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
本文探讨如何经由高效能微控制器（MCU）突破传统既有的功能限制，以满足实时控制、网络和分析的需求，协助设计工程师应对当前和未来系统挑战。自动化工厂和智能型汽车的进步需要更先进的网络功能、实时处理、边缘分析和马达控制拓扑。这些实例说明了高效能微控制器（MCU）能符合产业快速进步的需求，而这种微控制器也超越了传统MCU，可以提供类似处理器的功能。本文介绍五种高效能SitaraTM AM2x MCU协助设计工程师应对当前和未来系统挑战的方式，如图1所示。 图1 : Sitara AM2x高效能MCU的
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高效能 MCU TI
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
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
回顾微控制器（MCU）的演变历程，可说是从早期4/8位（bit）经历过度的16 bit，直到近年非常普及的32 bit。不论在运算频率、串行周边与模拟输入输出都较过往有显著的提升。以现今的主流应用来看，4 bit与16 bit MCU几乎消失，由8 bit与32 bit MCU瓜分整个应用市场。 为何8 bit MCU可以经过30多年仍历久不衰?以下从几个面向来分析：MCU的「C」代表的是controller，并非computing，亦即控制的要素远大于运算。MCU执行的工作在于将I/O、ADC
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八位 MCU
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
本文介绍一款国产传感器信号调理芯片JHM1203，该芯片应用于压力传感器，可直接输出校准和温补后的压力数据，不再需要MCU具备复杂的校准算法。搭配数字校准板及上位机软件，可以实现单路及批量的温度补偿和校准。基于JHM1203的压力传感器以及仪表已经广泛应用于白色家电、医疗电子、消费类电子，汽车电子和工控等领域，并取得了很好的效果。
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压力传感器 信号调理芯片 补偿 仪表 传感器 MCU 202102
从2019年开始，以华为被美国政府制裁为导火索，中国半导体产业迎来了前所未有的关注。特别是伴随着各种媒体的渲染，中国半导体产业的不足和成就都被媒体的滤镜放大了很多倍，一时间很难让人看清中国半导体的真实情况。
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中国芯 MCU 半导体 中国芯
作为数字端的MCU的初创企业，澎湃微电子自2019年成立以来，快速地在通用和细分市场推出M0和M3的32位MCU，在超低功耗、超强抗干扰能力、个别芯片性能（如内置时钟温漂）达到国际先进水平，芯片品质国内领先，同时产品还有较好的性价比。澎湃微电子市场总监雷江峰介绍，公司市场发展的重点在工业控制和汽车用MCU等领域。作为一家初创IC设计企业，澎湃微电子市场总监雷江峰对中国IC产业的未来更为乐观，他表示目前中国IC产业还处在规模小、发展层次低的阶段，同时又处在一个快速发展期。目前政府对IC产业大为重视，各地推出
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澎湃微电子 MCU 中国芯
作为国产MCU巨头及上市公司，北京兆易创新科技股份有限公司已经成为本土企业迈向国际化的代表之一，那么对兆易创新来说，目前中国IC产业特别是IC设计产业的现状，以及目前政府和民众对半导体空前的重视带给中国半导体产业的影响又是什么？北京兆易创新科技股份有限公司CEO程泰毅北京兆易创新科技股份有限公司CEO程泰毅介绍，近年来，在新兴应用和国家政策的双重推动下，中国集成电路产业实现了高速发展。其中，IC设计产业一直是最具发展活力的领域，增长也最为迅速。根据中国半导体行业协会统计，2020年中国集成电路产业销售额为
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兆易创新 MCU 中国芯
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