近年人工智能(AI)技术应用兴起，部分晶片业者正积极抢进这块商机处女地，包括NVIDIA、英特尔(Intel)等，其中NVIDIA晶片生产主要与台积电合作，成为英特尔眼中发展AI一大劲敌。英特尔副总裁Raejeanne B. Skillern表示，英特尔将在2017年针对AI进行投资及推出新AI产品线，目标借此引领全球AI晶片产业发展潮流。英特尔在2017年投入AI是否会见到不一样的火花，值得观察。
根据报导，Skillern此前曾表示，在全球AI晶片市场NVIDIA仅取得很小一块市场，至于英特
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AI 英特尔
全球领先的嵌入式解决方案供应商赛普拉斯半导体公司和全球领先的半导体代工厂联华电子公司(以下简称"UMC")于今日宣布，赛普拉斯由UMC代工的专有40nm嵌入式 电荷捕获 (eCT™) 闪存微控制器(MCU)，现已开始大单出货。这标志着赛普拉斯闪存技术和UMC 40nm低功耗(40LP)逻辑工艺的多年合作达到了一个全新高度。40nm eCT Flash 单元尺寸仅为0.053μm2，比最接近的竞品约小25%。该微型
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赛普拉斯 MCU
摘要： 近日，Facebook创始人扎克伯格发表文章，他详细讲述了开发人工智能软件时遭遇的最大挑战，并预测了人工智能的发展方向，还详细讲述了Jarvis可以实现的工作类别。
蓝鲸TMT(杨博丞)近日，Facebook创始人扎克伯格发表文章，他详细讲述了开发人工智能软件时遭遇的最大挑战，并预测了人工智能的发展方向，还详细讲述了Jarvis可以实现的工作类别。
而他最重要的发现之一是：尽管人工智能正在飞速发展，却仍然需要人类给出足够的引导。
“如果你的保安摄像机不仅能看到谁在
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AI 人工智能
随着美国大选落幕，白宫近日又发布了新一辑白皮书，名为《人工智能，自动化与经济》(Artificial Intelligence, Automation, and the Economy)，围绕 AI 驱动的自动化社会下，讨论美国宏观经济、劳动力市场及政策会发生怎样的转变及影响。 在未来几年乃至几十年内，AI 驱动的自动化技术将大大改变经济的形态，在以下几个方面带来巨大影响。 1. 受 AI
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AI 人工智能
AI(人工智能)是未来，是科幻小说，是我们日常生活的一部分。所有论断都是正确的，只是要看你所谈到的AI到底是什么。 例如，当谷歌DeepMind开发的AlphaGo程序打败韩国职业围棋高手Lee Se-dol，媒体在描述DeepMind的胜利时用到了AI、机器学习、深度学习等术语。AlphaGo之所以打败Lee Se-dol，这三项技术都立下了汗马功劳，但它们并不是一回事。 要搞清它们的关系，最直观的表述方式就是同心圆，最先出现的是理念，然后是机器学习，当机器学习繁荣之后就出现
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AI 深度学习
微控制器(MCU)在从电机控制，到信息娱乐系统和车身控制等越来越宽泛的汽车应用中提供至关重要的性能。随着价格的下降和整固的增加，微控制器正变得越来越普及，这意味着MCU被越来越多地视为商品。尽管存在这种商品化趋势，汽车系统设计工程师仍然认为不同的控制器会有很大的差异，包括各种级别的集成度和功率要求。选择MCU通常可以缩减材料成本(BOM)，从而有效地降低电子控制单元(ECU)本身的价格。 选择汽车MCU时，设计工程师可以考虑以下10个重要因素，实现成本压力与应用所需的特定性能特色之间的平衡。 1.
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MCU 存储器
近来扎克伯格向记者公开演示了他2016年的作品，一个类似Jarvis的人工智能助手，从记者的描述来看，这人工智能助手大部分时候还比较不错，但在语音交互环节则不太理想，对此媒体做了如下报道：
扎克伯格还建立了响应语音指令的系统，并通过定制iOS应用控制。但这部分展示不太理想，他重复了四次指令才让系统弄明白：天黑前不要开灯。扎克伯格略显尴尬地说：“喔，这应该是它最失败的表现了!”。
不过，Jarvis播放音乐的展示还算成功。扎克伯格下令：“给我们放段音乐吧!
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AI 人工智能
今日， IBM宣布他们今年有望再次成为全美获得专利数最多的科技公司，专利数超 7000 项，其中人工智能和认知计算方面的专利高达 1000 多项，从而连续称霸 24 年。单是 1000 项人工智能专利就已远远超过 Facebook 整个 2015 年的总专利，与亚马逊在 2015 年的专利数持平。
而 IBM 2015 年共获 7335 项专利，2014 年为 7534 项。
去年 10 月，IBM 成立业界第一个认知组织：IBM 认知业务解决方案组织。IBM 发言人提到：认知是一种全新的
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IBM AI
近年来，越来越多的领域需要用到高性能，高集成度的DSP器件，功能日益增加的多媒体处理器对DSP的需求也日益剧增，于是，基于MCU+DSP架构的集成芯片也随之应运而生，更低的成本、更小的封装和更微的功耗所开辟的，是一条属于DSP...
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MCU+DS
微控制器将在观光噪比(IoT)取向设计大多数因特网主控制元件和这些MCU将有可能被电池供电。电源效率将是实现可接受的电池寿命至关重要因此MCU将需要管理的电池使用更精确地比以往任何时候。许多MCU具有特殊的功能，帮助管理电池电量和使用这些功能优化可能使输赢在市场之间的差异。 本文将很快回顾一些实现高效电池的MCU产品设计，并说明所需的关键功能，例如使用的设备，这些功能如何提高工作效率和电池寿命。软件工具，帮助估计电池寿命将用于展示如何在您详细的设计实施估计寿命。这极大地有助于设备选择并且是一个关键的
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单片机 MCU
服务于全球工程师的分销商 Electrocomponents plc 集团旗下的贸易品牌RS Components (RS) 宣布提供Gadget Renesas SAKURA板，基于Renesas RX闪存微控制器(MCU)系列，提供了一个易于使用的开发平台。这些通用型可编程板提供了具有高度灵活性的平台，适合包括学校的初学者到专业设计工程师等拥有各种不同开发经验的开发者。 Gadget Renesa
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RS MCU
众所周知，在电子行业有这样一个形象的比喻：如果把MCU比作电路的“大脑”，那么晶振毫无疑问就是“心脏”了。同样，电路对“晶体晶振”(以下均简称：“晶振”)的要求也如一个人对心脏的要求一样，最需要的就是稳定可靠。晶振在电路中的作用就是为系统提供基本的频率信号，如果晶振不工作，MCU就会停止导致整个电路都不能工作。然而很多工程师对晶振缺乏足够的重视和了解，而一旦出了问题却又表现的束手无策，缺乏解决问题的思路和办法。 一、晶振不起振问题归纳 1、 物料参数选型错误导致晶振不起振 例如：某MC
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晶振 MCU
8月9日，Intel对Nervana的收购以4.08亿美元告终。作为对比，英特尔财报显示，其今年第三季度的净利润为34亿美元。以如此之高的价格收购一个仅有48人的团队，Intel有自己的考量。 当年为了追逐IoT的步伐，Intel错失了移动芯片市场，现如今其竞争对手NVIDIA已造出Tesla P100，Intel在AI芯片领域还迟迟没有动静。此次收购Nervana可谓是Intel弯道超车的明智之举，将Nervana的软件架构部署至Intel的硬件上，此次合作对Nervana和Intel来
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Intel AI
据报道，日本计划建造世界上速度最快的超级计算机，以便为日本制造商建立一个研究平台，帮助它们开发和改进无人驾驶汽车、机器人和医疗诊断服务等。
据悉，日本经济产业省将对以前未报告的项目支出195亿日元(1.73亿美元)，以支持科技研发。由于来自韩国和中国的竞争加剧，日本目前已经在许多电子领域中失去优势。据参与该项目的内部人士透露，根据日本政府的计划，日本工程师最快将在明年开始研发一种能够每秒运算13亿亿次的计算机。按照这个运算速度，日本研发的新计算机将领先于中国的神威太湖之光(SunwayTaihu
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AI 超级计算机
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