ses ai 文章 進(jìn)入ses ai技術(shù)社區(qū)
汽車等行業(yè)需要新一代連接器

- Clark?Chou?(Molex?中國銷售總監(jiān)) 1 2020年的熱點:汽車、AI、5G、物聯(lián)網(wǎng) 到2020年,向新能源車和自動駕駛汽車的過渡將成為大勢所趨,對此,Molex(莫仕)正在互連移動以及信號完整性的創(chuàng)新方面構(gòu)建強大的實力。Molex正在開發(fā)的基礎(chǔ)性技術(shù)將會促成未來的“智能”車輛的發(fā)展——使操作更加安全、清潔,而且更為舒適,降低了碳排放。 業(yè)界和媒體在2019年關(guān)注的是人工智能(AI)的發(fā)展,及其對于多個技術(shù)部門的影響。這一情況將持續(xù)到2020年。在實現(xiàn)工業(yè)4.0、也就是第4次工業(yè)革
- 關(guān)鍵字: 202001 汽車連接器 AI 5G 物聯(lián)網(wǎng) Molex
嵌入式人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和自動駕駛的機遇與挑戰(zhàn)

- 真岡朋光?(瑞薩電子中國?董事長) 1 應(yīng)用和技術(shù)的熱點 作為一家全球知名的半導(dǎo)體企業(yè),瑞薩電子一直緊跟市場趨勢,致力于技術(shù)創(chuàng)新。2019年,瑞薩致力于發(fā)展嵌入式人工智能(e-AI)及超低功耗技術(shù),基于此技術(shù)的SOTB制程工藝產(chǎn)品是瑞薩電子重要的技術(shù)資產(chǎn)?! ∪鹚_電子對2020年的半導(dǎo)體市場也充滿希望,在2019年10月,瑞薩宣布擴(kuò)大自身備受歡迎的IP授權(quán)范圍,希望幫助設(shè)計師能在瞬息萬變的行業(yè)中滿足廣泛的客戶需求。瑞薩也將繼續(xù)推動e-AI技術(shù)發(fā)展,將這款人工智能技術(shù)應(yīng)用到更多的微電子芯片上?! 〔?/li>
- 關(guān)鍵字: 202001 嵌入式人工智能 物聯(lián)網(wǎng) 人工智能 AI IOT
亞太電信壯大5G生態(tài)系 導(dǎo)入AI臉辨/人機協(xié)同攻智慧零售
- 由于網(wǎng)路購物風(fēng)行,消費型態(tài)改變,實體零售店家面臨營收下滑沖擊,為求生存,力拚數(shù)位轉(zhuǎn)型,積極導(dǎo)入AI人工智慧、人臉辨識、機器人等智慧創(chuàng)新應(yīng)用,打造智慧零售門市已成趨勢。亞太電信20日舉辦「智慧升級 未來零售新商機」研討會,提出超聚焦精準(zhǔn)智慧零售解決方案,協(xié)助實體店家數(shù)位轉(zhuǎn)型,不僅能夠提升服務(wù)品質(zhì),也能即時解決消費者需求,省時又省錢,更是為即將上路的5G通訊技術(shù)導(dǎo)入智慧零售應(yīng)用搶先布局。
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震旦辦公云推AI面試系統(tǒng),盼拓中大型客戶
- 震旦行旗下震旦辦公云看好越來越多企業(yè)采用人工智慧作為輔助企業(yè)經(jīng)營工具,18日攜手跨域生態(tài)圈夥伴,發(fā)表新一代「AI面試系統(tǒng)」,首創(chuàng)「跨域整合云端服務(wù)」,跨足中大型企業(yè)市場,共同協(xié)助企業(yè)數(shù)位轉(zhuǎn)型。
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瑞薩電子宣布與賽靈思合作,共同開發(fā)Versal ACAP參考設(shè)計

- 全球領(lǐng)先的半導(dǎo)體解決方案供應(yīng)商瑞薩電子株式會社近日宣布推出電源解決方案及其全資子公司IDT的時鐘解決方案,可支持適用于Xilinx?Versal?自適應(yīng)計算加速平臺(ACAP)的Xilinx VCK190評估套件和瑞薩VERSALDEMO1Z電源參考板。Versal基于7nm工藝技術(shù),是業(yè)界首個ACAP平臺,可滿足數(shù)據(jù)中心、汽車、5G無線、有線和國防市場等廣泛應(yīng)用的需求。瑞薩電子系統(tǒng)與解決方案團(tuán)隊總監(jiān)DK Singh表示:“我們很高興與賽靈思繼續(xù)合作,推出時鐘與電源參考板的交鑰匙方案,
- 關(guān)鍵字: AI 電源 時鐘
奔馳以AI驅(qū)動車載娛樂系統(tǒng)
- 日前,人工智能(AI)公司Cerence宣布將與戴姆勒汽車集團(tuán)展開深入合作,為梅賽德斯-奔馳品牌汽車開發(fā)MBUX車載信息娛樂系統(tǒng)并進(jìn)行創(chuàng)新升級。
- 關(guān)鍵字: 奔馳 AI 車載娛樂系統(tǒng)
FPGA用于AI的優(yōu)勢

- 問:AI的技術(shù)挑戰(zhàn)是什么?答:Achronix目前關(guān)注的重點主要放在數(shù)據(jù)中心中的機器學(xué)習(xí)上。然而,隨著工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域中人工智能(AI)的興起,處理將需要向邊緣遷移,以減少延遲并實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量最小化。機器學(xué)習(xí)(ML)處理的特征隨著處理向邊緣遷移而改變;通常情況下,計算更多地側(cè)重于推理,而不是訓(xùn)練,盡管這并沒有將增強學(xué)習(xí)和邊緣訓(xùn)練等新模式出現(xiàn)排除在外。功耗在邊緣受到更多限制,每瓦特的性能通常是一種比原始性能更有用的衡量指標(biāo)。數(shù)字格式也能夠被數(shù)量化以提高處理效率,其中浮點數(shù)將被優(yōu)化浮點數(shù)(例如bfloat16或塊浮
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