現最佳應用性能、能效和電池續航，賦能全新增強的生成式AI體驗。正如在工具箱中選擇合適的工具一樣，選擇合適的處理器取決于諸多因素，將增強生成式AI體驗。異構計算的重要性生成式AI的多樣化要求和
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NPU AI 計算架構
研華Arm人工智能合作伙伴會議將于3月28日于上海古井假日酒店召開，此次會議將匯集芯片廠家和軟件生態合作伙伴，共同探討Arm平臺的AI技術創新及服務升級，開拓邊緣智能在多行業全方位的應用機會。議程一覽：上午主會場：邊緣運算未來趨勢 迎接新興產業應用新時代下午分會場1：硬件設計構建AI可靠基礎下午分會場2：軟件服務助力AI應用落地演講嘉賓：本次活動邀請到來自高通，瑞芯微，Hailo，瞰瞰智能，微軟，麒麟，海華為各位帶來關于生態伙伴AI技術的新成果分享和落地應用經驗?；顒恿咙c：●? ?與業
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邊緣智能 研華 AI on Arm
又是一年春來到，我們展望各種電子元器件未來市場之時首選的還是MCU，雖然話題度不如GPU和處理器，但真要較真出貨量，GPU+手機AP一年也賣不出MCU一個月的銷量。不管是電系工程新生還是電子開發菜鳥，入門的第一課多半還是數字控制。 躲不開的AI話題 不管是ChatGPT，還是最新的Sora，生成式AI進一步擴展了AI賦予了整個產業未來遐想的邊界，我們現在無法預見AI硬件的天花板，但我們可以很篤定AI硬件最接地氣的非MCU莫屬，或者說只有下沉到MCU端的AI應用，才能真正做到普世而非僅僅普適。雖然言必稱AI
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替代國產 AI MCU
隨著人工智能 (AI) 滲透到教育、就業、制造、醫療和交通等領域，AI 正在改變經濟發展和Arm的日常生活，Arm 構建了全球應用最為普及的 CPU 架構，在多個領域的技術革新中發揮主導作用，影響了世界各地人們的日常生活。AI技術的光明前景讓算力資源開始逐漸向AI應用需求傾斜，甚至在最近一兩年新配置的算力基礎設施中如果沒有更好的AI應用支持，可能會很快被市場所淘汰。Arm 高級副總裁兼基礎設施事業部總經理 Mohamed Awad直言，Arm 是這一切變革的基石。 眾多國際知名的大型科技企業正基于 Arm
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Arm Neoverse 基礎設施 AI
在電子制造行業中，保證PCB（Printed Circuit Board）板的焊點質量至關重要，而AI視覺軟件的引入為這一領域帶來了革命性的變化。某電子制造廠一直致力于提高PCB板焊點的質量，以確保最終產品的穩定性和可靠性。然而，傳統的人工檢測方式效率低，且容易出現漏檢的問題，對于大規模生產來說顯然不夠可行。因此，該廠決定引入AI機器視覺系統，以提升焊點檢測的效率和準確性。檢測原理AI機器視覺系統采用深度學習算法，通過學習大量樣本數據來識別和分類不同類型的焊點。系統首先對PCB板進行圖像掃描，然后通過神經
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AI PCB焊點 檢測
隨著第四次工業革命的不斷推進，AI技術正逐漸成為工業系統不可或缺的一部分，且仍在不斷地推動著工業自動化向更高水平的智能制造轉型。AI在工業自動化領域的應用，包括智能機器人、自動化生產線、智能物流、質量控制、設備維護等，讓工業制造逐步實現從自動化到數字化、智能化的蛻變升級。在傳統視角中，工業控制似乎都是自動化的事情，和AI隔得相對較遠。但當前工業科技飛速發展，我們應該重新認識當前的工業控制技術了。根據IFAC對工業技術影響力的調查結果發現，基于AI的控制在很多行業應用已經追趕、甚至超過了傳統的控制方法。在故
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AI 工業控制 人工智能
3月6日，OpenAI與埃隆·馬斯克（Elon Musk）之間的糾紛再度升級。OpenAI在官網發布《OpenAI and Elon Musk》一文駁回馬斯克訴訟，堅決反對馬斯克所有不實指控，并將采取法律手段維護公司的權益。OpenAI首席執行官薩姆·奧特曼（Sam Altman）和其他四位高管被列為文章的合著者，其中包括聯合創始人格雷格·布羅克曼（Greg Brockman）和首席科學家伊利亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）。OpenAI指出，馬斯克曾一度希望通過將其與特斯拉（Tesla）合并
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戴爾公布了2024財年第四財季及全年業績報告，第四財季營收為223億美元，全年營收為884億美元。并且透露在AI服務器領域實現了顯著增長，計劃在5月的戴爾科技世界大會上推出一系列新的AI產品和解決方案。在AI服務器領域，戴爾表示經過AI優化的產品訂單環比增長了40%，實現8億美元的銷售額，積壓訂單翻倍至29億美元。盡管供應仍面臨挑戰，但H100交付周期有所改善，客戶對H200和MI300X產品表現出濃厚興趣。傳統服務器業務方面，報告稱Q4業務同比增長，連續三個季度實現環比增長，結束了歷史上最長的消化期。戴
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IT之家 3 月 4 日消息，據路透社、外媒 TechCrunch 北京時間今日報道，印度信息技術部于當地時間上周五發布公告：各家科技公司在發布生成式 AI 相關工具、新的模型之前，需要獲得印度政府的明確許可。圖源 PixabayTechCrunch 獲得了這份文件的部分內容，其要求科技公司確保自己的服務或產品“不允許任何偏見或歧視”。該文件在法律上并不具有約束力，但印度信息技術部副部長拉吉夫?錢德拉塞卡爾表示，該通知“在示意這是未來的監管方向”。他補充道：“我們今天只是作為一個建議，要求你們遵
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