目前嵌入式视觉领域最热门的话题之一就是机器学习。机器学习涵盖多个行业大趋势,不仅在嵌入式视觉 (EV) ,而且在工业物联网 (IIoT) 和云计算中均发挥着极为显赫的作用。对
目前嵌入式视觉领域最热门的话题之一就是机器学习。机器学习涵盖多个行业大趋势,不仅在嵌入式视觉 (EV) ,而且在工业物联网 (IIoT) 和云计算中均发挥着极为显赫的作用。对不熟悉机器学习的人来说,很多时候机器学习是通过神经网络创建和训练来实现的。神经网络一语极为宽泛,包含相当数量的截然不同的子类别。这些子类别的名称一般用于识别被实现的网络的具体类型。这些网络均在大脑皮层上建模,在大脑皮层中每个神经元接收输入、处理输入并将其传达给另一个神经元。因此神经元一般由输入层、多个隐藏内部层和一个输出层组成。
众所周知,智能手机需要处理的内容正变得日益复杂。第一代单一、单色的显示屏时代已一去不复返。当今,即便是主流和入门级移动设备也需要支持丰富的多层用户界面和众多最新的应用程序及技术。这些纷繁复杂的用户需求不断推动主流移动设备向更高性能发展。对于全球数百万计甚至数十亿计的移动终端用户而言,能够支持这些功能和用途至关重要。
在芯片检测机台市场上,应用材料公司的SEMVision系列一直都占据领导地位。随着FinFET、3D封装等技术的发展,芯片封装工艺变得更为复杂;而且半导体厂商对于成本控制也颇为严格,因此也就有了更为精准的缺陷检测需求。
Arm公司近期宣布了其Project Trillium项目,这是一套包括新的高度可扩展处理器的Arm IP组合,这些产品可以提供增强的机器学习(ML)和神经网络(NN)功能。当前的技术产品主要针对移动设备市场,将让全新的搭载机器学习功能的设备具有先进的计算能力,包括最先进的目标检测功能。
Arm公司近期宣布了其Project Trillium项目,这是一套包括新的高度可扩展处理器的Arm IP组合,这些产品可以提供增强的机器学习(ML)和神经网络(NN)功能。当前的技术产品主要针对移动设备市场,将让全新的搭载机器学习功能的设备具有先进的计算能力,包括最先进的目标检测功能。
我们周围的事物正变得越来越智能。从汽车到智能手机,到数字助理,甚至包括机器人。我们不只是在讲每天层出不穷的、突破性的新功能。更重要的是,设备、计算机和机器都在聪
苹果公司本周在开源项目托管平台GitHub上分享了Turi Create的框架。苹果表示,这一框架应该会让开发者更容易构建机器学习模型。
安全边缘处理和机器学习的强大实力恩智浦半导体NXP Semiconductors N.V.(纳斯达克代码:NXPI)近日宣布,将在2017年度AWS re:Invent大会上,通过在恩智浦Layerscape上运行的
自发布AI First战略后,谷歌在人工智能道路上越走越坚定。不仅有Google Assistant智能助手,还在秋季发布会上发布了包括手机、耳机和智能音箱等多款AI硬件,构建AI生态。在特斯拉CEO马斯克等不断发出AI威胁论下,谷歌则表示,专注AI的前沿研究和解决实际问题。
机器制造商启动新控制系统或系统整合商维修生产设备时,均会使用大量诊断工具。这些通常是被动工具,用于在调试或系统故障排除期间发现问题。然而一旦数字联机后,工业物联网(IIoT)则能用传感器、测量设备和视觉系统进行主动诊断。
恩智浦半导体NXP Semiconductors N.V.(纳斯达克代码:NXPI)近日宣布,将在2017年度AWS re:Invent大会上,通过在恩智浦Layerscape上运行的Amazon Web Services (AWS)服务,展示其微处理器(MPU)、微控制器(MCU)和应用处理器在多种物联网(IoT)和安全边缘处理应用中的运用。对安全边缘处理的支持可降低延迟和带宽需求,提高物联网解决方案的安全性。
恩智浦半导体NXP Semiconductors N.V.今天宣布,将在2017年度AWS re:Invent大会上,通过在恩智浦Layerscape上运行的Amazon Web Services (AWS)服务,展示其微处理器(MPU)、微控制器(MCU)和应用处理器在多种物联网(IoT)和安全边缘处理应用中的运用。
DSP系统从技术架构上涉及:投放平台、投放设置用户交互模块(setup UI)、报表(Report)、算法引擎等等模块。算法引擎模块主要是大数据及算法的机器学习大量采用分布式技术(例如hadoop),对用户日志、人群数据进行建模及机器智能处理。
“AI是新的生产力,百度最懂AI”。11月16日,百度副总裁、AI技术平台体系(AIG)总负责人王海峰在“百度世界”2017 AI技术与平台论坛上表达了上述观点。
在昨日召开的WSJ D.Live大会上,Intel正式发布了专为机器学习而设计的Intel® Nervana™神经网络处理器(NNP)系列芯片。按照Intel之前对芯片预先命名的序列,该芯片的预发布代号为“Lake Crest”。
所有生物识别技术的未来都将涉及人工智能。这一说法似乎很奇怪。毕竟,生物识别是一个安全问题,通常涉及复杂算法、随机生成的密码和多个认证步骤。
在人工智能成为炙手可热的话题之后,前百度首席科学家吴恩达的导师、被誉为人工智能领域的“根目录”之一的Michael I. Jordan教授希望能通过自己的课程让人们更准确地认知AI领域。
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
一些人称医疗领域中的机器学习应用太新,我们并不知道FDA将会作何反应,但事实并非如此,FDA已经有数十年的机器学习监管经验了,并且幸运的是,这能给我们一些有用的提示:当这种技术大幅扩张时,FDA将会作何反应?