STM32可谓是IoT时代最具群众基础、市场影响力的MCU之一。或可将其比喻成一把瑞士军刀、或者是一柄AK47——易用、好用,无所不能、无往不利。在物联网飞速发展的近10年间,STM32出现在智能手环、共享单车、语音助手等一个个爆火的终端产品中,也接连实现了10亿、20亿颗..超100亿颗的累积出货量突破。
从市场趋势来看,智能互联设备的数量预计到2030年将超过500亿台。根据预测,智能家居市场在2021到2025年间的复合年增长率将达到20%,AI半导体收入到2025年预计达到750亿美元。同时,约50%的汽车将在2030年实现电气化和L2辅助驾驶,5G也将在2026年覆盖全球约60%的地区。这些趋势表明,边缘智能将在各个领域中继续快速增长和创新。
5G正在迅速从理想化的未来走向非常现实的现在。第一款5G手机已经发布。与所有的一代升级一样,5G承诺比其前身的速度有很大的改进。4G-LTE提供的最高下载率为100M/秒,平均为25-50M/秒。与之形成鲜明对比的是,5g提供了高达1.8Gbps,改进了近20倍。此外,5G有较低的延迟,主要延迟贡献者是广播时间。其潜伏期为 在早期部署中 .在用户移动性、能源效率和同时连接的数量方面有更多的好处。
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边缘AI落地,需要满足端侧的功耗要求。因此内置硬件CNN进行专门的AI运算,成为了AI MCU的最佳选择。
苹果引领了移动计算芯片的持续突破,而亚马逊云科技则引领了数据中心高性能计算的不断创新。对于用户场景的顶级理解和对用户体验的至高追求,让两者在自研芯片上能够有着比通用芯片商更高的成就。
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NXP推出MCX MCU赋能智能边缘计算发展
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旧时王谢堂前燕,飞入寻常百姓家。到2022年,人工智能已经跨过了“出圈”的全民热议阶段,开始“入俗”——下沉渗透到全行业进行赋能。AI已经不再单纯是围绕着AI本身去讨论的一个课题,而是成为各行各业都在应用一个组件角色,作为一种利器赋能实现整个大系统的优化。而在这种具体应用场景的沉淀上,必然面临着诸多的问题,来自场景本身的不同要求,AI系统如何多样化降维适配。这些趋势也是挑战,如何把握AI下沉之势,赋能各行业创新发展?近日MathWorks的中国区行业市场经理李靖远和记者进行了分享。
在商业世界中,机器学习(ML)应用程序的持续宣传和炒作有其合理的原因。机器学习(ML)可能是当今最为普及的人工智能(AI)领域。虽然人工智能和机器学习紧密相关,但并不是可以互换的术语。机器学习已经融入
三年前,微软Azure是第一个将区块链引入云计算的公司。现在它正在把技术与其他东西连接起来。 据Matt Kerner说,这家软件巨头一直在悄悄地在其区块链服务与其他广泛使用的
根据福布斯最近对400多名以交通为重点的高管的调查,65%的人认为,物流、供应链和交通行业正经历着一场结构性转变。尽管这一转变背后有几个驱动因素,但其中最强大的一个因素是人工智能(AI)、机器学
在很短的时间内,AI和ML已经可以通过开源框架,模型和基于云的库快速访问。相反,尽管传感器和嵌入式系统早已商品化,但由于与数量,速度,安全性和远程智能相关的若干应用和连接挑战,其效用受到限制。A
人工智能和机器学习正在不断提高跨网络操作的自动化能力,包括配置、故障排除和问题修复。 尽管人工智能和机器学习有着几十年的悠久历史,在学术界和工业界也不断取得进步,并有许多成功的应用,但许
机器学习的下一波浪潮!AI领域最炙手可热的技术之一!国外的谷歌、Facebook、微软,国内的深兰科技、旷视科技、第四范式等领先的AI企业竞相研发......如果2019年你只关注人工智能领域的一项技