全球半导体解决方案供应商瑞萨电子近日宣布面向高端工业传感器系统推出一款全新RX产品——RX23E-B，扩展32位微控制器（MCU）产品线。新产品作为广受欢迎的RX产品家族的一员，具有高精度模拟前端（AFE），专为需要快速、精确模拟信号测量的系统而设计。该新型MCU集成24位Delta-Sigma A/D转换器，转换速度高达125 kSPS（125,000采样/秒），比现有RX23E-A产品快8倍。与RX23E-A相比，它可以处理精确的A/D转换，同时将均方根（RMS）噪声降低至1/3（0.18µVrms
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瑞萨 工业传感器系统 高精度模拟前端 MCU
11 月 21 日消息，据晚点 LatePost 报道，在芯片自研方面，理想同时在研发用于智能驾驶场景的 AI 推理芯片，和用于驱动电机控制器的 SiC 功率芯片。报道称，理想目前正在新加坡组建团队，从事 SiC 功率芯片的研发。在职场应用 LinkedIn 上，已经可以看到理想近期发布的五个新加坡招聘岗位，包括：总经理、SiC 功率模块故障分析 / 物理分析专家、SiC 功率模块设计专家、SiC 功率模块工艺专家和 SiC 功率模块电气设计专家。报道还称，用于智能驾驶的 AI 推理芯片是理想目前的研发重
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理想 自研芯片 新能源汽车 智能驾驶 AI 推理芯片 驱动电机 控制器 SiC 功率芯片。
据外媒，近日，Meta 宣布拆分 Responsible AI 团队，将更多资源转移到生成式人工智能工作上，这也是 Meta 内部 AI 团队广泛重组计划的一部分。报道中称，Meta 发言人表示，大部分负责人工智能的团队成员将转移到生成式人工智能领域，并继续支持 Meta 在负责任的人工智能开发和使用方面的相关跨部门工作，其他一些成员将转到人工智能基础设施部门。
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Meta AI 人工智能
微软正式发布了两款芯片，不知道它们是不是传说中的 Athena。
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微软 AI
人工智能将如何影响芯片制造业务？ 上周，一个由半导体公司资深人士组成的小组在 11 月 9 日于加利福尼亚州门洛帕克举行的 Silicon Catalyst 年度半导体行业论坛上解决了这个问题。 该小组猜测人工智能将如何以及何时颠覆芯片的设计方式，以及即将到来的“人工智能仙境”将会是一个多么奇怪的地方。 （Silicon Catalyst 是一家专注于半导体公司的创业加速器。）AMD 高级副总裁 Ivo Bolsens 表示：“我们正在进入电子设计创造的时代。” 他预测人工智能很快就能根据高级规格充实芯片
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半导体 AI 芯片设计
本篇将为大家介绍如何在RX产品家族典型的100MHz级MCU中搭载网络软件。近年来，日常生活中的电子设备也都开始支持联网功能。RX产品家族主要用于工厂自动化设备，以及空调设备、电梯控制、照明设备控制等建筑自动化领域，在这些领域中网络功能是必不可少的。自2003年入职以来，我一直在开发用于瑞萨单片机的TCP/IP协议栈。从我的经验来看，物联网化的问题在于“如何实现TCP/IP”。接下来我们将进一步明确这个问题。在1995年Windows 95发布时，运行Windows的CPU的运行频率为100～200MHz
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RX MCU 网络
Silicon Labs（亦称“芯科科技”）宣布推出新的BB5 8位微控制器（MCU）系列产品，该系列MCU针对价格和性能进行了优化，进一步扩展了芯科科技强大的MCU开发平台。这些新的8位MCU与PG2x 32位MCU产品系列共享同一个开发平台，即芯科科技的Simplicity Studio平台，该平台包含编译器、集成开发环境和配置工具等所有必需的工具。“在当今世界，随着物联网（IoT）设备的不断扩展，MCU在嵌入式计算中发挥着至关重要的作用。”芯科科技无线产品营销高级总监Dhiraj Sogani表示。
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BB5 MCU 芯科
Silicon Labs（亦称“芯科科技”）制作本篇设计应用文章将说明8 位微控制器（MCU）的独特优势，如何为开发人员实现简化的设计以提升开发效率并节省总体成本。几十年来，8位MCU一直是无数嵌入式应用的主力，尤其是消费产品和医疗器械中的应用。简单、有效的 8 位 MCU 在推动智能物联网产品的发展中发挥了核心作用。虽然其后代的功能（如32 位和无线 MCU）继续领先，但对于广泛的应用来说，8 位 MCU
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MCU 8位 32位
11月16日消息，美国时间周三，微软发布了首款自研人工智能（AI）芯片，可用于训练大语言模型，摆脱对英伟达昂贵芯片的依赖。微软还为云基础设施构建了基于Arm架构的CPU。这两款自研芯片旨在为Azure数据中心提供动力，并帮助该公司及其企业客户准备迎接AI时代的到来。微软的Azure Maia AI芯片和Arm架构Azure Cobalt CPU将于2024年上市。今年，英伟达的H100 GPU需求激增，这些处理器被广泛用于训练和运行生成图像工具和大语言模型。这些GPU的需求非常高，甚至在eBay
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英伟达 微软 自研 AI 芯片
微软正在丰富其 Copilot 的生产力应用程序，例如 Outlook、PowerPoint 和 Teams。
新的 Copilot Studio 将允许企业员工通过将 Copilot 与 ServiceNow 和 Workday 等商业软件连接来增强 Copilot 的知识。
每人每月 30 美元的价格将保持不变。
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AI 微软
IT之家 11 月 16 日消息，在今天于西雅图举行的 Ignite 开发者大会上，微软正式推出了两款自研 AI 芯片，用于强化 Azure AI 和 Microsoft Copilot 服务，分别为 Azure Maia 100 及 Azure Cobalt 100。该系列芯片旨在加速 AI 计算任务，并为其每月 30 美元（IT之家备注：当前约 218 元人民币）的“Copilot”服务和企业软件用户提供算力基础，同时也为希望制作自定义 AI 服务的开发人员提供服务。Azure Maia 1
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Azure AI Microsoft Copilot AWS
58 家公司筹集 32 亿美元，数据中心吸引了最大的投资。
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近日，“新能源·芯机遇2023新能源行业数字化赋能高峰论坛”中，维视智造作为新能源数字化领域代表企业受邀参会，在论坛圆桌环节与嘉宾共同探讨“双碳”目标下的新能源智能制造发展前景。维视智造负责人魏代强与一众嘉宾共同分享了企业在数字化转型与创新的落地路径、大模型之下人工智能的落地模式等方面的多类变革。AI+视觉 ，助力智能制造创新发展魏总表示，新能源企业数字化生产面临的难点和痛点主要包括以下几点：第一，设备智能化能力不足，新能源设备往往涉及复杂的工艺流程和高度技术化的操作，生产设备的智能化程度和数据采集管理水
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