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
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
随着5G基础设施和装置设备的部署，5G已从概念转变成为现实；5G经济显然不会只是3G或4G的复制品。新的挑战需要能自行调适的解决方案，既要可以处理多样化的需求，同时也要能够随市场需求的变化而持续演进发展。Zynq UltraScale+ RFSoC DFE因其架构上整合了比传统软件化逻辑（soft logic）更多的硬件化IP逻辑，使得其在保持灵活应变价值的同时，还能媲美客制化的ASIC在成本和功耗上的竞争力，因此能轻松应对这些挑战。 5G面临的前线挑战日益提高的无线电效能和复杂性无线电单元（
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Zynq RFSoC 5G 赛灵思
在奥运会的热度和互联网的一波波整改当中，8月份的手机行业咸少受到影响。上半月高端机扎堆，下半月的热度被iPhone
13接管。用户对5G的争议仍然存在，芯片涨价成为市场上的一朵乌云。密集的消息中，大厂技术研发的新闻相继传出，为日渐同质化的终端产品，打开了一扇具有想象力的窗户。骁龙888plus装机 平板成标配7月29日，华为P50/Pro、 MatePad Pro正式发布，为下半年的高端产品开场。旗舰+平板成为大厂高端系列的标配。骁龙888plus装机面市。8月10日，在雷军的主题演讲中，小米MIX
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5G手机 5G
9月5日消息高通中国董事长孟樸今日做客直播。 据贝壳财经，孟樸称：中国作为第一批发放5G牌照的国家，经过这两年的发展，中国在5G发展上取得了非常好的成绩。3大运营商共建约100万个5G基站，5G终端连接数近4亿，这是非常了不起的成绩。无论从基站数，还是用户数，中国绝对是全球第一。 了解到，孟樸现任Qualcomm中国区董事长，全面负责Qualcomm在中国区的业务和运营，包括执行公司及其业务战略举措，进一步加强Qualcomm与中国移动产业链和半导体领域的合作。 据公开资料，孟樸在电信行业拥有3
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高通 5G
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
Warning: file_get_contents(https://mma.prnasia.com/media2/1599691/image_1.jpg?p=medium600" title="三星半导体 HBM-PIM): failed to open stream: HTTP request failed! HTTP/1.1 400 Bad Request
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内存 AI 三星
8月24日消息，据国外媒体报道，周二，三星表示，未来三年，它将向半导体、生物制药、电信、人工智能（AI）、机器人等战略业务投资240万亿韩元（约合2060亿美元）。 三星表示，这笔投资将有助于增强该集团在芯片制造等关键行业的全球地位，同时使其能够在机器人和下一代电信等新领域寻求增长机会。 据外媒报道，三星这240万亿韩元的投资将直接创造4万个就业岗位，其中180万亿韩元将用于投资韩国。 自2020年下半年以来，芯片短缺问题就成为半导体行业的主旋律。目前，该问题已对全球汽车制造商造成冲击，其根源是
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三星 半导体 AI 人工智能
本文对8K超高清视频流、5G特点、8K视频流便携性传输需求等进行了简单的分析，对视频流产生设备8K摄像机结合5G技术实现传输方案做了论述，重点阐述了8K摄像机视频流通过5G转换器实现信号便携传输的实现方法及系统。
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8K摄像机 8K视频流 5G 202108
意法半导体STM32Cube.AI开发环境为用户提供各种机器学习技术，为他们尽可能高效地解决分类、聚类和新颖性检测三种算法挑战提供更多灵活性。除了能够在STM32*微控制器(MCU)上开发用于边缘推理的神经网络外，最新的STM32Cube.AI版本(7.0版)还支持新的监督和半监督方法，这些方法可以处理更小的数据集和更少的CPU周期。其中包括孤立森林异常检测(iForest)和单类支持向量机(OC-SVM)新颖性检测，以及K-means和SVM分类器算法，现在，用户无需人工写代码就能实现这些算法。除神经网
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STM32Cube.AI STM32
人工智能驱动自动化软件行业的领先企业Adapdix宣布，已收购首个针对边缘计算和混合云环境地理分布数据管理分析平台开发商Edge Intelligence。Edge
Intelligence的数据管理平台是Adapdix EdgeOps™ AI/ML Data
Mesh产品的理想补充，将使Adapdix能够瞄准更多的新市场，并在边缘自动化市场扩展其产品。EdgeOps和Edge
Intelligence的合并平台将能够实现数据生成源位置的分布式AI和企业数据管理。这使Adapdix能够为在边缘
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Adapdix AI
2021本该是5G网络全面开花的一年，然而实际情况并非如此，运营商的5G建设不如预期，中国电信连1/3的5G基站目标都没达到，该公司表示下半年缺芯问题缓解，建设会提速。 据悉，中国电信2021年上半年的资本开支为270亿人民币，不到全年计划870亿元的三分之一。 根据全年计划的自建18万座5G基站的目标，上半年仅自建5万座5G基站，5G建设进度稍显滞后。 对于这一问题，在日前举办的中期业绩说明会上，中国电信表示，投资进度滞后在一定程度上受全球芯片供应短缺的影响，部分设备供货慢于预期。 不过目前
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