- 听，人工智能完成的贝多芬第十交响曲。
——将近200年后，贝多芬的最后交响曲终于完成了。
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AI 贝多芬
- 适逢 ROS World 2021 大会，NVIDIA 宣布其为 ROS 开发者社群提供高效能感知技术的最新进展。这些计划将加速产品开发以及提高产品效能，最终让开发人员能够更轻松地将最先进的计算机视觉及人工智能 (AI)/ 机器学习 (ML) 功能，应用于 ROS 架构的机器人应用程序。Isaac ROS GEM 提供包含图像处理和计算机视觉的软件包，其内含针对 NVIDIA GPU 和 Jetson 进行高度优化调整、并基于 DNN 架构的算法。当自主机器在环境中移动时，必须追踪自己的位置。视觉测距法透
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NVIDIA 人工智能 感知能力
- 随着算力的不断提升，人工智能的应用逐渐渗透到各个行业。作为人工智能芯片最关键的开发工具EDA，是否也会得到人工智能应用的助力从而更好地提升服务效率呢？答案自然是肯定的。随着半导体芯片设计的复杂度不断提升，以及芯片包含功能的日渐广泛，EDA的设计过程越来越需要借助人工智能来尽可能避免一些常见的设计误区，并借助大数据的优势来实现局部电路设计的最优化。在可以预见的未来，随着人工智能技术的不断引入，借助大数据和机器学习的优势，EDA软件将可以提供更高效更强大的设计辅助功能。 近日，楷登电子（Cadenc
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人工智能 EDA Cadence Cerebrus
- 近年来，本土涌现了一批AI芯片的初创企业。其中有这样一家公司，成立只有2年多，已经完成三轮融资，发布两颗自研芯片。这家公司就是爱芯元智。该公司有何独特能力？AI视觉市场的前景如何？近日，该公司宣布进行一轮品牌升级。值此机会，电子产品世界等媒体采访了公司创始人兼CEO仇肖莘女士以及研发副总裁刘建伟先生。图 爱芯元智 创始人兼CEO 仇肖莘1 更名为“爱芯元智”2021年9月，爱芯科技正式更名为爱芯元智半导体（上海）有限公司（简称为“爱芯元智”），并宣布完成品牌升级。品牌升级后，爱芯元
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202111 AI 视觉 芯片
- 苹果CEO库克接受《时代》杂志采访时表示，自己对AI人工智能非常着迷，此外，还为AR和AR能带来什么感到兴奋，在被问到这是元宇宙吗，库克表示，这是明显不同的词，自己将远离流行语，更愿意称之增强现实。
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元宇宙 人工智能 增强现实
- 1 英特尔在打造广泛的边缘AI产品当下，随着AI 落地进入深水期，在嵌入式AI 成为炙手可热的赛道同时，越来越多AI 需要从云端扩展到设备端和边缘端。英特尔不仅重视嵌入式AI，同时也在打造更广泛的边缘AI 产品。从擅长对大量非结构化语音和文本数据进行训练和推理的英特尔® 至强® 可扩展处理器，到为实时推理提供出色吞吐量和低延迟的英特尔®FPGA 以及支持深度学习加速并适合广泛AI 应用的酷睿处理器，再到为摄像头提供超低功耗推理的英特尔®Movidius™ 视觉处理单元（VPU）等，
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202109 AI 边缘
- 1 AI技术可用于广泛的终端市场在ST（意法半导体）产品覆盖的所有终端市场中（诸如工业、个人电子产品、家用电器、医疗保健、汽车等等），人工智能（AI）技术在其中的应用率一直在增长。ST 已发布了一些基于32 位微控制器、MPU 和MEMS 传感器的AI 解决方案，这些方案被大量地采用，市场热度高昂。我们的解决方案可以在所有这些市场应用用例和许多其他用例中为客户提供支持。为了减少带宽、电源需求和延迟，近年来的趋势是从以云为中心的AI 解决方案转向所谓的边缘AI，在边缘AI 中，机器学
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202109 嵌入式 AI
- 1 关注工业控制、智慧城市、智能家居在工业和物联网领域中，恩智浦关注的嵌入式人工智能（AI）和机器学习应用主要包括工业控制、智慧城市以及智能家居3个方面。● 工业控制。恩智浦通过提供能够进行实时观察、学习和调整的设备来为企业用户提供更好的预测和控制功能，通过提高设备的智能化程度来提高终端产品性能。在工业控制中的人机接口（HMI）应用领域，主要产品类型包括用户友好型消费产品屏幕、安全可靠的汽车驱动程序接口、工业面板、缴费机和数据访问终端等。在这些应用中，恩智浦
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202109 AI MCU
- 1 英飞凌在边缘（Edge）设备上释放机器学习（ML）的能力市场对舒适性、便利性和简单性的需求不断增加，对娱乐、安全和能源效率领域更多功能的需求也在日益增长，这将大大增加对智能家居的兴趣和承诺。边缘人工智能（AI）将成为这些产品的关键推动因素。今天的物联网硬件/软件开发人员面临着在构建这些未来设备时的一系列复杂设计。从复杂的集成无线连接，到优化电池供电设计中的系统功率，再到集成传感器融合，让物联网工作对任何团队来说都是一项艰巨的任务。作为连接现实世界和数字世界的领导者，英飞凌非常了解
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202109 机器学习 AI
- 1 为什么AI/ML发展如此迅速？多年来，人工智能（AI）/机器学习（ML）市场一直以指数级的速度快速增长，其解决方案遍布我们周围，从机器人和其他机械系统的预测故障算法、电子商务中的购买行为建议、自动驾驶车辆的目标检测、电子交易中的风险缓解到DNA测序等等，我们身边有各种各样的解决方案，示例不胜枚举。那么，为什么AI/ML发展如此迅速呢？据IDC、Gartner和其他市调机构的分析，全球大约80%的数据是非结构化数据。电子邮件、照片、语音邮件、视频和许多其他数据源每天都在堆积。无论
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AI 机器学习 FPGA
- 基于语音的控制系统正在经历稳健的增长，2020 年达到 107 亿美元，预计到 2026 年将达到超过 270 亿美元。其优点不言而喻：无手操作，界面大大简化。您可以直接说出所需的内容，而无需使用导航菜单。但是，正如我们所有人所经历的那样，声音可能有其自身的弊端。当您靠近麦克风正对着它讲话时，它在安静的房间里工作正常。但在您的手机上、通过无线耳塞以及在繁忙的超市中，这些情形的语音识别如何呢？识别效果并不总是那么好。基于人工智能的命令识别至关重要，但更重要的是，这种识别首先要有可以正常工作的清晰语音信号。如
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202109 语音 人工智能
- 1 嵌入式开发挑战及赛灵思的解决方案在嵌入式AI 产品落地的过程中，开发者遇到最多的问题或者说挑战主要有三个：①该方案是否灵活可扩展，能够适配不同规模的产品？②是否有简单易用的AI 开发工具以降低FPGA 开发门槛？③如何突破瓶颈，在算力有限的边缘端实现最大性能？ 赛灵思在2020 年初正式推出了VitisTM AI 解决方案，它是一套面向赛灵思自适应 Zynq® SoC，Zynq®&nbs
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202109 AI
- “十四五”规划纲要将新一代人工智能（AI）作为议题重点提及，彰显了人工智能在中国带动数字经济产业转型升级的重要战略地位。中国是世界上最大的制造大国，制造业与人工智能的结合是中国从制造大国走向制造强国的重要一步，是中国直面国内国际挑战的重要超车机遇。同时，近几年中国围绕工业互联网，大力推进工业企业转型升级，在政府和产业界的共同推动下，市场高速发展，企业应用不断加速。1 工业智能是工业数字化转型的新引擎在工业互联网、新基建、数字经济等政策发布的背景下，以工业为代表的传统行业企业进行产业
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202109 AI 质检
- 我们基于瑞萨RZ/A2M和它独有的DRP技术，构建了多款解决方案，包括工业自动化中的目标物体检测与追踪、二维码编码类型的快速检测等。这次，我们就来拆解如何使用RZ/A2M的DRP与嵌入式AI结合实现口罩人脸检测。在示例中我们通过MIPI接口连接Sony IMX219 CMOS传感器，输入一个1280x720分辨率的图像，通过RZ/A2M的DRP对输入图像做Simple ISP处理，图像缩放处理，然后运行一个轻量级且高效的口罩，人脸检测模型。它能够实现在人脸检测模式下30FPS的检测速度，在区分是否戴口罩的
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AI 视觉
- 话不多说，我们开始拆解如何使用RZ/A2M的DRP实现在8ms时间内检测5中不同编码格式的二维码。二维码又称二维条码，常见的二维码为QR Code，QR全称Quick Response，是一个近几年来移动设备上非常流行的一种编码方式，它比传统的Bar Code条形码能存更多的信息，也能表示更多的数据类型。除了这种常见的QR Code之外，还有一些其它编码格式的二维码，例如Micro QR Code, DataMatrix, AZTec和汉信码等等，因此要求扫码枪能够识别多种不同编码的二维码。 常规的操作是
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二维码 AI 视觉
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