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Molex莫仕发布新报告，展望未来机器人行业并探讨人机协作的巨大潜力
伊利诺伊州莱尔 – 2024年11月20日 – 全球电子行业领导者和创新连接器制造商Molex莫仕公司发布了一份前瞻性行业报告，展望了未来机器人在人机沟通与协作领域的潜力，指出：借助机器人技术，我们有望实现更直观、智能且互联的互动方式。《Molex莫仕2024年机器人技术报告：机器人技术如何激发人类潜能》描绘了高度先进的机器人系统和多功能机器人将如何彻底改变未来生活的基本方面 - 从提升工厂运营效率、革新学生学习模式，到增强智能家居效能、优化患者护理，乃至加强对军事行动的支持。
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预测性维护传感器的选型
预测性维护(PdM)涉及使用CbM、机器学习和分析等的技术组合来预测即将发生的机器或资产故障。
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意法半导体Web工具配合智能传感器加快AIoT项目落地
在 MEMS 机器学习内核上部署传感器节点到云端解决方案的机器学习模型
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贸泽开售适用于AI和机器学习应用的AMD Versal AI Edge VEK280评估套件
2024年11月19日 – 专注于引入新品的全球电子元器件和工业自动化产品授权代理商贸泽电子 (Mouser Electronics) 即日起供应AMD全新Versal™ AI Edge VEK280评估套件。Versal AI Edge VEK280评估套件采用AMD Versal AI Edge VE2802自适应SoC，该系列套件可帮助开发人员快速迭代其传感器融合和AI算法，用于工业、视觉、医疗保健、汽车和科学领域的机器学习 (ML) 推理应用。
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亚马逊云科技助力参盘科技打造智慧供应链 加速冷链行业数智化升级
北京2024年11月18日 /美通社/ -- 新希望鲜生活冷链集团旗下专业从事供应链科技产业的服务商参盘科技选择亚马逊云科技为首选云服务供应商，基于亚马逊云科技的数据、存储、分析、机器学习等云服务构建智慧供应链解决方案，为食品与饮料、餐饮、泛零售等行业客户打造高效物流供应以及柔性...
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基于树莓派的目标检测使用TensorFlow和OpenCV
在计算机视觉领域，设计一个能够在一张图像中识别多个物体的综合机器学习模型是一项具有挑战性的任务。然而，随着深度学习和目标识别系统的最新进展，开发这种多目标识别系统变得更加容易。在这里，我们将使用TensorFlow和OpenCV与树莓派构建对象检测模型。
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2024全球机器学习技术大会即将开幕，50+国内外专家齐聚共话AI前沿
北京2024年11月10日 /美通社/ -- 由CSDN & Boolan 联合举办的「2024 全球机器学习技术大会」将于 11 月 14-15 日在北京威斯汀酒店隆重召开，汇聚国内外知名技术专家，与 1000+ AI 领域精英共话智能体、多模态、代码大模型等最前沿话题...
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亚马逊云科技如何通过主动防御保护客户免受安全威胁
亚马逊云科技一直致力于赢得并维护客户对我们的信赖。安全是我们的首要任务，我们一开始在服务设计阶段就将安全考虑其中，并采取主动措施减少潜在安全威胁，让客户专注于自己的业务。为了提高安全能力，我们不断地创新和投入。
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当AI遇见光子——研究显示前沿交叉学科正成为科研朝阳领域
11月3日发布的一份蓝皮书表明，全球光子技术研究呈现稳定增长的趋势和多学科交叉的特性，尤其是“光学图像处理与机器学习”等研究主题的论文数量保持较高增长态势，这与人工智能、精密传感、量子技术等前沿领域的发展需求密切相关。
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使用机器学习预测FPGA的执行时间与功耗：一种创新的方法
随着科技的飞速发展，现场可编程门阵列（FPGA）在高性能计算、数据中心、人工智能等领域的应用日益广泛。然而，FPGA设计的复杂性和功耗问题一直是制约其性能提升的关键因素。近年来，机器学习（ML）技术的兴起为FPGA的执行时间与功耗预测提供了新的解决方案。本文将探讨如何使用机器学习进行FPGA的执行时间与功耗预测，并分析其优势与挑战。
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机器学习和人工智能如何改变移动应用中的医疗诊断
长期以来，医疗保健一直是一个数据密集型领域，而如今，人工智能和机器学习的融合正在开辟新的领域，尤其是在诊断领域。作为开发人员，我们处于这一转变的前沿，构建移动应用程序，帮助患者和医疗保健专业人员更快地做出更好的决策。从提高诊断准确性到加快早期疾病检测，人工智能驱动的移动应用程序正成为现代医疗保健中不可或缺的工具。
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利用人工智能与机器学习增强物联网安全
随着物联网(IoT)技术的快速发展，我们的生活、工作和生产方式正在经历前所未有的变革。然而，随着物联网设备的普及，其安全性问题也日益凸显。黑客攻击、数据泄露、恶意软件入侵等安全威胁层出不穷，给个人、企业和国家带来了巨大的风险和损失。为了应对这些挑战，人工智能(AI)和机器学习(ML)技术正逐渐成为增强物联网安全的重要手段。本文将探讨如何利用人工智能和机器学习来增强物联网安全，并分析其在实际应用中的效果与前景。
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机器学习如何提升物联网应用的安全性
随着物联网(IoT)技术的迅猛发展，越来越多的设备被连接到互联网上，形成了一个庞大的生态系统。然而，物联网的安全性问题也日益凸显，包括数据隐私安全、网络攻击与入侵、物理安全、系统稳定性以及用户认证与访问控制等方面。传统的安全方法已经难以应对日益复杂和变化多端的网络威胁，因此，利用机器学习(ML)技术提升物联网应用的安全性成为了一种有前景的解决方案。
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从边缘到云，Altera以可扩展产品组合加快FPGA创新
全新可编程软硬件和开发工具经过优化，可在广泛的用例中提升开发者工作效率、驱动智能计算。
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革新终端 AI 开发流程，新唐科技推出 NuEzAI-M55M1 开发板，打造简单、快速、轻松上手开发体验
台湾新竹-2024 年 9 月 24 日-随着各行各业对人工智能 (AI) 潜力的日益重视，将 AI 模型直接部署在设备端的终端 AI 正成为一股重要趋势，并广泛应用于智能家庭设备、智慧城市、工业自动化、互动玩具和穿戴式设备等领域。这些应用场景需要实时的数据处理和分析能力，同时还需保持低功耗和高效能，以确保设备能够长时间稳定运行。这一需求推动了新一代微控制器 (MCU)、神经网络处理单元 (NPU) 和微处理器 (MPU) 解决方案的乘势而起。然而，尽管市场对终端 AI 的兴趣日益增长，在实作终端 AI 功能的过程中，开发者面临着诸多设计挑战和痛点。
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Arm 通过新的 PyTorch 和 ExecuTorch 集成加速从云到边的人工智能，赋能开发者即刻实现性能提升
Arm 控股有限公司(纳斯达克股票代码：ARM，以下简称“Arm”)近期宣布通过将Arm® Kleidi技术集成到 PyTorch 和 ExecuTorch，赋能新一代应用在 Arm CPU 上运行大语言模型 (LLM)。Kleidi 汇集了最新的开发者赋能技术和关键资源，旨在推动机器学习 (ML) 技术栈中的技术协作和创新。通过这些重要进展，Arm 致力于为任一 ML 技术栈的开发者提供更为顺畅的体验。
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逐浪AI大潮，以澎拜之力革新产品测试
产品测试一直都是开发过程中确保产品在功能和性能方面符合市场预期的关键一环。然而，传统的产品测试流程需要投入大量的时间和资源。另一方面，现代的新产品设计也变得越来越复杂，对运行条件的要求也愈发严苛，如要求低功耗、融合更多的传感器以及添加更多的输入/输出接口等。
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建立强大的人工智能和机器学习管道最佳做法和工具
人工智能和机器学习已经从实验技术演变为现代商业战略的重要组成部分。有效构建和部署AI/ML模型的公司获得了显著的竞争优势,但创建一个功能齐全的AI系统是复杂的,涉及多个阶段。
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Cloudera推出机器学习项目加速器 (AMP) 的全新套件
Cloudera的最新创新加速了企业人工智能用例，并显著缩短了部署时间 全新AMP将于9月12日在迪拜举办的EVOLVE24期间展出 加利福尼亚州圣克拉拉2024年9月13日 /美通社/ -- Cloudera是唯一真正...
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改善数据质量的机器学习分类技术的进展
数据质量差会导致信息驱动系统中的分析和决策不准确。机器学习(ML)分类算法已成为解决一系列问题的有效工具。 数据质量 通过自动发现和纠正数据集中的异常来解决问题。将ML分类器应用于数据提纯、异常值识别、缺失值估算和记录链接等任务有多种方法和策略。用于衡量机器学习模型在解决数据质量问题方面的效力的评价标准和性能分析方法正在演变。
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