高级处理能力和机器学习能力对于下一波边缘应用至关重要。机器学习用例在不同的市场和应用领域大不相同，因而需要不同的加速计算性能，在功耗和整体解决方案成本方面也差别迥异。机器学习应用提升计算性能和能效可通过多种方式，其中最有效的是将专门构建的专用神经处理单元（NPU），或称为机器学习加速器（MLA）或深度学习加速器（DLA）集成到器件中，以补充CPU计算核心。恩智浦提供广泛的产品组合，从传统的Kinetis MCU、LPC系列以及最近的MCX产品系列，到我们的i.MX RT跨界MCU和i.MX应用处理器，我们
关键字：
恩智浦 eIQ Neutron 神经处理单元
中国上海——2023年1月31日——恩智浦半导体（NXP Semiconductors N.V.，纳斯达克股票代码：NXPI）在eIQ工具包中增加了一款用于机器学习开发的新工具——eIQ® Model Watermarking。eIQ Model Watermarking是恩智浦首个可有效帮助开发人员保护其机器学习资产的工具。该工具可在机器学习模型中嵌入水印，为模型添加版权所有权，开发人员在无需访问该模型源码的前提下，证明该机器学习模型是自己所拥有模型IP的副本或克隆。产品重要性有人曾表示，数据是一种新型
关键字：
恩智浦 eIQ Model Watermarking 机器学习IP
近日，恩智浦半导体在京举办了新闻发布会，公司微控制器事业部全球产品总监曾劲涛先生和系统工程总监王朋朋女士介绍了边缘AI、机器学习的战略，及恩智浦刚刚发布的eIQ环境、i.MX RT600跨界处理器和LPC5500 MCU(微控制器)。 机器学习将推动MCU下一波动快速增长 IoT推动了这几年MCU的更新换代，而下一波MCU的助推器是终端的机器学习，包括家庭环境、声音处理、手势控制、智能感测&控制、多摄像头观察、个人资产、主动目标识别、AR(增强现实)等。 典型的案例之一是目前发展火热的人机
关键字：
恩智浦 eIQ
eiq介绍
您好，目前还没有人创建词条eiq!
欢迎您创建该词条，阐述对eiq的理解，并与今后在此搜索eiq的朋友们分享。
创建词条
关于我们 -
广告服务 -
企业会员服务 -
网站地图 -
联系我们 -
征稿 -
友情链接 -
手机EEPW
Copyright ©2000-2015 ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD. All rights reserved.
《电子产品世界》杂志社 版权所有 北京东晓国际技术信息咨询有限公司
京ICP备12027778号-2 北京市公安局备案：1101082052 京公网安备11010802012473
京ICP备12027778号-2 北京市公安局备案：1101082052 京公网安备11010802012473