- Clark Chou (Molex 中国销售总监) 1 2020年的热点:汽车、AI、5G、物联网 到2020年,向新能源车和自动驾驶汽车的过渡将成为大势所趋,对此,Molex(莫仕)正在互连移动以及信号完整性的创新方面构建强大的实力。Molex正在开发的基础性技术将会促成未来的“智能”车辆的发展——使操作更加安全、清洁,而且更为舒适,降低了碳排放。 业界和媒体在2019年关注的是人工智能(AI)的发展,及其对于多个技术部门的影响。这一情况将持续到2020年。在实现工业4.0、也就是第4次工业革
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- 真冈朋光 (瑞萨电子中国 董事长) 1 应用和技术的热点 作为一家全球知名的半导体企业,瑞萨电子一直紧跟市场趋势,致力于技术创新。2019年,瑞萨致力于发展嵌入式人工智能(e-AI)及超低功耗技术,基于此技术的SOTB制程工艺产品是瑞萨电子重要的技术资产。 瑞萨电子对2020年的半导体市场也充满希望,在2019年10月,瑞萨宣布扩大自身备受欢迎的IP授权范围,希望帮助设计师能在瞬息万变的行业中满足广泛的客户需求。瑞萨也将继续推动e-AI技术发展,将这款人工智能技术应用到更多的微电子芯片上。 不
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- 由于网路购物风行,消费型态改变,实体零售店家面临营收下滑冲击,为求生存,力拚数位转型,积极导入AI人工智慧、人脸辨识、机器人等智慧创新应用,打造智慧零售门市已成趋势。亚太电信20日举办「智慧升级 未来零售新商机」研讨会,提出超聚焦精准智慧零售解决方案,协助实体店家数位转型,不仅能够提升服务品质,也能即时解决消费者需求,省时又省钱,更是为即将上路的5G通讯技术导入智慧零售应用抢先布局。
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- 震旦行旗下震旦办公云看好越来越多企业采用人工智慧作为辅助企业经营工具,18日携手跨域生态圈夥伴,发表新一代「AI面试系统」,首创「跨域整合云端服务」,跨足中大型企业市场,共同协助企业数位转型。
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- 诞生之初,Deepfake是一项有趣的图像处理技术,仅仅带来搞笑和娱乐视频,但殊不知,潘多拉魔盒就此被打开,催生出色情黑产、恶搞政客“操纵”民意,Deepfake正逐步进化为一种新型“病毒”,人类伦理道德的“遮羞布”也被无情揭开。
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- 全球领先的半导体解决方案供应商瑞萨电子株式会社近日宣布推出电源解决方案及其全资子公司IDT的时钟解决方案,可支持适用于Xilinx Versal 自适应计算加速平台(ACAP)的Xilinx VCK190评估套件和瑞萨VERSALDEMO1Z电源参考板。Versal基于7nm工艺技术,是业界首个ACAP平台,可满足数据中心、汽车、5G无线、有线和国防市场等广泛应用的需求。瑞萨电子系统与解决方案团队总监DK Singh表示:“我们很高兴与赛灵思继续合作,推出时钟与电源参考板的交钥匙方案,
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- 据外媒报道,软银集团首席执行官孙正义周二表示,日本应该将人工智能作为大学入学考试的必考科目,弥补日本在该新兴领域与美国和中国之间的差距。
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- 据悉,由中国企业联合会、中国企业家协会主办的“2019中国智慧企业发展论坛”在浙江省德清国际会议中心举办。主题为“智能自主 全面赋能”。工业和信息化部科技司司长胡燕出席并致辞。
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- 随着AI跟5G技术加速,国内智慧城市解决方案企业将要迎来发展春天?智慧城市不论是场景还是服务都有很大的发展机遇,这也让不少投资者看好这个行业未来的发展,智慧城市这个行业能否诞生新晋独角兽?
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- 商汤科技首次与故宫文化携手合作,将创新的AI技术与中国传统文化融合,打造“AI+文化”的新玩法,为观众创造意趣横生的观展体验。
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- 日前,人工智能(AI)公司Cerence宣布将与戴姆勒汽车集团展开深入合作,为梅赛德斯-奔驰品牌汽车开发MBUX车载信息娱乐系统并进行创新升级。
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- 据国外媒体报道,软银集团创始人孙正义(Masayoshi Son)近日公布了一项1.84亿美元的计划,以加速日本的人工智能(AI)研究,并聘请阿里巴巴联合创始人马云阐述他将这项技术商业化的目标。
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- Facebook 新推出的 AI 打牌机器人,已经获得了多人协作性上的全面提升。外媒报道称,新机器人可在德州扑克和 Go 等流行棋盘游戏上打败专业选手。上周五的时候,该公司 AI 研究人员称其已攻克一个难题 —— 创建一个能在团队合作中获得高分的 Hanabi 卡牌游戏机器人。
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- 从沃尔沃官方获悉,沃尔沃集团于日前完成了对Apex.AI的风险投资。后者是一家成立于2017年的自动驾驶软件公司,而此次投资也是为自动驾驶系统的安全认证软件框架提供开发资金,未来将被运用于汽车的自动驾驶方面。同时沃尔沃表示,该交易对沃尔沃集团的收入或财务状况并不会产生重大影响。
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- 问:AI的技术挑战是什么?答:Achronix目前关注的重点主要放在数据中心中的机器学习上。然而,随着工业应用领域中人工智能(AI)的兴起,处理将需要向边缘迁移,以减少延迟并实现网络流量最小化。机器学习(ML)处理的特征随着处理向边缘迁移而改变;通常情况下,计算更多地侧重于推理,而不是训练,尽管这并没有将增强学习和边缘训练等新模式出现排除在外。功耗在边缘受到更多限制,每瓦特的性能通常是一种比原始性能更有用的衡量指标。数字格式也能够被数量化以提高处理效率,其中浮点数将被优化浮点数(例如bfloat16或块浮
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