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
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
（9月6日消息）通用智能芯片初创企业壁仞科技今日宣布，在包括人工智能训练和推理的通用计算产品线之外，正式启动图形GPU新产品线研发，为更多的应用场景提供具有强大竞争力的国产通用算力产品。壁仞科技联合创始人焦国方（Golf Jiao），担任新的图形GPU产品线总经理。 业内人士分析，以GPU为代表的通用计算处理器主要有两大应用领域：以人工智能训练及推理为代表的通用计算任务，以及以图形渲染为核心的图形处理任务。壁仞科技的首款通用计算产品即将流片，此次正式启动的图形GPU产品线，将进一步完善其产品矩阵、形成“A
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壁仞科技 国产图形 GPU
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
最新消息称，苹果推出的14英寸MacBook Pro和更新的16英寸MacBook Pro都将使用相同的M1X芯片，预计两个型号的速度相当。 消息人士透露，虽然苹果通常在其较大的MacBook Pro型号中包括一个独立的GPU，但在其他M1 Mac发布中缺乏独立GPU，迄今为止苹果Apple Silicon构建的系统当中也没有任何一台支持eGPU，这也表明苹果自身不会在2021年包括独立图形芯片。 由于具有相似的性能，这些型号之间唯一真正的区别可能是物理尺寸，尽管这可能会给消费者带来价格上的不同。
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M1芯片 苹果 MacBook Pro GPU
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
英特尔推出两大x86 CPU内核、两大数据中心SoC、两款独立GPU，以及变革性的客户端多核性能混合架构 本文作者：Raja M.Koduri英特尔公司高级副总裁兼加速计算系统和图形事业部总经理 架构是硬件和软件的“炼金术”。它融合特定计算引擎所需的先进晶体管，通过领先的封装技术将它们连接，集成高带宽和低功耗缓存，在封装中为混合计算集群配备高容量、高带宽内存和低时延、可扩展互连，并确保所有软件无缝地加速。披露面向新产品的架构创新，是英特尔架构师在每年架构日上的期许，今年举办的第三届英特尔架构日令人
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英特尔 架构日 CPU SoC GPU IPU
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
1 趋势和技术挑战是什么？对于现代的电动汽车（EV），我们所看到的趋势本身就是问题所在。作为未来交通出行的主流工具，即使是在入门级电动汽车中，也可以看到更多的屏幕和更高的分辨率，同时更先进的驾驶辅助和自动驾驶工具也会被安装在车辆中。随着显示屏亮度的增加和分辨率的提高，它们不仅需要更高的功率，还需要功能更强大的图形处理器（GPU）。这就带来了一个问题，因为传统的GPU 往往功能强大，但功率效率不高，这意味着在电动汽车平台上，它们可能会对电池产生明显影响。对于自动驾驶功能，也存在同样的
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202108 GPU NNA
ai gpu介绍
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