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全球供应品类丰富、发货快速的现货电子元器件和自动化产品分销商 Digi-Key Electronics， 日前发布了《未来工厂》视频系列第 2 季中的第一集，该视频系列重点关注工厂和制造设施在自动化和控制方面的发展。 Digi Key 与 Siemens、Schneider Electric 及 Phoenix Contact 共同推出了《未来工厂》视频系列第 2 季。 该三集视频系列由 Siemens、Schneider Electric 和
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Digi-Key 未来工厂 工业 4.0 AI 边缘计算 连通性
为加速人工智能技术和人才培养在产业端的落地，2022年10月维视智造与西安电子科技大学计算机科学与技术学院联合举办了“机器视觉”线上授课，为2022级研究生带来机器视觉基础培训、通用视觉检测软件VisionBank实操讲解及工业案例讲解演示。 一、机器视觉课堂：解决“真问题”，获取“硬成果”随着经济发展进入新常态，人才供给与需求关系深刻变化，面对经济结构深刻调整、产业升级加快步伐，如何建立适配行业的人才培养标准，并在高校的教学实践中落地，成了校企合作的关键工作。西安电子科技大学在全球人工智能领域
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维视智造 西安电子科技大学 AI 人才培养
2022年10月24日，vivo影像战略发布会正式召开，新一代自研影像芯片亮相。据vivo透露，新一代自研影像芯片将采用AI-ISP架构，将传统ISP低延时、高能效的特点进一步带入到AI实时处理运算架构中。其定制了10bit MAC 电路，可以高效执行10bit运算，推理延迟较传统NPU最多降低了96%，能效比最高提升了200%。基于AI-ISP架构革新，vivo下一代自研芯片带来了三大自研单元的升级，实现了三大突破：第一、片上内存单元的升级，带来了每秒1.3万亿bit的数据吞吐速率，拥有了强大的算力保障
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vivo 影像芯片 AI-ISP架构
1 前言:孔明与AI的激情相遇在上一期里我们说明了当今主流AI 的主要技能是基于大数据分析找出相关性，并迅速归纳出规律性。这项强大的能力，与人类天赋的溯因性推理能力之间，具有巧妙的互补性，就是：● 人类的天赋溯因性推理，协助AI 把它天赋的相关性转化为强大的因果性推理能力；● AI 的因果性推理，也能协助人类更加发挥其溯因性推理能力，激发出人类更高的创新力。其中第一项，上期已经举例解说了；在本期里，将举例解说第二项的互补性——人类如何
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202210 人机协同 AI
来自北京大学、东方理工、南方科技大学和鹏城实验室等机构的研究团队提出了一种语义可解释人工智能(semantic explainable AI, S-XAI）的研究框架，该框架从语义层面解释了 CNN 的学习机制。近年来，CNN 因其优异的性能，在计算机视觉、自然语言处理等各个领域受到了研究者们的青睐。但是，CNN 是一个 「黑盒」 模型，即模型的学习内容和决策过程很难用人类能够理解的方式提取和表达，这限制了它的预测可信度和实际应用。因此，CNN 的可解释性受到了越来越多的关注，研究者们试图采用特征可视化，
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AI AI语义识别 CNN学习机制 S-XAI
10月20日消息，世界上大约7000种已知的语言中，有40%没有标准的书写系统。这些没有文字的语言给现代机器学习翻译系统带来了一个独特的问题，因为翻译通常需要先将口头语言转换为书面文字，翻译后再将文字还原为语音。不过Meta公司10月19日宣布，已经通过其最新的开源语言人工智能（AI）解决了这个问题。 Meta公司公布了“第一个由人工智能驱动的无文字语言的语音翻译系统”，该系统成功地翻译了闽南语，这是一种主要在台湾地区使用的口头语言。 了解到，该系统是Meta公司人工智能项目的一部分，被称为“通用
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Meta AI 翻译
10月20日消息，谷歌公布其正在研究的“乒乓球机器人”项目i-Sim2Real，其机器人在与人类对打时一回合可接球340次。 据了解，谷歌之所以选择乒乓球运动，是因为机器人可以与快节奏以及相对不可预测的人类行为进行交互。 同时，机器人完成乒乓球动作时，既要求速度又要求精度，这对学习算法提出了很高的要求。 乒乓球这类运动具有固定的、可预测的环境，使其成为研究人机交互和强化学习问题的理想测试平台。 此外，谷歌的乒乓球机器人可以在模拟环境中不断学习，并将学习成果应用于现实世界。 i-Sim2Rea
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谷歌 机器人 AI
据TrendForce集邦咨询最新服务器相关报告指出，CXL（Compute
Express
Link）原是希望能够整合各种xPU之间的性能，进而优化AI与HPC所需要的硬件成本，并突破原先的硬件限制。CXL的支援仍是以CPU为源头去考虑，但由于可支援CXL功能的服务器CPU
Intel Sapphire Rapids与AMD Genoa现阶段仅支援至CXL
1.1规格，而该规格可先实现的产品则是CXL存储器扩充（CXL Memory
Expander）。因此，TrendForce认为
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TrendForce 集邦咨询 存储器 CXL AI/ML DRAM
疫情突显产业供应链中断和制造业缺工问题，加上少量多样需求成趋势，迫使制造业快速转型，走向更自动化、数字化的智能化方向。因此，各产业对自动光学检测(AOI)技术的需求更为殷切。疫情突显产业供应链中断和制造业缺工问题，加上少量多样需求成趋势，迫使制造业快速转型，走向更自动化、数字化的智能化方向。导入自动化及AI的过程中，传统人力逐渐被取代，也改变产线人员配置的传统生态，其中，可以确保产线及产品质量的自动检测仪器不仅发挥精准有效的优势，还能针对缺陷或瑕疵及时修复、舍弃，降低不必要的时间成本与人力成本，快速稳定且
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自动光学检测 AOI AI 3D 检测铁三角
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
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