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ai labs 文章 进入ai labs技术社区

第二部分——OEM制造生命周期关键阶段之安全性入门

  • 在终端产品的安全方面，OEM面临着与芯片供应商相同的许多挑战。虽然产品设计完善、物理环境和网络环境安全可靠构成了产品的第一道防线，但OEM可以按照其芯片供应商采取的许多相同步骤和程序进行操作，以防止针对其最终产品的大多数安全攻击。虽然产品生命周期中的OEM阶段比IC生产的OEM阶段要短一些，但每个阶段的安全风险与芯片供应商面临的风险却很相似，且同样影响深远。幸运的是，OEM可以在其芯片供应商建立的安全基础上进行构建，并重复使用多种相同的技术。正如本系列文章“ 第一部分——IC制造生命周期关键阶段
  • 关键字： Silicon Labs  

学贯中西(12):从因果律看人机协同创新(续)

  • 1   前言:孔明与AI的激情相遇在上一期里我们说明了当今主流AI 的主要技能是基于大数据分析找出相关性，并迅速归纳出规律性。这项强大的能力，与人类天赋的溯因性推理能力之间，具有巧妙的互补性，就是：●   人类的天赋溯因性推理，协助AI 把它天赋的相关性转化为强大的因果性推理能力；●   AI 的因果性推理，也能协助人类更加发挥其溯因性推理能力，激发出人类更高的创新力。其中第一项，上期已经举例解说了；在本期里，将举例解说第二项的互补性——人类如何
  • 关键字： 202210  人机协同  AI  

何以为猫？可解释AI从语义层面理解CNN的识别机制

  • 来自北京大学、东方理工、南方科技大学和鹏城实验室等机构的研究团队提出了一种语义可解释人工智能(semantic explainable AI, S-XAI）的研究框架，该框架从语义层面解释了 CNN 的学习机制。近年来，CNN 因其优异的性能，在计算机视觉、自然语言处理等各个领域受到了研究者们的青睐。但是，CNN 是一个 「黑盒」 模型，即模型的学习内容和决策过程很难用人类能够理解的方式提取和表达，这限制了它的预测可信度和实际应用。因此，CNN 的可解释性受到了越来越多的关注，研究者们试图采用特征可视化，
  • 关键字： AI  AI语义识别  CNN学习机制  S-XAI  

Meta 已开发出无文字语言AI翻译系统，小扎亲自演示闽南语翻译

  • 　　10月20日消息，世界上大约7000种已知的语言中，有40%没有标准的书写系统。这些没有文字的语言给现代机器学习翻译系统带来了一个独特的问题，因为翻译通常需要先将口头语言转换为书面文字，翻译后再将文字还原为语音。不过Meta公司10月19日宣布，已经通过其最新的开源语言人工智能（AI）解决了这个问题。　　Meta公司公布了“第一个由人工智能驱动的无文字语言的语音翻译系统”，该系统成功地翻译了闽南语，这是一种主要在台湾地区使用的口头语言。　　了解到，该系统是Meta公司人工智能项目的一部分，被称为“通用
  • 关键字： Meta  AI  翻译  

谷歌开发乒乓球机器人 可连续对打340次！

  • 　　10月20日消息，谷歌公布其正在研究的“乒乓球机器人”项目i-Sim2Real，其机器人在与人类对打时一回合可接球340次。　　据了解，谷歌之所以选择乒乓球运动，是因为机器人可以与快节奏以及相对不可预测的人类行为进行交互。　　同时，机器人完成乒乓球动作时，既要求速度又要求精度，这对学习算法提出了很高的要求。　　乒乓球这类运动具有固定的、可预测的环境，使其成为研究人机交互和强化学习问题的理想测试平台。　　此外，谷歌的乒乓球机器人可以在模拟环境中不断学习，并将学习成果应用于现实世界。　　i-Sim2Rea
  • 关键字： 谷歌  机器人  AI  

TrendForce：存储器厂聚焦CXL存储器扩充器产品

  • 据TrendForce集邦咨询最新服务器相关报告指出，CXL（Compute Express Link）原是希望能够整合各种xPU之间的性能，进而优化AI与HPC所需要的硬件成本，并突破原先的硬件限制。CXL的支援仍是以CPU为源头去考虑，但由于可支援CXL功能的服务器CPU Intel Sapphire Rapids与AMD Genoa现阶段仅支援至CXL 1.1规格，而该规格可先实现的产品则是CXL存储器扩充（CXL Memory Expander）。因此，TrendForce认为
  • 关键字： TrendForce  集邦咨询  存储器  CXL  AI/ML  DRAM  

AOI+AI+3D 检测铁三角成形

  • 疫情突显产业供应链中断和制造业缺工问题，加上少量多样需求成趋势，迫使制造业快速转型，走向更自动化、数字化的智能化方向。因此，各产业对自动光学检测(AOI)技术的需求更为殷切。疫情突显产业供应链中断和制造业缺工问题，加上少量多样需求成趋势，迫使制造业快速转型，走向更自动化、数字化的智能化方向。导入自动化及AI的过程中，传统人力逐渐被取代，也改变产线人员配置的传统生态，其中，可以确保产线及产品质量的自动检测仪器不仅发挥精准有效的优势，还能针对缺陷或瑕疵及时修复、舍弃，降低不必要的时间成本与人力成本，快速稳定且
  • 关键字： 自动光学检测  AOI  AI  3D  检测铁三角  

贸泽电子备货Silicon Labs Z-Wave 800 SiP模块

  • 专注于推动行业创新的知名新品引入 (NPI) 分销商™贸泽电子 (Mouser Electronics) 即日起备货Silicon Labs ZGM230S Z-Wave® 800系统级封装 (SiP) 模块。该系列产品是基于Silicon Labs低功耗Wireless Gecko平台的新一代Z-Wave 800器件，可帮助工程师快速开发高能效、可远程互操作的Z-Wave网状网络解决方案，并运用于各类智能家居物联网 (IoT) 设备，包括智能家居控制中心
  • 关键字： 贸泽  Silicon Labs  Z-Wave 800  SiP模块  

Silicon Labs推出全新的2.4 GHz无线PCB模块,为物联网设备制造商提供更快速、更简捷的开发过程

  • 致力于以安全、智能无线技术，打造更加互联世界的领导厂商Silicon Labs（亦称“芯科科技”），近日宣布推出全新的BGM240P和MGM240P PCB模块。该模块设计旨在为面向智能家居和工业应用的互联产品提供更快的上市时间；同时，作为BG24和MG24系列无线SoC的扩展产品，这些全新模块可支持开发人员获得可靠的无线性能、能耗效率并保护设备免受网络攻击。全新的BGM240P和MGM240P PCB模块的设计宗旨是提供业界领先的射频性能、低功耗并获得广泛的监管认证，因此开发人员可以更快地将设备推向市场
  • 关键字： Silicon Labs  2.4 GHz  无线PCB模块  

Intel ON实录：从工艺到GPU，从6GHz到Geti

  • 9月28日凌晨，英特尔ON技术创新峰会主题演讲环节正式开讲，英特尔CEO帕特·基辛格带来了英特尔过去一年中的主要产品和技术发展介绍，以及更多的AI创新动态。
  • 关键字： 英特尔On  技术创新峰会  AI  GPU  OpenVINO  

Meta AI大佬：目前大多数AI方法永远不会带来真正智能

  • 　　9月26日消息，Facebook母公司Meta的首席AI科学家雅恩·勒昆(Yann LeCun)认为，目前大多数AI方法永远不会带来真正的智能，他对当今深度学习领域许多最成功的研究方法持怀疑态度。　　这位图灵奖得主表示，同行们的追求是必要的，但还远远不够。其中包括大型语言模型的研究，如基于Transformer的GPT-3。正如勒昆所描述的那样，Transformer的支持者们相信：“我们将所有东西标记化，并训练巨型模型进行离散预测，AI由此脱颖而出。”　　勒昆解释称：“他们没有错。从这个意义上说，这
  • 关键字： Meta  AI  人工智能  

突破智能3D光学检测应用关键

  • 面对现今消费电子产品极力朝向轻、薄趋势发展，上中游印刷电路板（PCB）、面板、芯片等核心组件也须随之整合，并采取一体化设计；在制程阶段，则将要求质量应通过全检、24/7不间断连续生产。如今不仅导入自动化光学检测（AOI）解决方案已是标配，还须加入人工智能（AI）以2D/3D图像分析为核心的机器学习技术，强化影像辨识功能。回顾过去AI因为受到高速运算技术限制，CPU无力执行机器学习（Machine learning）算法，直到约7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度学习（Deep learning）算
  • 关键字： 3D光学检测  机器视觉  AI  AIOT  

STM32Cube.AI v7.2现可支持深度量化神经网络

  • 意法半导体近期发布的 STM32Cube.AI v7.2 带来了对深度量化神经网络的支持功能，从而可以在现有微控制器上运行更准确的机器学习应用软件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出，用于把神经网络转换为适合STM32 MCU 的代码。该解决方案依附于 STM32CubeMX，这是一个帮助开发人员初始化STM32芯片的图形界面软件。同时，STM32Cube.AI 还用到 X-CUBE-AI软件包，其中包含用于转换训练好的神经网络的程序库。开发人员可以参照我们的入门指南，从STM32CubeMX
  • 关键字： STM32Cube.AI  深度量化神经网络  

Silicon Labs全新的Matter开发平台简化物联网生态系统

  • 到2025年，我们预计全球将拥有近270亿台联网的物联网设备，其中有很多会是智能家居产品；但因目前这些产品属于不同的生态系统，可能无法与其他产品进行通信，使消费者在寻求与现有系统兼容的智能家居产品时遭受挑战，也造成开发人员在推动产品上市时面临相当大的工作障碍。Matter标准是针对这一挑战的解决方案，将成为推动物联网连接新时代的主要增长动力。Matter将于2022年秋季发布，它将跨越智能家居生态系统之间的疆界，使智能家居能够无缝连接，为消费者提供比以往更多的产品选择。Silicon Labs从一开始就对
  • 关键字： Silicon Labs  Matter开发平台  物联网生态  

Silicon Labs的全新解决方案简化Amazon Sidewalk开发过程

  • 在日前举办的Works With开发者大会上，一个主题是如何在不断扩展的物联网中，构建协同工作的设备，弥合不同网络、协议、生态系统和平台之间的连接差距。一些技术，如Matter，虽然具有潜力能够解决家庭内部设备带来的挑战，但在一栋建筑四壁之外该如何解决连接问题呢？而此时的Amazon Sidewalk就可以派上用场。即使对那些不熟悉技术的人而言，他们也知道Amazon Sidewalk是一个安全、始终在线的社区网络，而且拥有数以百万计已在家庭、商业建筑和我们周围基础设施中部署的、由Amazon Sidew
  • 关键字： Silicon Labs  Amazon Sidewalk  
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