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嵌入式AI可用于廣泛的終端市場，ST助力工程師克服三道難關(guān)

1? ?AI技術(shù)可用于廣泛的終端市場在ST（意法半導體）產(chǎn)品覆蓋的所有終端市場中（諸如工業(yè)、個人電子產(chǎn)品、家用電器、醫(yī)療保健、汽車等等），人工智能（AI）技術(shù)在其中的應用率一直在增長。ST 已發(fā)布了一些基于32 位微控制器、MPU 和MEMS 傳感器的AI 解決方案，這些方案被大量地采用，市場熱度高昂。我們的解決方案可以在所有這些市場應用用例和許多其他用例中為客戶提供支持。為了減少帶寬、電源需求和延遲，近年來的趨勢是從以云為中心的AI 解決方案轉(zhuǎn)向所謂的邊緣AI，在邊緣AI 中，機器學
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工業(yè)控制、智慧城市、智能家居領(lǐng)域的AI應用及開發(fā)挑戰(zhàn)

1? ?關(guān)注工業(yè)控制、智慧城市、智能家居在工業(yè)和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中，恩智浦關(guān)注的嵌入式人工智能（AI）和機器學習應用主要包括工業(yè)控制、智慧城市以及智能家居3個方面。●? ?工業(yè)控制。恩智浦通過提供能夠進行實時觀察、學習和調(diào)整的設(shè)備來為企業(yè)用戶提供更好的預測和控制功能，通過提高設(shè)備的智能化程度來提高終端產(chǎn)品性能。在工業(yè)控制中的人機接口（HMI）應用領(lǐng)域，主要產(chǎn)品類型包括用戶友好型消費產(chǎn)品屏幕、安全可靠的汽車驅(qū)動程序接口、工業(yè)面板、繳費機和數(shù)據(jù)訪問終端等。在這些應用中，恩智浦
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使用英飛凌 ModusToolbox? 機器學習為IoT設(shè)備解鎖AI

1? ?英飛凌在邊緣（Edge）設(shè)備上釋放機器學習（ML）的能力市場對舒適性、便利性和簡單性的需求不斷增加，對娛樂、安全和能源效率領(lǐng)域更多功能的需求也在日益增長，這將大大增加對智能家居的興趣和承諾。邊緣人工智能（AI）將成為這些產(chǎn)品的關(guān)鍵推動因素。今天的物聯(lián)網(wǎng)硬件/軟件開發(fā)人員面臨著在構(gòu)建這些未來設(shè)備時的一系列復雜設(shè)計。從復雜的集成無線連接，到優(yōu)化電池供電設(shè)計中的系統(tǒng)功率，再到集成傳感器融合，讓物聯(lián)網(wǎng)工作對任何團隊來說都是一項艱巨的任務(wù)。作為連接現(xiàn)實世界和數(shù)字世界的領(lǐng)導者，英飛凌非常了解
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AI與機器學習發(fā)展迅速，F(xiàn)PGA可提供高能效和靈活性

1? ?為什么AI/ML發(fā)展如此迅速？多年來，人工智能（AI）/機器學習（ML）市場一直以指數(shù)級的速度快速增長，其解決方案遍布我們周圍，從機器人和其他機械系統(tǒng)的預測故障算法、電子商務(wù)中的購買行為建議、自動駕駛車輛的目標檢測、電子交易中的風險緩解到DNA測序等等，我們身邊有各種各樣的解決方案，示例不勝枚舉。那么，為什么AI/ML發(fā)展如此迅速呢？據(jù)IDC、Gartner和其他市調(diào)機構(gòu)的分析，全球大約80%的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。電子郵件、照片、語音郵件、視頻和許多其他數(shù)據(jù)源每天都在堆積。無論
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賽靈思AI產(chǎn)品方向及市場應用

1? ?嵌入式開發(fā)挑戰(zhàn)及賽靈思的解決方案在嵌入式AI 產(chǎn)品落地的過程中，開發(fā)者遇到最多的問題或者說挑戰(zhàn)主要有三個：①該方案是否靈活可擴展，能夠適配不同規(guī)模的產(chǎn)品？②是否有簡單易用的AI?開發(fā)工具以降低FPGA?開發(fā)門檻？③如何突破瓶頸，在算力有限的邊緣端實現(xiàn)最大性能？?賽靈思在2020?年初正式推出了VitisTM?AI?解決方案，它是一套面向賽靈思自適應??Zynq??SoC，Zynq?&nbs
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中國AI賦能的工業(yè)質(zhì)檢解決方案市場分析

“十四五”規(guī)劃綱要將新一代人工智能（AI）作為議題重點提及，彰顯了人工智能在中國帶動數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要戰(zhàn)略地位。中國是世界上最大的制造大國，制造業(yè)與人工智能的結(jié)合是中國從制造大國走向制造強國的重要一步，是中國直面國內(nèi)國際挑戰(zhàn)的重要超車機遇。同時，近幾年中國圍繞工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，大力推進工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，在政府和產(chǎn)業(yè)界的共同推動下，市場高速發(fā)展，企業(yè)應用不斷加速。1? ?工業(yè)智能是工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新引擎在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、新基建、數(shù)字經(jīng)濟等政策發(fā)布的背景下，以工業(yè)為代表的傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)進行產(chǎn)業(yè)
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瑞薩AI視覺識別方案應用筆記3

我們基于瑞薩RZ/A2M和它獨有的DRP技術(shù)，構(gòu)建了多款解決方案，包括工業(yè)自動化中的目標物體檢測與追蹤、二維碼編碼類型的快速檢測等。這次，我們就來拆解如何使用RZ/A2M的DRP與嵌入式AI結(jié)合實現(xiàn)口罩人臉檢測。在示例中我們通過MIPI接口連接Sony IMX219 CMOS傳感器，輸入一個1280x720分辨率的圖像，通過RZ/A2M的DRP對輸入圖像做Simple ISP處理，圖像縮放處理，然后運行一個輕量級且高效的口罩，人臉檢測模型。它能夠?qū)崿F(xiàn)在人臉檢測模式下30FPS的檢測速度，在區(qū)分是否戴口罩的
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瑞薩AI視覺識別方案應用筆記2

話不多說，我們開始拆解如何使用RZ/A2M的DRP實現(xiàn)在8ms時間內(nèi)檢測5中不同編碼格式的二維碼。二維碼又稱二維條碼，常見的二維碼為QR Code，QR全稱Quick Response，是一個近幾年來移動設(shè)備上非常流行的一種編碼方式，它比傳統(tǒng)的Bar Code條形碼能存更多的信息，也能表示更多的數(shù)據(jù)類型。除了這種常見的QR Code之外，還有一些其它編碼格式的二維碼，例如Micro QR Code, DataMatrix, AZTec和漢信碼等等，因此要求掃碼槍能夠識別多種不同編碼的二維碼。常規(guī)的操作是
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給內(nèi)存加上AI？三星是這樣做的

Warning: file_get_contents(https://mma.prnasia.com/media2/1599691/image_1.jpg?p=medium600" title="三星半導體 HBM-PIM): failed to open stream: HTTP request failed! HTTP/1.1 400 Bad Request in /var/www/html/www.edw.com.cn/www/rootapp/controllerssitem
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三星未來三年將向半導體、AI等戰(zhàn)略業(yè)務(wù)投資240萬億韓元

　　8月24日消息，據(jù)國外媒體報道，周二，三星表示，未來三年，它將向半導體、生物制藥、電信、人工智能（AI）、機器人等戰(zhàn)略業(yè)務(wù)投資240萬億韓元（約合2060億美元）?！　∪潜硎荆@筆投資將有助于增強該集團在芯片制造等關(guān)鍵行業(yè)的全球地位，同時使其能夠在機器人和下一代電信等新領(lǐng)域?qū)で笤鲩L機會?！　?jù)外媒報道，三星這240萬億韓元的投資將直接創(chuàng)造4萬個就業(yè)崗位，其中180萬億韓元將用于投資韓國。　　自2020年下半年以來，芯片短缺問題就成為半導體行業(yè)的主旋律。目前，該問題已對全球汽車制造商造成沖擊，其根源是
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意法半導體STM32Cube.AI生態(tài)系統(tǒng)加強對高效機器學習的支持

意法半導體STM32Cube.AI開發(fā)環(huán)境為用戶提供各種機器學習技術(shù)，為他們盡可能高效地解決分類、聚類和新穎性檢測三種算法挑戰(zhàn)提供更多靈活性。除了能夠在STM32*微控制器(MCU)上開發(fā)用于邊緣推理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)外，最新的STM32Cube.AI版本(7.0版)還支持新的監(jiān)督和半監(jiān)督方法，這些方法可以處理更小的數(shù)據(jù)集和更少的CPU周期。其中包括孤立森林異常檢測(iForest)和單類支持向量機(OC-SVM)新穎性檢測，以及K-means和SVM分類器算法，現(xiàn)在，用戶無需人工寫代碼就能實現(xiàn)這些算法。除神經(jīng)網(wǎng)
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英特爾推進全新架構(gòu)，面向數(shù)據(jù)中心、HPC-AI和客戶端計算

　　英特爾推出兩大x86 CPU內(nèi)核、兩大數(shù)據(jù)中心SoC、兩款獨立GPU，以及變革性的客戶端多核性能混合架構(gòu)　　本文作者：Raja M.Koduri英特爾公司高級副總裁兼加速計算系統(tǒng)和圖形事業(yè)部總經(jīng)理　　架構(gòu)是硬件和軟件的“煉金術(shù)”。它融合特定計算引擎所需的先進晶體管，通過領(lǐng)先的封裝技術(shù)將它們連接，集成高帶寬和低功耗緩存，在封裝中為混合計算集群配備高容量、高帶寬內(nèi)存和低時延、可擴展互連，并確保所有軟件無縫地加速。披露面向新產(chǎn)品的架構(gòu)創(chuàng)新，是英特爾架構(gòu)師在每年架構(gòu)日上的期許，今年舉辦的第三屆英特爾架構(gòu)日令人
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Adapdix通過收購加強數(shù)據(jù)與AI的結(jié)合

人工智能驅(qū)動自動化軟件行業(yè)的領(lǐng)先企業(yè)Adapdix宣布，已收購首個針對邊緣計算和混合云環(huán)境地理分布數(shù)據(jù)管理分析平臺開發(fā)商Edge Intelligence。Edge Intelligence的數(shù)據(jù)管理平臺是Adapdix EdgeOps? AI/ML Data Mesh產(chǎn)品的理想補充，將使Adapdix能夠瞄準更多的新市場，并在邊緣自動化市場擴展其產(chǎn)品。EdgeOps和Edge Intelligence的合并平臺將能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)生成源位置的分布式AI和企業(yè)數(shù)據(jù)管理。這使Adapdix能夠為在邊緣
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基于逐次最鄰近插值的動力電池電壓模擬方法*

動力電池模擬系統(tǒng)是新能源汽車測試平臺等工業(yè)領(lǐng)域的重要裝備，而電池模型是該系統(tǒng)能否精確模擬電池特性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。為兼顧數(shù)據(jù)容量和給定電壓的精確性，提出逐次最鄰近插值算法應用于電池模型數(shù)據(jù)查表，該方法根據(jù)動力電池在電池電荷狀態(tài)(State of Charge，SOC)初始段、平穩(wěn)段和末尾段的輸出特性，建立了三個不同分辨率的模型子表，并借鑒最鄰近插值算法的計算量小和容易實現(xiàn)的優(yōu)點，采用對模型表逐次迭代分區(qū)，進而逼近實際SOC和采樣電流對應的電池模型給定電壓值，達到細化電池模型表分辨率效果。討論了迭代次數(shù)選擇對算法
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重磅新品！研華EI-52邊緣智能系統(tǒng)搭載Intel第11代處理器，助您開啟5G和AI應用時代

全球嵌入式產(chǎn)品及方案供應商研華科技榮幸地宣布推出新品 EI-52高性能邊緣智能系統(tǒng)。此款產(chǎn)品設(shè)計緊湊，搭載第 11 代Intel Core i5/i3/Celeron處理器，采用即插即用系統(tǒng)設(shè)計，為邊緣到云端互連和 5G & AI 解決方案而設(shè)計。它包括硬件和軟件集成包，內(nèi)置Edge X Foundry 物聯(lián)網(wǎng)即插即用開放軟件框架和研華的 WISE-DeviceOn 物聯(lián)網(wǎng)邊緣智能軟件。 EI-52賦能5G和AI應用，支持AIW 5G模塊、Wi-Fi套件、VEGA AI加速模塊和FaceView
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