由TE Connectivity（简称“TE”）主办的TE AI Cup 2021-2022 竞赛近日圆满收官。本届赛事共吸引全球逾百名学生参与。他们致力于应用AI技术解决现实世界中的真实挑战。来自三大洲的学子组成了23支团队，以AI技术为基础，为工厂在实际生产中面临的挑战提供创新的解决方案。TE AI Cup竞赛的一大特色是坚持以实践与应用为导向。参赛团队在比赛前期就鼓励前往TE工厂，了解现行生产的挑战。在比赛进程中，参赛团队可以将他们设计的解决方案通过现场或者远程的方式在TE工厂进
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TE AI
人工智能热潮激发了诸多领域的创新与成就，随着软硬件解决方案的日益成熟，行业生态的丰富性与包容性让元宇宙及其重要组成部分——数字人受到了前所未有的关注。NVIDIA RTX GPU的强劲算力能够满足数字人的大规模实时计算需求，通过海量数据赋予数字人以“生命力”。NVIDIA CloudXR则可以支持将数字人传输至用户的轻型终端设备，让数字人的呈现不再局限于高端物理工作站中。平行云科技有限公司（以下简称为“平行云”）借助NVIDIA CloudXR和RTX GPU，让能够在线访问的超写实、高智能数字人 Jud
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GPU NVIDIA
我们预计 NVIDIA 将在今年秋天发布其代号为 Ada Lovelace 的下一代 GPU 系列。这就是该公司及其生产合作伙伴测试新图形处理器的时候了。GPU 泄漏的重要来源Kopite7Kimi表示，这些测试过程已经开始。通常，GPU 的开发过程需要一年多的时间。因此，根据目前的表格，NVIDIA 应该在去年夏天就购买了 AD102 处理器的第一批样品。但是，芯片和驱动程序和驱动程序现在应该已经准备好了。过去的泄漏表明，这家科技巨头将通过RTX 4000 系列最大限度地提高性能。但是，我们预计功耗会出
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GPU NVIDIA RTX 4000
什么是人脸识别？人脸识别是一种软件层面的算法，用于通过处理视频帧或数字图像来验证或识别一个人的身份，其中该人的脸是可见的。面部识别技术有几种不同的工作方法，但是他们通常会将图像中的面部特征与数据库中的面部特征进行比较。人脸识别处理的4个步骤特定的神经网络被训练用来检测人脸的标签，并将人脸与图像中的其他物体区分开来。标签是人类普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。人脸识别算法的工作流程任何人脸检测和识别系统或软件都绕不开人脸识别算法。业界将这些算法分为两种：几何方法侧重于区分特征简而言之就将
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人脸识别 算法 AI 机器学习 神经网络
人工智能（AI）、机器学习（ML）、数字孪生——我们越来越频繁地听到这些新名词，忽然之间它们变得举足轻重。为什么？答案很简单：当事情太过复杂以至于人类无法轻松处理，或者是留给人类做出关键决策的时间太少时，唯一的选择就是把人类从繁琐的事情中解放出来。实现这一目标需要能够复制人类可能经历的思维过程，而这需要大量的数据以及对决策环境的深刻理解。那么，现在的情况如何？是德科技凭借 80 年的经验积累帮助工程师开发先进技术，拥有独特的技术开发视角。过去几十年来，我们看到的巨大进步主要来自于电子产品的集成化和小型化。
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数字孪生 AI
在RX 6000系显卡中，AMD让玩家见识到了什么叫弯道超车，虽然综合性能尚不如RTX
30系显卡，但在理论跑分中，两家不分型号确实打得难舍难分。今年除了5nm Zen4架构的锐龙7000系列处理器，AMD还有一个重磅产品——RX
7000显卡，使用RDNA3架构，5nm及6nm工艺都会有，大核心Navi31会上双芯封装，集成多达7颗小芯片。从某种角度来说，AMD的显卡更值得A饭期待，因为过去几年中，AMD虽然使用了先进的7nm工艺，但在显卡竞争上依然敌不过NVIDIA，7nm
RDNA架构的
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RX 7000 AMD NVIDIA
4 月 4 日，在第 23 届 MPLS SD & AI 网络世界大会举办期间，IPv6 峰会在巴黎会议中心举行。峰会现场，华为数据通信产品线欧洲分部 CTO 吴平表示，数字化浪潮正席卷全球，在大部分国家和地区，数字经济的增速比 GDP 增速的两倍还多，数字经济对世界的影响比历史上任何时期都要显著。吴平指出，数字经济的快速发展，对传统 IP 网络提出了新的需求。首先是海量联接，预计到 2030 年全球物联规模将达到百亿级别，支持海量设备接入将成为 IP 网络的重要基础能力；其次，随着云时代的到来，
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全球物联 MPLS SD & AI 网络世界大会
4月7日，全球权威AI基准测试MLPerf发布最新榜单，在聚焦低功耗、高能效的IoT领域Tiny v0.7榜单中，基于平头哥玄铁RISC-V C906处理器的软硬件联合优化方案，取得了全部4个指标的第一。这意味着在AIoT领域，RISC-V架构能以极低的计算代价实现定制化AI功能。 （图说：MLPerf网站截图） MLPerf Tiny是目前全球IoT领域对软硬件性能和优化能力测试的权威AI榜单，包含视觉唤醒、图像分类、语音唤醒及异常监测等4个典型AI任务。今年，参与比拼的CPU覆盖A
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Synaptics Incorporated宣布推出一款 Edge AI 开发工具包，用于快速开发和建构tinyML等应用。该套件基于 Synaptics 低功耗 Katana 系统单芯片平台，有效整合视觉、动态和声音感测的软硬件，以及有线与无线连结等相关技术，大幅简化智慧家庭、建筑、工业和监控等物联网相关的Edge AI应用设计与开发。 根据 Valuates 报告，到 2030 年，Edge AI 硬件市场预计将达到 389 亿美元，从 2021 年起，复合年增长率 (CAGR) 将接近 1
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Synaptics Katana Edge AI AI视觉
当人们在75年前使用宝丽来 (Polaroid ) 相机拍摄出世界上第一张实时成像照片时，便是一项以逼真 2D 影像迅速捕捉 3D 世界画面的创举。时至今日，人工智能 (AI) 研究人员反将此作法倒转过来，亦即在几秒钟内将一组静态影像变成数字 3D 场景。 NVIDIA Research 透过人工智能，在一瞬间将 2D 平面照片变成 3D 立体场景这项称为逆向渲染 (inverse rendering) 的过程，利用 AI 来预估光线在真实世界中的表现，让研究人员能利用从不同角度拍摄的少量 2D
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世界移动通讯大会（Mobile World Congress；MWC）2022年2月28日于西班牙巴塞罗那Fira展览馆举办，采取实体与虚拟展会形式同步展出。总计吸引约37国1,500家厂商参展，现场观展人数约6万人，其规模远不如以往。MWC2022展示技术面与应用面的六大主题，包括5G、AI、Cloud、金融科技、IoT与科技视野，其中5G+AI与云端开放网络等技术应用展现等更是主要国际大厂展出重点。 图一 : 世界行动通讯大会（MWC）2022年以「Connectivity Unleashe
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MWC 2022 5G AI
NVIDIA CEO黄仁勋23日在全球媒体在线会议中表示，半导体供应链产能供不应求，每家公司有其因应方法，NVIDIA更重视芯片运算效能，除了采用新制程，未来仍会维持多晶圆代工策略，与台积电及三星晶圆代工合作，不排除增加其它合作伙伴。黄仁勋表示，去年开始全球半导体供应链出现产能供不应求情况，每家公司都有自己的策略去争取产能，对NVIDIA来说，重视的是芯片的运算效能，包括设计新芯片会采用新制程，也在芯片中导入第四代NVLink连接技术，或采用台积电CoWoS先进封装技术等，目的是要做出能符合高效能运算（H
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NVIDIA 芯片缺货 多元代工
Kroger与NVIDIA（辉达）今日宣布将展开策略合作，透过人工智能（AI）应用程序及服务重塑购物体验。 Kroger使用NVIDIA AI、Omniverse和硬件重塑商店设计与购物体验美国最大的生鲜杂货零售商Kroger与NVIDIA将合作成立最先进的AI实验室和展示中心，以扩大Kroger的鲜食计划、改善运输物流，并透过数字孪生（digital twin）仿真技术，打造更美好的店内购物体验，利用虚拟模型精准反映商店的陈列及其他营运业务。Kroger技术转型与研发部门副总裁Wesley R
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Kroger NVIDIA AI
NVIDIA今日宣布正式推出NVIDIA Jetson AGX Orin开发者套件，这是体积精巧又节能的人工智能（AI）超级计算机，适用于先进的机器人技术、自主机器及新一代嵌入式与边缘运算装置。 NVIDIA Jetson AGX Orin单芯片边缘AI超级计算机Jetson AGX Orin每秒可进行275兆次运算，处理能力较前一代Jetson AGX Xavier高出八倍以上，并且维持与前一代相同的小巧尺寸及针脚兼容性，以及相似的售价。Jetson AGX Orin搭载NVIDIA Ampe
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NVIDIA Jetson AGX Orin 开发者套件 机器人 边缘AI
NVIDIA今天宣布推出专为大规模数字孪生（digital twins）而设计的运算系统NVIDIA OVX。 专为大规模数字孪生而设计的运算系统NVIDIA OVX专为运行复杂的数字孪生仿真作业而打造的NVIDIA OVX将在 NVIDIA Omniverse中运行。NVIDIA Omniverse是3D设计协作与模拟的平台，能提供实时、符合物理定律且精准的真实世界模拟。OVX系统结合高效能GPU加速运算、绘图、人工智能（AI），以及高速存取储存装置、低延迟网络和高精度时间等功能，提供能打造符
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NVIDIA 数字孪生 OVX 仿真真实效能
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