混合云数据分析平台公司 Teradata 日前宣布增强其Teradata Vantage平台，使协作和无摩擦的数据科学成为现实。通过显著增加数据科学家、业务分析师、数据工程师、业务领导和其他可能使用不同工具和语言的人员之间的协作， Vantage 可以使企业通过更强的数据治理和安全性实现更快的数据价值实现，并降低成本。所有Teradata Vantage客户免费获得的主要增强功能包括：● 扩展了对R和Python的原生支持，具有调用更多Van
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AI ML
Rambus Inc. 是一家专注于使数据更快更安全并领先业界的silicon IP和芯片提供商。近日，宣布它的 HBM2E内存接口解决方案实现了创纪录的4 Gbps性能。该解决方案由完全集成的PHY和控制器组成，搭配业界最快的，来自SK hynix的3.6Gbps运行速度的HBM2E DRAM，该解决方案可以从单个HBM2E设备提供460 GB/s的带宽。此性能可以满足TB级的带宽需求，针对最苛刻的AI/ML训练和高性能的加速器计算（HPC）应用而生。亮点：● 完全集成
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HPC AI ML
随着数据中心支持的人工智能（AI）和机器学习（ML）工作负载越来越多，市场需要具备更宽存储带宽和更高单机架存储密度的云级别基础设施。因此，市场的趋势是按照如M.2和全球网络存储工业协会（SINA）新推出的企业和数据中心固态硬盘外形尺寸（EDSFF） E1.S等行业标准，采用体积更小、且支持第四代PCIeÒ的非易失性存储器高速（NVMe™）固态硬盘。这些固态硬盘要求控制器具备体积小和低功耗的特点，能驱动NAND闪存发挥最大潜力，同时保持这种企业级NVMe固态硬盘所需的丰富功能集和可靠性。Microchip
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QLC TLC AI ML SINA IOPS
美国高通公司旗下子公司高通技术公司今日宣布，将高通QCS610和QCS410系统单芯片（SoC）导入高通视觉智能平台（Qualcomm Vision Intelligence Platform）。透过QCS610和QCS410的设计，过去仅见于高阶装置的强大AI和机器学习功能等顶级相机技术，得以进入中阶相机区隔；因为在现今智慧城市、商业活动和企业、家庭和车辆场域中，无线边缘运算的智能功能和强大的连网能力已逐渐成为智能型相机应用上必须克服的障碍。高通技术公司业务发展副总裁Jeffery Torrance表示
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高通 SoC AI ML 智能相机
近日，Gartner发布了数据与分析领域的十大技术趋势，为数据和分析领导者的 新冠疫情（COVID-19） 响应和恢复工作提供指导，并为疫情后的重启做好准备。数据和分析领导者如果希望在疫情后能持续创新，就需要不断提高数据处理和访问的速度，扩大分析规模，在前所未有的市场动荡中赢得成功 。 数据和分析领导者应检验以尝试以下十大数据和分析趋势，加快新冠疫情后的恢复：趋势1：更智能、更高速、更负责的AI到2024年底，75%的企业机构将从 人工智能 （AI）试点
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NLP AI ML
Microchip Technology Inc.（美国微芯科技公司）近日宣布其 Switchtec™ PAX网络互联Gen 4 PCIe 交换机系列现已投产，可支持云、数据中心和超大规模计算，以促进人工智能（AI）和机器学习（ML）的发展。与传统的外设组件互连标准（PCIe）交换机相比，该系列支持更强扩展性、更低延迟和更高性能的复杂结构拓扑。Microchip的Switchtec PAX PCIe系列交换机为需要多主机共享访问单根I/O虚拟化（SR-IOV）、非易失性存储器（NVMe
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AI ML
目录第一部分|嵌入式视觉的发展趋势第二部分|MIPI简介第三部分|在嵌入式视觉中使用FPGA第四部分|CrossLink FPGA简介第五部分|应用案例第六部分|使用CrossLink FPGA进行设计第七部分|设计流程第八部分|小结第九部分|参考资料过去几年里，嵌入式视觉应用大量涌现，包括从相对简单的智能视觉门铃到执行随机拾取和放置操作的
复杂的工业机器人，再到能够在无序、地形不断变化的环境中导航的自主移动机器人（AMR）。快速采
用嵌入式视觉技术的行业包括汽车、消费电子、医疗、机器人、安
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PHY AMR AI ML OSL
近日，全球电子元器件与开发服务分销商e络盟（隶属于Farnell）公布针对物联网（IoT）的最新调研。调研结果表明人工智能（AI）在物联网设备中已获广泛应用，同时该调研还发布了针对关键应用市场、推动因素以及物联网设计工程师所关注问题的最新见解。此次调研突显出的主要新趋势是人工智能物联网（AIoT），它表明真正的物联网生态系统开端形成。研究显示，将近一半（49%）的受访者已经在他们的物联网应用项目中使用了人工智能，其中机器学习（ML）是使用最多的技术（28%），其次是基于云的人工智能（19%）。随着人工智能
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AIoT ML
恩智浦半导体（NXP Semiconductors N.V）近日宣布针对Arm® Ethos™-U55 microNPU（神经处理单元）建立主要合作关系。这是一种机器学习（ML）处理器，面向资源受限的工业和物联网（IoT）边缘设备。作为微控制器（MCU）行业领先的创新者，恩智浦计划在其基于Arm Cortex® -M的微控制器（MCU）、跨界MCU和应用处理器的实时子系统中实施Ethos-U55。此次扩充建立在公司不断增长的机器学习产品基础上，包括最近发布的带有专用NPU的i.MX 8
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MCU NPU ML
贸泽电子 (Mouser Electronics) 近日宣布与NXP Semiconductors合作推出一本全新电子书，书中将共同探讨人工智能 (AI) 的无限发展潜能以及几款针对AI和机器学习 (ML) 解决方案的特定产品。在Imagine the Possibilities（想象无限可能）这本电子书中，贸泽与NXP的专家针对热门且敏感的AI应用提供了深入的分析，包括语音控制、脸部辨识、自动驾驶和物体识别等。近来AI和ML领域的发展，为技术、产品和行业带来许多突破性的革新。随着高性能处理从云
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AI ML
自适应和智能计算的全球领先企业赛灵思公司（Xilinx, Inc.，近日于北京宣布，针对面向专业音频/视频（Pro AV）和广播市场的赛灵思器件推出一系列全新的高级机器学习（ML）功能。此外，赛灵思还演示了业界首个基于7nm Versal™ 器件的可编程 HDMI 2.1 实现方案。赛灵思将在本周于阿姆斯特丹举办的 2020 年欧洲集成系统展（ ISE ）上展出这些功能和更多其他功能。上述解决方案以及赛灵思面向 Pro AV 和广播市场推出的其他高度自适应解决方案，旨在帮助客户降低成本、适应未来，同时适应
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ML ISE
一年前，当我们提出有关边缘计算的展望时，该领域才刚刚开始萌芽。去年，我们针对开源技术的迅速发展以及在边缘部署机器学习（ML）所需的不同编程范例开展了演讲。除了数据科学家，很少有公司在其产品中积极深入地整合机器学习技术，因此，边缘计算的优势只得到了定性认可。我们在这里提到的边缘计算，其优势包括节能和减少延迟。因为对数据进行云处理，云存储的成本高昂，且许多情况下带宽也受限，从而限制了将数据传输到云端利用人工智能开展决策。此外，在边缘节点利用人工智能做出快速决策，边缘计算还可以带来更好的用户体验。用户向云端发送
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边缘计算 ML
华为被美国一次次“拉黑”的热议，在这短短的十几天已经传的沸沸扬扬。然而，ARM断供却让人出乎意料。近日,ARM又正式发布了全新的CPU内核Cortex-A77和GPU内核Mali-G77 GPU以及 Arm机器学习（ML）处理器。这一发布引起了大众的热议， ARM新一代内核意味着更强悍的旗舰机，那么对华为麒麟是否有影响呢？
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ARM 华为 A77 G77 ML
摘要： 在电子和通信产品中往往需要高精度的正弦信号， 而传统的正弦信号发生器在输出低频时往往频率稳定度和精度等指标都不高。而Micr o Linear 公司的ML2035 是一款运用直接数字合成技术( DDS) 研制的正弦信号发生
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ML 低频 正弦信号发生器
Molex 公司推出结构坚固的 ML-XTTM 密封连接系统，采用创新性的射出成型密封技术来实现 IP68 级别的密封效果，同时 SAE J2030 和 IP69k 版本的产品正在进行验证。该解决方案专为替代包含海水在内的恶劣环境中使用的工业级标准连接器而设计。高性价比的 ML-XT 几乎可适应多种传感器，并具有较少的电路数。
Molex 全球产品经理 Denis O’Sullivan 表示：“ML-XT 密封连接系统符合 IP68 级别要求，是当今市场上最为可靠的密
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Molex ML-XTTM IP68
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