全球半导体解决方案供应商瑞萨电子今日宣布，在获得Reality AI股东及监管机构批准后，于2022年7月19日完成对嵌入式AI解决方案优秀供应商——Reality Analytics, Inc.（Reality AI）的收购。 Reality AI总部位于美国马里兰州哥伦比亚市，为汽车、工业和消费类产品中的高级非视觉传感提供广泛的嵌入式AI和微型机器学习（TinyML）解决方案。将Reality AI卓越的AI推理技术与瑞萨电子广泛的MCU和MPU产品相结合，将实现机器学习和信号处理的无缝衔接
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瑞萨电子 Reality AI 收购
意法半导体(ST)推出NanoEdge AI Studio V3自动化机器学习工具，提供两个额外的机器学习算法系列、简化的数据记录及翻新的用户接口。因此，该工具涵盖了更多使用案例，可帮助嵌入式开发人员更好理解及使用。 图一 : NanoEdge AI Studio V3自动化机器学习工具什么是NanoEdge AI Studio？建立机器学习应用的挑战长久以来，期望采用机器学习的公司，为了收集长达数个月的大量数据，必须聘用一名或多名数据科学家来整理，并建立AI模型。然后，再藉由嵌入式开发人员将该
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NanoEdge AI 嵌入式系统 ST
随着元宇宙题材发酵，制造业智能工厂在AI、物联网、数字孪生、AR/VR等技术导入后，人机接口（HMI）智能化脚步也愈来愈快。其中，高弹性、视觉性、可靠性，将是其发展的三大趋势。麦肯锡（McKinsey）发布最新报告指出，全球企业与消费者2022年投入元宇宙有关的投资金额已超过1200亿美元，预估2030年年度支出总额可能高达5兆美元；彭博情报（Bloomberg Intelligence）预估，2024年元宇宙市场规模将达8000亿美元，跨产业链商机涵盖资通讯、半导体、制造业、服务业、金融业、教育业等领域
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元宇宙 智能工厂 AI 物联网 数字孪生 HMI 工业4.0
英特尔正式推出了首套开源AI参考套件，旨在让企业能够在本地、云端和边缘环境中都更易于部署AI。这些在英特尔On产业创新峰会（Intel Vision）上率先公布的参考套件包括AI模型代码、端到端机器学习管道说明、库和用于跨架构运行的英特尔oneAPI组件，让数据科学家和开发者能够学习如何更快速、更简单地在医疗、制造、零售和其他行业部署准确性更高、性能更优和总落地成本更低的AI。 英特尔副总裁兼人工智能和分析部门总经理李炜博士表示：“在开放和众创的环境中，创新才能蓬勃发展。不管是包括各种已优化的流
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英特尔 开源 AI
AMD日前宣布，将于明年推出下一代加速计算卡“Instinct MI300”。除了工艺升级5nm，架构升级CDNA3，还会首次融入CPU核心，基于最新的Zen4架构，还有Infinity Fabric高速总线、nfinity Cache无限缓存、HBM高带宽内存等，通过3D小芯片立体封装合为一体。 AMD宣称，MI300 AI训练性能提升预计可以超过8倍，AI能效则提升超过5倍。近日，在美国橡树岭国家实验室举办的第79届高性能计算用户论坛上，
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AMD AI 加速计算卡
2022年7月12日，九章云极DataCanvas公司重磅发布又一突破性开源技术成果——YLearn因果学习开源项目，并成功举办线上发布会。发布会以“从预测到决策，可理解的AI”为主题，特邀因果学习&人工智能领域专家：九章云极DataCanvas联合创始人暨CTO尚明栋，CSDN创始人&董事长、极客帮创投创始合伙人蒋涛，清华大学计算机系长聘副教授、博士生导师崔鹏以及YLearn研发团队，共同探讨当前因果学习在学术界、产业界的最新研究成果，共同推动因果科学的快速发展。YLearn——打开“自
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AI 智能计算 九章云极
人工智能（AI）算法包含三个基本核心要素：1) 具备测量能力；2) 知道其中有多少测量需要进一步处理；3) 并行处理多路输入的能力。是德科技全球企业和产品营销副总裁 Jeff Harris系统的潜力是指它的可测性以及可达到的测量深度，而潜力的发挥则指的是决定系统必须将哪些方面的测量结果发送给处理器进一步处理。最后，传感器融合指的是了解如何以正确的比例将不同传感器的测量结果合并在一起，算法的智商有多高，推理的潜力有多大，这是我们探索的关键。通过反馈环路增强传感器融合，算法将能够校验和纠正自身的逻辑
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是德科技 测量 AI
随着5G的落地，物联网的成本效益显现，工业数字化、城市智慧化等演进趋势日益明显，越来越多的企业和城市开始在物联网创新中加入数字孪生这种颠覆性的概念，来提高生产力和生产效率、降低成本，加速新型智慧城市的建设。值得一提的是，数字孪生技术已被写进国家“十四五”规划，为数字孪生城市建设提供国家战略指引。 关于数字孪生，我们可以举个例子，前几年亚马逊和京东推过的无人零售概念型实体店，将线下零售店变成了线上淘宝店，人们去店里购物前只需打开APP，在设置中完成刷脸登录，脸部认证成功后，在刷脸开门时
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爱芯元智 AI-NPU
在数字化转型如火如荼推进的背景之下，RPA+AI能够帮助企业实现工作流程和业务流程的自动化、智能化，为企业的效率提升、成本降低、运营升级提供了坚强的技术后盾。IDC预测，“RPA+AI全面普及”、“端到端RPA实现增强”成为自动化市场的重要发展趋势。近日，IDC发布《中国RPA+AI软件市场份额，2021》报告，主要论述了RPA+AI软件的市场份额，数据显示， 2021年中国RPA+AI软件的市场规模为 2.6 亿美元，比上一年增长 52.1%。IDC预计，未来几年中国RPA+AI软件市场都将保持较高增速
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RPA AI
意法半导体扩大 NanoEdge AI Studio机器学习设计软件的支持设备范围，新增包含意法半导体嵌入式智能传感器处理单元 (ISPU) 的智能传感器。新版扩展了这一独步市场的机器学习工具的功能性，让AI人工智能模型能够直接在设备上学习，在智能传感器上发现异常事件。现在，设计人员可以用NanoEdge AI Studio把推理任务分配给系统微控制器(MCU)和内置ISPU的传感器等多个设备，从而显著降低应用功耗。在执行事件检测任务时，内置ISPU 的常开传感器的功耗非常低，仅在传感器检测到异常时才会唤
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意法半导体 NanoEdge AI Studio 智能传感器 诊断
Graphcore®（拟未）正式发布其参与MLPerf测试的最新结果。本次提交中，Graphcore使用新发布的Bow系统分别在图像分类模型ResNet-50和自然语言处理模型BERT上实现了和上次提交相比高达31%和37%的性能提升。此外，Graphcore还新增了语音转录模型RNN-T的提交。 本次MLPerf提交中，首次有第三方使用了Graphcore的系统。百度飞桨使用Graphcore系统进行了BERT的提交，并展现出和Graphcore的BERT提交几乎一致的性能，证明了Graphc
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Graphcore MLPerf AI
6月28日，正值中国电信北京分公司成立二十周年之际，北京电信联合华为召开5G“京品网”暨AI智算中心联合创新发布会。公布了北京电信将建设基于昇腾的全栈训推一体AI智算中心，具备了对外提供算力平台服务和AI智能行业解决方案的能力，将在数字经济的浪潮中助力行业智能化，推动数字生活的蓬勃发展。北京电信科技创新部副总经理沈鸿在发布会上表示：北京电信积极响应国家“加快数字化发展建设数字中国”的数字化战略和集团“AI+计划”，布局AI算力中心，将建设从芯片、框架到算法的全栈自主创新的训推一体融合赋能平台，并且通过深入
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AI 昇腾 5G
人工智能的落地已经发展到一定阶段，向前一步的瓶颈在于某一厂商往往不具备足够的可用于模型训练的数据资源，且缺乏充足的算力，很难将偏通用的AI模型落地到企业场景中。行业参与者面对这些挑战推出多项举措，包括自动化机器学习、联邦学习、提供云端算力等，其中大模型是现阶段解决这些挑战的重要途径之一。什么是大模型？在大模型的早期阶段，厂商宣传中常提到千亿级、万亿级参数为特大模型、超大模型。而在产业实际落地阶段，不再追求模型参数的数量。IDC认为，大模型是对原有算法模型的技术升级，基于海量数据开发预训练模型，到最终用户环
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大模型 AI
从计算摄影看移动处理器AI芯片的应用 在摄影圈，一直流行着一句话“底大一级压死人”说得就是感光元件（CCD、CMOS甚至是底片）的大小，基本上决定了相机成像质量的高低。传感器越大，接受光的能力越强，在摄影这个用光的艺术中，光便是一切的基础。同样像素，如果传感器越大，那么单个像素的面积也就越大。能够接收的光线也就越多。光就是这个世界给你的信号，接受越多，信号越强，基于信号的画质当然就越强。但是，在2022年的今天这句话似乎不在那么正确了。不知道你有多久没有看到卡片相机了？如今的卡片机市场除了SON
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AI 计算摄影 智能手机
今年 2 月 14 日，一场 498 亿美元的大并购，让一路低调蛰伏数年的 AMD 摇身一变，成为全球 FPGA 领域的领头羊。而其收购的对象赛灵思，也因此“嫁入豪门”，成为 AMD 异构计算集群“大战略”中的核心角色。兴许是受到这场世纪大并购的刺激，远在大洋彼岸另一端的中国 FPGA 赛道，自年初以来也一路高歌猛进，融资不断。5 月 18 日，广东高云半导体宣布完成总规模 8.8 亿元的重磅 B + 轮融资；5 月底，中科亿海也完成了总规模 3 亿元的 B 轮融资；时间进入 6 月，专注通用 FPGA
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