在数字化转型的浪潮中，边缘智能正成为推动工业物联网领域发展的重要力量。作为全球范围的工业物联网解决方案提供商，研华科技始终致力于技术创新与突破，为用户带来更加高效、智能的解决方案。近日，研华在其高性能边缘计算平台AIR-030上探索运行了深度求索人工智能(DeepSeek)的R1模型，并基于开源框架AnythingLLM，为用户展示了本地AI知识库应用场景。AIR-030作为研华科技的一款明星产品，以其出色的性能和低功耗设计，广泛应用于工业自动化、机器视觉、智能零售等多个领域。此次探索，是为了测试Deep
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边缘计算 DeepSeek 模型
任何有影响力的技术都伴随着一系列风险，这些风险在与汽车安全相关的系统中尤为严重。国际标准化组织 (ISO) 26262 系列标准道路车辆 – 功能安全旨在通过提供汽车电气和电子系统功能安全的指南和要求来降低道路车辆的风险。ISO 26262 分为 12 个部分发布，于 2018 年进行了更新，以适应不断发展的汽车技术，该标准现在包含对半导体的具体要求。ISO 26262 详细说明了一种特定于汽车且基于风险的方法，用于确定风险等级 - 称为汽车安全完整性等级 (ASIL) - 这些等级是
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控制器 辅助监控 转换器
AI的下一个飞跃似乎没法准时报道了。据外媒报道，OpenAI在推进其下一代核心模型GPT-5（代号Orion）的开发正面临重重困难，该项目已开发超过18个月，成本花费巨大却仍未取得预期成果。内部消息透露OpenAI已经完成了至少两次大型训练运行，希望通过对大量数据的训练来改进模型。然而，训练进程较预期滞后，预示着更大规模的训练任务不仅耗时冗长，而且经济成本高昂。估算显示，GPT-5一次为期6个月的训练仅计算成本就高达约5亿美元。OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）则表示，未来的AI
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OpenAI 模型 GPT-5
12月5日消息，美国当地时间周三，谷歌旗下人工智能研究机构DeepMind推出了一款新模型，能够创造出“无穷无尽”且各具特色的3D世界。这款模型名为Genie 2，是DeepMind在今年早些时候推出的Genie模型的升级版。仅凭一张图片和一段文字描述，例如“一个可爱的机器人置身于茂密的森林中”，Genie 2就能构建出一个交互式的实时场景。在这方面，它与李飞飞创立的World Labs以及以色列新兴企业Decart所开发的模型有着异曲同工之妙。DeepMind宣称，Genie 2能够生成“丰富多样的3D
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谷歌 DeepMind Genie 2 模型 3D 互动世界
一位行业分析师最近透露，中国已经开发了跨多个数据中心的单一生成式 AI （GAI） 模型，考虑到在单个数据中心使用不同 GPU 的复杂性，更不用说在多个地理位置使用服务器了，这是一项巨大的壮举。Moor Insights & Strategy的首席分析师Patrick Moorhead在X（前Twitter）上表示，中国是第一个实现这一成就的国家，他是在一次可能无关的NDA会议的对话中发现的。这种在不同地点/架构中训练 GAI 的技术对于中国保持其 AI 梦想向前发展至关重要，尤其是在美国制裁阻止
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数据中心 GPU 生成式AI 模型
我们的世界正变得更加智能且紧密相连，楼宇和工厂正以前所未有的方式实现自动化。为了确保这些新系统有效运行，可靠的信息通信至关重要——这不仅体现在工业控制面板内部，也包括遍布整个场所的各种设备之间的通信。直到最近，工业网络还很复杂，可能需要使用各种协议和网关。这可能既昂贵又不可靠，难以确保应有的互联互通能力。然而，随着10BASE-T1S以太网的出现，一场变革正在发生。这一创新标准取代了传统的现场总线技术，为现代网络环境提供了多种优势，并消除了对网关的需求。支持新标准的一系列设备，如安森美的工业10BASE-
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10BASE-T1S 以太网 控制器
通过探索看似不相关的大语言模型(LLM)架构之间的潜在联系，我们可能为促进不同模型间的思想交流和提高整体效率开辟新的途径。尽管Mamba等线性循环神经网络(RNN)和状态空间模型(SSM)近来备受关注，Transformer架构仍然是LLM的主要支柱。这种格局可能即将发生变化：像Jamba、Samba和Griffin这样的混合架构展现出了巨大的潜力。这些模型在时间和内存效率方面明显优于Transformer，同时在能力上与基于注意力的LLM相比并未显著下降。近期研究揭示了不同架构选择之间的深层联系，包括T
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Transformer RNN SSM 模型
面向L4级自动驾驶市场的车规级域控制器AD1已在位于合肥经开区的联宝工厂首次成功下线，这意味着联宝科技成为首批实现英伟达NVIDIA DRIVE Thor芯片产品生产落地的工厂。NVIDIA Thor芯片平台发布于2022年9月21日，是英伟达最新研发的下一代车载自动驾驶域控芯片，整板共有约1.66万个点位，近万个元器件，8个DDR，号称可以将所有智能车功能集中在一块芯片上，从而实现安全可靠的自动驾驶。NVIDIA Thor的首批用户包括理想、昊铂、小鹏汽车、比亚迪等。而联宝科技生产的AD1是针对L4级自
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英伟达 自动驾驶 芯片 控制器
人工智能（AI）的蓬勃发展和云服务的快速普及正推动对更强大、更高效和更可靠的数据中心的需求。为满足日益增长的市场需求，Microchip Technology（微芯科技公司）推出Flashtec® NVMe® 5016固态硬盘 （SSD） 控制器。这款16通道第五代PCIe® NVM Express®（NVMe）控制器旨在提供更高的带宽、安全性和灵活性。Microchip
负责数据中心解决方案业务部的副总裁 Pete Hazen
表示：“数据中心技术必须与时俱进，才能跟上人工智能和机器学习（ML）
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Microchip PCIe 固态硬盘 控制器 SSD
7月24日消息，美国当地时间周二，Facebook母公司Meta推出了一款功能强大的新型人工智能模型，该模型被Meta首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）誉为“前沿级”，旨在与OpenAI及谷歌等业界领先者的类似产品展开竞争。这款名为Llama
3.1的新人工智能模型，Meta历经数月精心训练，并斥资数亿美元提升计算能力。该公司表示，这是对今年早些时候发布的Llama
3的重大升级。扎克伯格在采访中强调：“在人工智能助手领域，智能程度是产品竞争力的核心。我们正在构建的Llam
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Meta 开源 AI 模型 扎克伯格
恩智浦半导体宣布与NVIDIA合作，将NVIDIA经过训练的人工智能模型通过eIQ机器学习开发环境部署到恩智浦广泛的边缘处理产品组合中。NVIDIA TAO工具套件功能与恩智浦eIQ机器学习开发环境的集成令业内振奋，开发人员能够在竞争日益激烈的人工智能领域中实现加速开发。恩智浦是首家将NVIDIA TAO API直接集成到其人工智能产品中的半导体供应商，以帮助开发人员更轻松地在边缘部署经过训练的人工智能模型。简化人工智能模型的训练和部署是当今人工智能领域开发人员面临的重大挑战之一。为了应对这一挑战，恩智浦
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机器学习 开发环境 模型 部署
全球客制化存储芯片解决方案设计公司爱普科技与硅知识产权（SIP）、平台与IP设计服务供货商Mobiveil今日宣布，已成功开发出专属爱普的Ultra
High Speed (UHS) PSRAM的IP控制器，为SoC业者提供一个更高性能、更低功耗的全新选择。Mobiveil结合爱普UHS PSRAM存储芯片超高带宽和少引脚数的产品优势，为控制器和UHS
PSRAM设计全新接口，优化SOC整体性能；对于有尺寸限制的IoT产品应用，提供更简易的设计，加速上市时间。Mobiveil
的首席营运长&n
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爱普科技 Mobiveil UHS PSRAM 控制器 SoC
HFC0300是一种可变关闭时间控制器。基于在固定峰值电流技术上，控制器随着负载的增加而降低其频率打火机因此，它提供了卓越的效率轻负载时的性能，同时优化其他负载条件下的效率。相关解决方案白皮书下载：
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MPS 控制器 开关
随着新一轮AI浪潮的深入发展及不断延伸，一场由数智化技术引领的工业革命呼之欲出。同时，AI应用正在从传统的云计算平台向边缘计算领域扩展，形成了新的分支和进化方向，即边缘AI。边缘AI不仅降低了系统的处理负载，还解决了数据传输的延迟问题，已在视觉检测、产线监测、工厂机器人、无人车、轨道交通等领域被广泛应用。2024年5月，研华在深圳（5/7）、上海（5/10）、武汉（5/14）、北京（5/17）四大城市举办“激发AI的力量”研华边缘AI产业应用论坛，携手合作伙伴中电港、英伟达、创新奇智、森云智能分享多模态大
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研华 边缘AI 模型
TFLite模型的开盲盒体验之flatbuffer格式介绍相信在嵌入式平台上部署过神经网络模型的伙伴，都不会对TFLite格式陌生。TFLite是谷歌推出的一个轻量级推理库，它的主要目标是在移动端和嵌入式设备上部署深度学习模型。为了在这些设备上运行，需要将训练好的TensorFlow模型转换成一种特殊的格式，这就是TensorFlow Lite模型。转换过程包括模型转化、部署和优化三个步骤，旨在提升运算速度并减少内存、显存占用。具体来说，这其中最终要的就是以.TFLite为格式的模型文件，其主结构为一个M
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TFLite 模型 推理库 深度学习
模型-视图-控制器介绍
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