致力于亞太地區(qū)市場的領先半導體元器件分銷商---大聯大控股宣布，其旗下世平推出基于寒武紀（Cambricon）MLU220處理器的AI明廚亮灶方案。 圖示1-大聯大世平基于Cambricon產品的AI明廚亮灶方案的展示板圖 食品安全問題關系著千家萬戶的健康。為了保障人們的食品安全，自2014年2月起，國家食藥監(jiān)總局就開始在各地餐飲業(yè)開展明廚亮灶工作。倡導餐飲服務提供者通過采用透視明檔（透明玻璃窗或玻璃幕墻）、視頻顯示、隔斷矮墻、開放式廚房或設置窗口等多種形式，對餐飲食品加工過程進行公示
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AI 深度學習 廚房
“特斯拉人工智能日推遲到了9月30日，因為到時候我們可能會有一個Optimus原型機工作，”當地時間6月3日，特斯拉CEO埃隆·馬斯克 (Elon Musk)在一條推文中寫道。特斯拉的第二次人工智能日活動原定于8月19日舉行，馬斯克將其推遲了六周，看起來是在等待去年公布的人形機器人Optimus（擎天柱）完工。他后來又發(fā)推文補充說，特斯拉第二次AI Day將是“史詩級的”。人形機器人Optimus身高1.72米，體重56公斤，類似一位普通成年男性，比馬斯克矮一點。馬斯克曾特別強調，“你可以逃離它，且你有很
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馬斯克 AI 人形機器人
燧原科技與奎芯科技達成戰(zhàn)略合作，依托雙方在AI算力領域以及半導體互聯IP和芯粒領域的技術優(yōu)勢，基于先進工藝展開高速模擬設計和數字設計的聯合開發(fā)，合力為客戶提供更高性能的“芯”產品和“芯”生態(tài)。燧原科技創(chuàng)始人兼COO張亞林先生和奎芯科技市場及戰(zhàn)略副總裁唐睿博士共同在線上出席了此次戰(zhàn)略合作的云簽約儀式。燧原科技創(chuàng)始人兼COO張亞林，表示：隨著人工智能產業(yè)的快速發(fā)展，應用場景日益增多，數字化的進程正在加速，這背后就需要更強大的AI算力支持。算力已經成為新生產力，驅動著數字經濟的發(fā)展。作為一家專注于人工智能算力領
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算力 AI
近日，Graphcore?（擬未）在Wave Summit 2022深度學習開發(fā)者峰會上正式宣布加入硬件生態(tài)共創(chuàng)計劃。Graphcore和百度飛槳將基于該共創(chuàng)計劃共同研發(fā)技術方案，協同定制飛槳框架，建設模型庫與場景范例，以“IPU+飛槳”為產業(yè)賦能，推動產業(yè)AI化轉型和升級。目前，Poplar? SDK 2.3與百度飛槳2.3已經完全集成，相關代碼將于今日在百度飛槳的GitHub上線供開發(fā)者獲取。百度飛槳是中國首個自主研發(fā)、功能豐富、開源開放的產業(yè)級深度學習平臺。截至2022年5月，百度飛槳已經匯聚了47
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深度學習 AI
工廠管理者需要監(jiān)控設備、生產線和運營流程，從而實現維護，減少時間與生產成本。目前，已經有不少行業(yè)進行了一定程度的數字化轉型，也借此實現了運營歷史可視化，進一步提升了決策能力。但除了回顧歷史數據，即審視已經發(fā)生的事件之外，管理者還需要對未來可能出現的情況做出評估，對潛在情境與相應后果做出展望，確保最終決策更具說服力。這類場景之前就存在于制造業(yè)，利用軟件進行不同類型的場景重現。通過模擬各類零件、元件與產品的設計與使用方式，制造商可以驗證不同設備在不同負載、流程或環(huán)境下的實際表現。此外，制造商還經常利用設備上的
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數字孿生 物聯網 AI
工控內存模塊廠宜鼎看好工業(yè)人工智能物聯網（AIoT）發(fā)展，已協助上千家客戶實現各式智能應用落地，集團以軟硬整合、遠程管理、數據安全等三大技術層次，全力沖刺邊緣人工智能（Edge AI）應用。宜鼎宣布攜手旗下子公司與策略合作伙伴，在臺北國際計算機展（Computex）發(fā)表全方位工控儲存與AI智能解決方案。受惠于工控內存出貨轉強及價格回穩(wěn)，宜鼎第一季合并營收達25.90億元，歸屬母公司稅后凈利季增33.1％達3.86億元，較去年同期成長48.5％，每股凈利4.64元。宜鼎4月合并營收月增7.8％達10.06億
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宜鼎 Edge AI
Teledyne?很高興地宣布其?Sapera Vision Software 2022-05?版現已上市。Teledyne DALSA?的?Sapera? Vision Software?提供經過現場驗證的圖像采集、?控制、圖像處理和人工智能功能，以設計、開發(fā)和部署高性能機器視覺應用。新的升級包括對其?AI?訓練圖形工具?Astrocyte??及其圖像處理和?AI?庫工具Sa
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AI 訓練
下一代行動通信系統(tǒng)5G正在汽車產業(yè)擴大實際應用，也因此專為車聯網平臺的「車用級Linux」系統(tǒng)，也正在受到產業(yè)的關心。以下就針對全球主要汽車業(yè)者提供的車聯服務，以及未來的發(fā)展狀況，作一簡單的介紹。TOYOTA-所有的新車款都將內建T-Connect系統(tǒng) TOYOTA未來所有的新車款都會兼容T-Connect系統(tǒng)。豐田的T-Connect可以透過Wi-Fi或藍牙，連接數據通訊模塊（DCM）、車載通訊設備或智能手機等。例如，在發(fā)生事故或其他緊急情況下進行緊急呼叫的系統(tǒng)-Help Net、可遠程監(jiān)控和
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Linux 車聯信息系統(tǒng) 車聯網
作為產品線最廣的半導體企業(yè)之一，意法半導體（ST）有眾多產品應用在可穿戴市場，特別是圍繞著MCU（微控制器）和傳感器兩個關鍵產品系列，意法半導體緊跟市場需求，打造領先的可穿戴技術解決方案?？纱┐髟O備可以解決人們對便捷、健康、生活、娛樂等多樣化的需求，其市場前景可想象空間潛力巨大。意法半導體可穿戴設備產品組合旨在滿足各種嚴苛的可穿戴設備需求，目標應用涵蓋智能手表、健康監(jiān)測、心率監(jiān)測、運動設備等等多個方面。我們的產品組合包括數字處理、傳感器、網絡連接、安全和電源管理等解決方案。在這些應用中，高精度、低功耗、緊
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202205 傳感器 AI
隨著5G在智能型手機之外的普及，高通技術公司已成為推動5G擴展和徹底革新機器人產業(yè)的推手。在年度高通5G高峰會中，透過發(fā)表高通機器人RB6平臺和高通RB5 AMR參考設計，高通公布了尖端5G和邊緣AI機器人解決方案的擴展藍圖。高通技術公司最新的先進邊緣AI和機器人解決方案將用于支持打造更具生產力、自主性和更先進的機器人。這些解決方案將有助于實現全新的商業(yè)應用，包括AMR、送貨機器人、高度自動化的制造機器人、協作機器人、UAM飛行器、工業(yè)無人機基礎設施、自主防御解決方案等更多應用。高通機器人RB6平臺和高通
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工控內存模塊大廠宜鼎發(fā)布最新營運策略，將偕轉投資子公司全力沖刺人工智能邊緣運算（Edge AI）技術與應用。宜鼎近年看準工業(yè)人工智能物聯網（AIoT）發(fā)展，已協助上千家客戶實現各式智能應用落地，集團將以軟硬整合、遠程管理、數據安全等三大技術層次，大啖進入成長爆發(fā)階段的Edge AI市場龐大商機。宜鼎董事長簡川勝表示，過往宜鼎常談到的邊緣運算，雖然能某種程度解決數據上傳云端的延遲問題，但唯有加速導入AI技術、釋放AI應用潛能，才能有效減輕產業(yè)智能化過程中，所面臨的云端處理成本與通訊傳輸壓力，而這也是宜鼎將目
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宜鼎 Edge AI
在生成文本段落、模擬人類對話及解決數學問題表現驚人的大型語言模型，顯然是這幾年AI發(fā)展最熱門的領域之一。但這樣的大型語言模型不僅能夠自行生成有害內容，還可以將這樣的內容通過在其上構建的下游應用程序傳播開來?！ ±碚撋?，更多人的參與對問題的解決應該會有所幫助。然而，由于語言模型的訓練需要大量的數據和計算能力，迄今為止，它們仍然只是大型科技公司的特有項目。而在更廣泛的群體如學界，以及擔心人工智能濫用的倫理學家和社會科學家中，只有旁觀的選項?！ 拔蚁嘈沤⑿湃蔚奈ㄒ环椒ㄊ菢O度透明?！盡eta AI的常務董
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Meta AI
意法半導體（ST）持續(xù)積極參與高速發(fā)展的嵌入式人工智能領域。為了在具成本效益和低功耗的微控制器上加快運用機器學習和深度神經網絡，ST開發(fā)全方位的邊緣人工智能生態(tài)系統(tǒng)，嵌入式開發(fā)人員可以在各種STM32微控制器產品組合中，輕松新增利用人工智能的新功能和強大的解決方案。圖一顯示ST AI解決方案之于整個STM32產品組合，而且已經擁有預先訓練神經網絡的嵌入式開發(fā)人員，可以在任何采用Cortex M4、M33和M7的STM32上移植、優(yōu)化和驗證這整個產品組合。STM32Cube.AI是 STM32CubeMX的
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FP-AI-VISION1 影像分類器 ST 計算機視覺
由TE Connectivity（簡稱“TE”）主辦的TE AI Cup 2021-2022 競賽近日圓滿收官。本屆賽事共吸引全球逾百名學生參與。他們致力于應用AI技術解決現實世界中的真實挑戰(zhàn)。來自三大洲的學子組成了23支團隊，以AI技術為基礎，為工廠在實際生產中面臨的挑戰(zhàn)提供創(chuàng)新的解決方案。TE?AI?Cup競賽的一大特色是堅持以實踐與應用為導向。參賽團隊在比賽前期就鼓勵前往TE工廠，了解現行生產的挑戰(zhàn)。在比賽進程中，參賽團隊可以將他們設計的解決方案通過現場或者遠程的方式在TE工廠進
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TE AI
什么是人臉識別？人臉識別是一種軟件層面的算法，用于通過處理視頻幀或數字圖像來驗證或識別一個人的身份，其中該人的臉是可見的。面部識別技術有幾種不同的工作方法，但是他們通常會將圖像中的面部特征與數據庫中的面部特征進行比較。人臉識別處理的4個步驟特定的神經網絡被訓練用來檢測人臉的標簽，并將人臉與圖像中的其他物體區(qū)分開來。標簽是人類普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。人臉識別算法的工作流程任何人臉檢測和識別系統(tǒng)或軟件都繞不開人臉識別算法。業(yè)界將這些算法分為兩種：幾何方法側重于區(qū)分特征簡而言之就將
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人臉識別 算法 AI 機器學習 神經網絡
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