- 从中国三大科技巨头BAT的国内AI芯片布局一目了然。同时国内已有多家优秀的AI芯片创业型公司成立，包括寒武纪，地平线机器人，深鉴科技、比特大陆等。
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AI 芯片 百度
- 1 引言射频(Radio Frequency) 专指具有一定波长可用于无线电通信的电磁波。射频识别技术 (Radio Frequency Identification)是20 世纪90 年代开始兴起
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RFID 系统 数据读取率 方案
- 台湾半导体产业的“强人时代”终于落下帷幕，张忠谋为台积电打造的半导体强权帝国根基强大，再继续强盛10年不成问题，但“后张忠谋时代”，刘德音和魏哲家面临的挑战仍是不小。
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AI 台积电
- 摘要：介绍了基于电力载波智能点灯系统的设计由来和系统方案，并简要说明了其电气结构，工作原理、技术特点及应用效果。系统利用电力线作为通信媒介，
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电力载波 点灯 智能铁路信号 系统
- 嵌入式雷达发射机故障监测系统的研制,摘要：某型早期雷达的发射机只采用两个指针式电表作为监测设备，缺乏完善的机内测试系统，为了更有效地监测发射机的工作状态，采用了加装嵌入式监测系统的方法。利用成熟的单片机及数据采集技术，设计了用于雷达发射
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嵌入式 雷达发射机 故障监测 系统
- 医学成像应用包括超声波成像、计算机断层扫描(CT)、核磁共振成像(MRI)等，如今，提高图像质量，同时降低功耗、缩小设备的外型尺寸并保持低成本是医学成
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医学成像 系统 发展趋势 图像质量
- 摘要：电信网、广播电视网、互联网的三网融合，对原先相对封闭的广播电视系统造成了很大影响。本文旨在探讨三网融合造成的影响以及广播电视系统应该如
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三网融合 广播电视 系统
- 日前，美国微软公司宣布进行重大业务重组，成立“体验和设备”、“云计算和人工智能平台”两个新部门;传统Windows操作系统业务重要性“降级”，并入两个新部门，Windows业务主管、微软元老特里·迈尔森(Terry Myerson)也将离职。 具体调整如下： 1、成立“体验和设备”事业部，由执行副总裁拉杰什·贾哈(Rajesh Jha)领导，下辖Devices、Windows核心业务、新技术和体验、企业Windows等业务，专注于研究消费者使用多种感官与多款计算设备的互动方式。 2、成立“云计算
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微软 AI
- 据悉国内正在热议“缺芯”的时候，Facebook传出正在招人，计划自己研发AI芯片。 目前，Facebook的AI芯片团队还处在早期的起步组建阶段。就在最近，Facebook才刚刚从谷歌挖来一员大将——谷歌前芯片产品开发部门负责人Shahriar Rabii跳槽，担任Facebook副总监及芯片部分负责人一职。 而更早之前的4月19日，Facebook的第一条AI芯片招聘信息开始在线上流传。在招聘信息当中，Facebook宣布即将为招聘一名管理者(Manger)来组建“端对端SoC/ASIC固件和
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AI FPGA
- 近日，华为发布了新一代顶级人工智能手机芯片麒麟980，成为全球首款7nm工艺手机芯片，AI方面也实现飞跃，支持人脸识别、物体识别、物体检测、图像分割、智能翻译等。 虽然如今人人都在热议AI，但对于AI到底怎么实现的，究竟有多大作用，如何让手机更聪明，却很难说的清楚明白。 现在，麒麟芯片与解决方案AI首席科学家芮祥麟博士特意作了一番解读，详细阐述了端侧AI芯片如何让手机更智能。 以最典型的应用场景拍照为例，AI可以对物体和场景进行识别，自动选择成像从“隐性”变得更加“显性”，自动选择相应的拍摄模式
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AI 芯片
- 摘要：本项目从食品的生产源头开始，对每一具体食品经过哪一工序，通过哪一环节到了消费者手中，都能查询到详细记录。本项目基于物联网、移动互联网等
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物联网 系统
- 一个抢先式“裸奔系统的设计,摘要：在一些资源比较紧张的嵌入式系统中，使用RTOS有时未必能够较好地满足系统较高的实时性要求。在软件设计时，可以借鉴抢先式RTOS实时调度内核的方法，实现更为高效的任务调度算法，从而实现系统更高的实时性要求
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系统
- 举例：以前车子的电路系统有点像家庭用电，要有电力与插头来供应电器用品用电，只要哪个东西不会动作，那不是电器用品坏了就是插头没送电过来，故障很
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CAN-BUS 系统
- 在过去几年，中国集成电路产业在政策以及资本的带动下变得异常活跃，以半导体为核心的中国电子产业正步入大发展的战略变革期。
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半导体 5G AI
- 我们生活在一个技术推动整个文明基石的时代。但是，尽管拥有所有辉煌的发明和技术进步，今天世界比以往更倾向于速度和敏捷性。我们已经从传统的有线拨号互联网连接转移到第四代无线网络。光纤的广泛分布使得连接到互联网并以快速的速度访问数据成为可能。同样，当涉及到处理器和GPU时，我们已经从仅包含6000个晶体管的传统8位8080微处理器芯片转变为时钟速度高达1.7 GHz的最先进的Octa核心处理器。 人工智能的发展越来越抽象，越来越复杂。从早期简单的是与否的判断，到后来精准的识别，可以在复杂的场景里找出特定的
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AI TPU
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