2024年，得益于智能家居技术的进步、连接的增强以及行业标准的演进，物联网(IoT)继续迅速扩张。展望未来，2025年将迎来更多创新，特别是在智能家居和楼宇领域。预计在2025年，以下七大关键趋势将塑造物联网的格局。1.AI/ML将通过无线技术赋能边缘智能人工智能和机器学习的最新进展将提高我们生活的智能化和自动化水平，特别是在智能家居和楼宇领域。然而，将智能设备生成的大量数据流传输到云端，会缩短电池寿命并增加系统响应时间。对于许多边缘设备而言，在本地运行AI/ML的部分计算将极大地提高整体系统性能。恩智浦
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无线连接 恩智浦 eIQ 神经处理单元 NPU AI加速器
近年来，人工智能(AI)在推动各个行业创新方面发挥了关键作用。视觉和语音技术的进步促进了大型智能模型的发展，创造了新的用例，并改善了用户体验。越来越多的应用要求能够在配备微控制器和微处理器的边缘设备上运行的AI，这带来了更低的延迟、更低的能耗以及更强的数据隐私保护等好处。在这些应用中，时间序列数据通常用于开发三类主要任务：异常检测、分类和回归。时间序列数据是指按一致、均匀的时间间隔记录的一系列数据点。需要时间序列数据的应用顾名思义，异常检测的目的是识别超出预期的行为。它依赖时间序列数据来检测与正常行为的偏
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恩智浦 eIQ 边缘AI
英飞凌科技股份公司的解决方案可帮助工程师开发可靠的汽车电池管理系统（BMS）。英飞凌首选设计公司Neutron Controls现已发布ECU8™系统平台，能够加速基于英飞凌芯片组的电池管理系统（BMS）开发。通过该平台，Neutron Controls及其设计服务客户可以为电池管理单元提供完整的半导体硬件和软件平台解决方案，并符合ASIL-D, ISO26262标准，从而显著减少开发工作量。ECU8能量控制单元包括Neutron Controls专有的微控制器模块，其中包括AURIX™ TC3xx和TC
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Neutron Controls 英飞凌 汽车电池管理 BMS
高级处理能力和机器学习能力对于下一波边缘应用至关重要。机器学习用例在不同的市场和应用领域大不相同，因而需要不同的加速计算性能，在功耗和整体解决方案成本方面也差别迥异。机器学习应用提升计算性能和能效可通过多种方式，其中最有效的是将专门构建的专用神经处理单元（NPU），或称为机器学习加速器（MLA）或深度学习加速器（DLA）集成到器件中，以补充CPU计算核心。恩智浦提供广泛的产品组合，从传统的Kinetis MCU、LPC系列以及最近的MCX产品系列，到我们的i.MX RT跨界MCU和i.MX应用处理器，我们
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恩智浦 eIQ Neutron 神经处理单元
中国上海——2023年1月31日——恩智浦半导体（NXP Semiconductors N.V.，纳斯达克股票代码：NXPI）在eIQ工具包中增加了一款用于机器学习开发的新工具——eIQ® Model Watermarking。eIQ Model Watermarking是恩智浦首个可有效帮助开发人员保护其机器学习资产的工具。该工具可在机器学习模型中嵌入水印，为模型添加版权所有权，开发人员在无需访问该模型源码的前提下，证明该机器学习模型是自己所拥有模型IP的副本或克隆。产品重要性有人曾表示，数据是一种新型
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恩智浦 eIQ Model Watermarking 机器学习IP
近日，恩智浦半导体在京举办了新闻发布会，公司微控制器事业部全球产品总监曾劲涛先生和系统工程总监王朋朋女士介绍了边缘AI、机器学习的战略，及恩智浦刚刚发布的eIQ环境、i.MX RT600跨界处理器和LPC5500 MCU(微控制器)。 机器学习将推动MCU下一波动快速增长 IoT推动了这几年MCU的更新换代，而下一波MCU的助推器是终端的机器学习，包括家庭环境、声音处理、手势控制、智能感测&控制、多摄像头观察、个人资产、主动目标识别、AR(增强现实)等。 典型的案例之一是目前发展火热的人机
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恩智浦 eIQ
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