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          e絡盟發(fā)布新一期人工智能電子書,激發(fā)廣大讀者創(chuàng)新應用開發(fā)熱情

          • 全球電子元器件與開發(fā)服務分銷商 e絡盟 新近發(fā)布名為《AIoT時代——AIoT發(fā)展背景、功能與未來》的電子書,旨在為專業(yè)工程師、創(chuàng)客和電子愛好者提供人工智能相關專業(yè)知識,助力他們更加順利地進行人工智能應用開發(fā)并開拓出更多新型市場應用。本冊電子書匯集了人工智能詳細路線圖和類別,闡釋了人工智能、機器學習(ML)和深度學習(DL)之間的關系,并詳細介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡相關技術。書中還向讀者推薦了數(shù)款適用于首次進行人工智能物聯(lián)網(wǎng)方案開發(fā)的優(yōu)質(zhì)平臺。人工智能和物聯(lián)網(wǎng)將徹底改變?nèi)祟惖墓ぷ鞣绞健D壳埃斯?/li>
          • 關鍵字: TTS  STT  AIoT  CNN  RNN  GAN  

          聯(lián)想PC出貨量跌至第二,移動手機業(yè)務能否撐起AIoT戰(zhàn)略?

          • 久已寒涼的全球PC市場,終于迎來陣陣暖意。根據(jù)IDC報告顯示,2020年第二季度,全球PC市場出貨量同比增長11.2%,成為近年來為數(shù)不多的兩位數(shù)增長。復蘇之下,PC巨頭聯(lián)想?yún)s沒有分享這份歡愉好心情。數(shù)據(jù)顯示,聯(lián)想二季度出貨量1741萬臺,低于惠普的1808萬臺,連續(xù)七個季度奪魁之路戛然而止。從行業(yè)來看,目前占據(jù)前三市場份額的,依次是惠普(25%)、聯(lián)想(24.1%)、戴爾(16.6%),三者合計吃掉了2/3的全球PC市場。而隨著聯(lián)想跌回第二,傳統(tǒng)兩強惠普、聯(lián)想的榜首大戰(zhàn),更加膠著,更有看頭。行業(yè)人士指出
          • 關鍵字: 聯(lián)想  AIoT  

          PC老大另謀新出路,聯(lián)想:備戰(zhàn)AIOT

          • 聯(lián)想,是中國人家喻戶曉的品牌,許多人家里的第一臺電腦可能就是聯(lián)想。然而在今年受疫情影響,人們在家辦公和遠程學習的需求也大大上漲,而這就直接導致PC的需求量增長遠超預期。而如今一方面國內(nèi)疫情正在得到逐漸控制,另一方面科技的發(fā)展以及人們對于線上生活的依賴卻并未減弱,所以用戶對于PC的需求和高使用率能否繼續(xù)存在還是個未知數(shù)。在這次PC需求出現(xiàn)回暖的情況下,作為PC市場的龍頭企業(yè),聯(lián)想?yún)s并沒有抓住這次回暖的機會,銷售額并沒有想象中的那么好。據(jù)聯(lián)想集團5月20日發(fā)布了2019/2020財年財報顯示,聯(lián)想集團本財年第
          • 關鍵字: 聯(lián)想  AIOT  

          阿里云IoT、天貓精靈聯(lián)合成立阿里AIoT創(chuàng)新中心

          • 7月8日消息,阿里云IoT、天貓精靈宣布聯(lián)合成立AIoT創(chuàng)新中心,整合阿里巴巴包括達摩院在內(nèi)的技術能力,全面賦能AIoT行業(yè)。阿里巴巴集團副總裁庫偉擔任AIoT創(chuàng)新中心負責人。該創(chuàng)新中心將設立三大創(chuàng)新實驗室、一個質(zhì)量監(jiān)控中心,同時啟動城市和產(chǎn)業(yè)帶的實驗基地規(guī)劃。其中,杭州將成為首個示范試點城市,慈溪、嵊州的家電產(chǎn)業(yè)帶成為首批規(guī)劃基地。此前,天貓精靈曾宣布在今年投入100億,建立AIoT及內(nèi)容生態(tài),庫偉表示,創(chuàng)新中心的成立將幫助中小家電制造企業(yè)更低成本實現(xiàn)智能化升級,成為全行業(yè)的“加速器”,并面向未來5G和
          • 關鍵字: 阿里云  IoT  天貓精靈  AIoT  

          AIoT架構復雜 混合云成為入手最隹解

          • 進入AIoT時代,公、私有云被一個更大的架構包覆,稱為「混合云」。對於AIoT導向的應用,與云端服務供應商合作才是最隹的建置方法。混合云也成為智慧物聯(lián)時代里更具效益的解決方案。  圖一 :  進入AIoT時代,公、私有云被一個更大的架構包覆,稱為「混合云」。                 
          • 關鍵字: AIoT  混合云  云端  

          兄弟二人聯(lián)合創(chuàng)業(yè),AI編譯器開始的AI“芯“歷程

          • 指令集架構是處理器的抽象模型,目前主宰微處理器市場的主要指令集架構包括 ARM、MIPS、POWER 和 X86 等,經(jīng)過多年的發(fā)展,上述架構已擁有穩(wěn)定成熟的軟件生態(tài),同時也存在一些問題,比如為了獲取兼容性而引入了復雜冗長的指令,以及防止軟件生態(tài)的碎片化而采取了封閉式指令集維護,這使得客戶不可隨意擴展其該架構的指令集。在IoT/AIoT大行其道,定制化的硬件軟件(DSA/DSL)架構盛行的今天,這種封閉式的指令集架構存在的問題逐漸顯露。每個時代都有其鮮明的時代特色,處理器指令集架構也不例外, RISC
          • 關鍵字: 譯芯科技  AI  AIoT  RISC-V  

          天貓精靈發(fā)四新品應用阿里自研AI技術 阿里今年將投百億布局AIoT

          • 近日,天貓精靈舉辦了今年的春季新品發(fā)布會。發(fā)布會上,阿里宣布將在今年投入100億元,圍繞天貓精靈全面布局AIoT及內(nèi)容生態(tài)領域。這是繼今年1月天貓精靈升級為獨立事業(yè)部后,阿里巴巴加碼AIoT賽道的又一大動作。
          • 關鍵字: 天貓精靈  阿里自研AI技術  AIoT  

          一款引領未來的RTU物聯(lián)網(wǎng)關——杰和科技R100

          • 如果人工智能(AI)技術和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術是走向未來的前兩步,那么RTU(Remote Terminal Unit)產(chǎn)品的開發(fā)和使用,就像是在為未來尋找一雙合適的鞋。RTU之所以可以作為AIoT的基礎,是因為它為AIoT的實際應用,提供了“感知”——這項只有生物才具備基礎功能,在感知的基礎上,人工智能才具有了與現(xiàn)實世界產(chǎn)生交互的可能。在過去,人們通過預先設計好的邏輯程序,對接入PLC的各種組件進行控制。這與千變?nèi)f化的現(xiàn)實世界格格不入,人們意識到單純的控制并不是未來的方向。最初的RTU設備就在PLC接入
          • 關鍵字: AIoT  RTU  

          Imagination:為差異化AIoT提供GPU和神經(jīng)網(wǎng)絡加速器IP

          • 本期我們邀請到了Imagination Technologies人工智能產(chǎn)品營銷資深總監(jiān)Andrew Grant接受采訪,共同討論了關于智能物聯(lián)網(wǎng)應用的話題……
          • 關鍵字: AIoT  SoC  

          AIoT時代,嵌入式芯片也在不斷改變

          • 問:貴公司關注哪類智能物聯(lián)網(wǎng)的應用?其技術發(fā)展方向是什么?Ross Sabolcik:AIoT(人工智能+物聯(lián)網(wǎng))是一個新興市場,它推動著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)數(shù)據(jù)處理從集中式數(shù)據(jù)中心向網(wǎng)絡邊緣發(fā)展。AIoT是針對需要更低延遲和更即時的實時處理的應用而推出的,在這方面它能比云計算做得更好。AIoT也正在帶動邊緣計算興旺發(fā)展,邊緣計算需要全新品類的物聯(lián)網(wǎng)路由器、服務器、存儲平臺和專用的機器對機器(M2M)工作負載加速器,它們可以將非結構化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結構化元數(shù)據(jù),以供實時智能響應系統(tǒng)進行分析、搜索和處理。Silic
          • 關鍵字: AIoT  M2M  

          遠距傳輸?shù)牡凸木W(wǎng)絡技術LoRaWAN及邊緣人工智能如何革新物聯(lián)網(wǎng)

          • 人工智能(AI)與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)在實際應用中的落地融合,形成了 AIoT(智能物聯(lián)網(wǎng)),也就是萬物的智能互聯(lián)。目前,AIoT已經(jīng)成為業(yè)界公認的未來技術主流形態(tài)。艾瑞咨詢最近發(fā)布的《2020中國智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)白皮書》預測,2025年,中國物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)近200億個,海量連接產(chǎn)生的交互及數(shù)據(jù)分析需求將促使IoT與AI進行更深層次的融合。另一方面,智能的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)暴露了云計算中的潛在問題。智能和自動化的增加,無可避免地導致性能表現(xiàn)及安全性突出的應用出現(xiàn)了無法預料的延遲?,F(xiàn)今,兩大主要挑戰(zhàn)威脅著數(shù)量倍增的
          • 關鍵字: WAN  LoRa  AIoT  

          AIoT為RISC -V微處理器帶來了換道超車的機會

          •   金光一?(北京兆易創(chuàng)新科技股份有限公司?產(chǎn)品市場總監(jiān))  1 AIoT的市場機會  隨著AIoT技術的日益成熟,我們可以看到相關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展正在穩(wěn)步向前,兆易創(chuàng)新密切追蹤智能物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,像智能家居、智慧城市、智慧零售、智能制造等都是我們比較關注的領域。  隨著5G產(chǎn)業(yè)鏈的逐漸成熟,AIoT相關技術可能會成為5G引領的對各行業(yè)有沖擊的業(yè)務。在物聯(lián)網(wǎng)上,將會有數(shù)十億個設備聯(lián)網(wǎng),這對安全性提出了更高的需求,區(qū)塊鏈成為一種可行的技術;智慧城市通過物聯(lián)網(wǎng),將會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)必須要通過人工智能進行分析;V
          • 關鍵字: 202004  RISC -V  AIoT  

          AIoT所需的嵌入式芯片是什么樣

          •   Ross?Sabolcik?(Silicon?Labs?副總裁兼工業(yè)和商業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品總經(jīng)理)  1 AIoT的應用機會  AIoT(人工智能+物聯(lián)網(wǎng))是一個新興市場,它推動著物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理從集中式數(shù)據(jù)中心向網(wǎng)絡邊緣發(fā)展。AIoT是針對需要更低延遲和更即時的實時處理的應用而推出的,在這方面它能比云計算做得更好。AIoT也正在帶動邊緣計算興旺發(fā)展,邊緣計算需要全新品類的物聯(lián)網(wǎng)路由器、服務器、存儲平臺和專用的機器對機器(M2M)工作負載加速器,它們可以將非結構化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結構化元數(shù)據(jù),以供實時智能響應系統(tǒng)進
          • 關鍵字: 202004  Silicon Labs  AIoT  RISC-V  

          為差異化AIoT應用提供G PU 和神經(jīng)網(wǎng)絡加速器IP

          •   Andrew?Grant(Imagination?Technologies人工智能產(chǎn)品營銷?資深總監(jiān))  1 為AIoT提供神經(jīng)網(wǎng)絡加速器  Imagination Technologies專注于邊緣和終端上的人工智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)。我們創(chuàng)建半導體知識產(chǎn)權(IP),SoC設計人員使用它們來開發(fā)用于邊緣設備的芯片。我們可以為神經(jīng)網(wǎng)絡增加加速功能,以使它們能夠在終端上快速運行,進而增強邊緣的能力。在某些AI任務中,神經(jīng)網(wǎng)絡加速器(NNA)的性能是典型嵌入式CPU的100倍,從而將以前只有在數(shù)據(jù)中心才能
          • 關鍵字: 202004  AIoT  神經(jīng)網(wǎng)絡加速器  NNA  

          e絡盟發(fā)布最新調(diào)研結果:人工智能在物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中已獲廣泛應用

          • 近日,全球電子元器件與開發(fā)服務分銷商e絡盟(隸屬于Farnell)公布針對物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的最新調(diào)研。調(diào)研結果表明人工智能(AI)在物聯(lián)網(wǎng)設備中已獲廣泛應用,同時該調(diào)研還發(fā)布了針對關鍵應用市場、推動因素以及物聯(lián)網(wǎng)設計工程師所關注問題的最新見解。此次調(diào)研突顯出的主要新趨勢是人工智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT),它表明真正的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)開端形成。研究顯示,將近一半(49%)的受訪者已經(jīng)在他們的物聯(lián)網(wǎng)應用項目中使用了人工智能,其中機器學習(ML)是使用最多的技術(28%),其次是基于云的人工智能(19%)。隨著人工智能
          • 關鍵字: AIoT  ML  
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