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
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Meta AI 人工智能
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
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3D光学检测 机器视觉 AI AIOT
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
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STM32Cube.AI 深度量化神经网络
楷登电子（美国 Cadence 公司）近日宣布，推出 Cadence® Verisium™ Artificial Intelligence (AI)-Driven Verification Platform，整套应用通过大数据和 JedAI Platform 来优化验证负荷、提高覆盖率并加速 bug 溯源。Verisium 平台基于新的 Cadence Joint Enterprise Data AI (JedAI) Platform，并与 Cadence 验证引擎原生集成。随着 SoC 复杂性不断提高，
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Cadence Verisium AI-Driven Verification Platform 验证
9月15日消息，当地时间周三芯片公司9月15日消息，当地时间周三芯片公司英特尔、ARM和英伟达共同发布了一项所谓人工智能通用交换格式的规范草案，目的是使机器处理人工智能的过程速度更快、更高效。英特尔、ARM和英伟达在草案中推荐人工智能系统使用8位的FP8浮点处理格式。他们表示，FP8浮点处理格式有可能优化硬件内存使用率，从而加速人工智能的发展。这种格式同时适用于人工智能训练和推理，有助于开发速度更快、更高效的人工智能系统。在开发人工智能系统时，数据科学家面临的关键问题不仅是收集大量数据来训练系统。此外还需
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英特尔 ARM 英伟达 AI
X-CUBE-AI是意法半导体（简称ST）STM32生态系统中的AI扩充套件，可自动转换预先训练好的AI模型，并在用户的项目中产生STM32优化函式库。最新版本的X-CUBE-AI v7.1.0主要有三项更新：‧ 支持入门级STM32 MCU；‧ 支持最新AI架构；‧ 改善使用者体验和效能调校。ST持续提升STM32 AI生态系统的效能，且提供更多简单、易用的接口，并强化更多类神经网络中的运算，而且最重要的一点是：免费。在介绍X-CUBE-AI v7.1.0的三大更新之前，先了解一下X-CUBE-AI的主
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ST X-CUBE-AI AI模型
2022年9月6日，中国上海 - 领先的芯片设计平台即服务（Silicon Platform as a Service，SiPaaS®）企业芯原股份（芯原，股票代码：688521.SH）今日宣布推出创新的人工智能图像增强AI-ISP技术，可为智能手机、汽车电子、工业物联网等应用提供超越传统计算机视觉技术的先进的图像增强效果。 芯原的AI-ISP技术创新地将公司业已获得市场广泛应用的可扩展、可编程的神经网络处理（NPU）技术，以及已通过ISO 26262和IEC 61508功能安全标准双认证的图像
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计算机视觉 芯原 AI-ISP 图像增强
每年PC厂商都会推出一系列新的笔记本电脑，它们通常都配备了最新的技术和功能，旨在提供出色的用户体验。从以往的经验来看，这些创新主要集中在外观尺寸，屏幕增强和用户界面等方面。而AI（人工智能）和ML（机器学习）的日益普及开辟了一个充满可能性的新世界，PC厂商和生态系统巨头都在寻求将这些先进的新功能添加到其产品功能集中。在本篇博文中，莱迪思将讨论PC中AI/ML功能的增长趋势，为什么FPGA非常适合实现这些新的体验，并举例说明采用莱迪思技术的PC解决方案。使用AI/ML功能优化PC用户体验对于世界各地的许多人
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莱迪思 FPGA AI ML
中国 上海 2022年9月1日——人工智能视觉感知芯片研发及基础算力平台公司爱芯元智宣布，受邀出席为期3天的2022世界人工智能大会（WAIC）。大会以“智联世界 元生无界”为主题，集中展示全球人工智能发展成果，把握人工智能与元宇宙相融互促的发展趋势，描绘AI时代的美好图景。作为受邀参展公司之一，爱芯元智携全系列端侧边缘侧AI芯片产品及智能消费、智慧城市、智慧交通等多领域应用解决方案亮相，展现“芯向未来 视界无界”的AI“芯”生态，并正式公布了自研核心技术AI-ISP“爱芯智眸®”。
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爱芯元智 世界人工智能大会 AI-ISP 爱芯智眸
近年来，随着人工智能（AI）、物联网、大数据等数字化技术的快速发展，连锁门店能够越来越多地从数据中获得重要洞察，进而持续提升服务效率，降低业务支出，改善消费者服务体验。在此背景下，基于英特尔®边缘计算产品，深圳爱莫科技有限公司（以下简称：爱莫科技）推出了面向线下连锁品牌的虚拟店长OaaS（Operation as a Service）解决方案。这一方案不仅能够对连锁门店收集的全维度数据进行实时AI分析，助力门店实时洞察消费者需求、自动化管理门店氛围和经营情况，还可以作为 “虚拟店长”，自动生成可即时执行的
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英特尔 爱莫科技 虚拟店长 AI OpenVINO
“十四五”时期是加快构建现代能源体系的关键五年。在全球科技朝着数字化和智能化方向发展的背景下，油气行业作为传统能源行业的重要组成部分，在新时期面临新的压力与机遇。目前，国内油气勘探开发的对象正在从“常规油气田”向“非常规油气田”、“浅层浅水油气田”向“深层深水油气田”进行转变，加之老油田普遍进入特高含水后期，勘探开发的技术难度越来越大、成本越来越高。为了保障国家的能源安全，降低油气对外依存度，完成降本增效的目标，石油勘探力度仍需进一步加大。在此情况下，人工智能技术的应用已成为油气数字化转型的关键一步，不仅
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AI 人工智能 油气
英飞凌科技股份公司（FSE: IFX / OTCQX: IFNNY）近日宣布将推出一款电池供电的智能报警系统（SAS）。该技术平台利用基于人工智能/机器学习（AI/ML）的传感器融合技术，实现了高精准度和超低功耗。与低功耗的声学事件检测方案相结合，可以带来出色的性能表现。这款设计紧凑的智能报警系统，与目前在智能楼宇和智能家居中使用的声学报警系统相比，不仅具有更高的检测精准度，而且其电池使用寿命能够媲美甚至超越传统的解决方案。 英飞凌智能报警系统评估板和参考设计 英飞凌科技电源与传感系统
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英飞凌 AI/ML 传感器融合 智能报警系统
现今自动化驾驶以及辅助驾驶越来越普遍化的情况下，对于edge computing的需求也越来越提升。如何帮助客户开发AI应用程式成为新的课题。品佳在去年提出了eIQ edge运算的解决方案，详细请参考:https://www.wpgdadatong.com/tw/solution/detail?PID=5260今年2020，在此介绍新的eIQ 2.0，大幅提升了效率以及各类使用方式。此方案基于NXP 原生 BSP 5.4.24_2.1.0做开发，加入Python的元素，并且可使用GPU/NPU做AI 类神
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NXP i.MX8QM AI 影像辨识 车辆识别
提供超丰富半导体和电子元器件™的业界知名新品引入 (NPI) 分销商贸泽电子(Mouser Electronics) 发布了新一期的Empowering Innovation Together™计划。这一期将探讨驾驶员监控系统对于检测驾驶员的疲劳或分心等迹象以及其他乘员状况的重要性，有助于提高3级以上自动驾驶所需的安全性。作为2022 EIT系列的第四期，本期内容包括两篇文章、一篇博客、一张信息图，以及新一集的《科技在你我之间》播客与《过去、现在和未来》视频。在本期的“驾驶员监控系统”主题内容阐述了使用新
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自动驾驶 贸泽 AI 驾驶员监控系统
近期，英特尔与Aible展开合作，旨在助力核心行业团队充分利用人工智能技术，以助力快速和可量化的业务成果实现。此次深度合作内容涵盖工程优化及创新基准测试项目，可有效加速Aible面向企业级客户的成果交付。基于英特尔可扩展处理器，Aible技术打造“无服务器优先”的方法，使开发人员能够在无管理服务器的情况下开发和运行应用，并在降低总体拥有成本（TCO）的同时提升软件的敏捷性。英特尔公司副总裁兼数据中心、人工智能和云计算执行与战略总经理Kavitha Prasad 表示：“目前，企业IT基础设施领导者们正面临
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