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的图形界面软件。同时，STM32Cube.AI 还用到 X-CUBE-AI软件包，其中包含用于转换训练好的神经网络的程序库。开发人员可以参照我们的入门指南，从STM32CubeMX内部开始使用 X-CUBE......
西门子推出Catapult AI NN以简化先进芯片级系统设计中的AI加速器开发;本文引用地址：●   Catapult AI NN是一款全面解决方案，能够帮助软件工程师综合AI神经网络......
驾驶员辅助系统 (ADAS) 提供的解决方案可检测车辆运动和道路状况，并在路面不平坦和颠簸或车辆打滑时向驾驶员发出警告。AEKD-AICAR1 是一种基于长短期记忆 (LSTM) 循环神经网络 (RNN......
卷积神经网络简介：什么是机器学习？——第一部分;摘要 随着人工智能(AI)技术的快速发展，AI可以越来越多地支持以前无法实现或者难以实现的应用。本系列文章基于此解释了卷积神经网络(CNN)及其......
、TensorFlow、Caffe、Lasagne 或 ConvnetJS）训练的人工神经网络。通过 X-CUBE-AI，STM32CubeMX 将在 STM32 MCU 上映射神经网络......
，和善于提取局部关系的CNN。此外，一个新的影像识别模型-Vision Transformer也被开发出来，在进行影像识别时，所需要的运算资源比CNN少更少。大型数据处理业者相争投入开发AI芯片神经网络......
制器(MCU)的边缘设备上运行的经济实惠且功能强大的计算机视觉应用。 STM32Cube功能包FP-AI-VISION1包含几个完整的计算机视觉应用代码示例，这些例程在STM32H747上运行卷积神经网络......
了一种基于Memory-Centric AI的图像分类系统。Memory-Centric AI是一项利用大容量存储器的人工智能技术。该系统使用神经网络对图像进行分类，而神经网络......
宣布与专注于人工智能(AI)边缘计算的Xailient Inc达成合作，Xailient在其Detectum™专利神经网络方案中采用Maxim Integrated的MAX78000超低功耗神经网络......
效提高逻辑运算能力，是更为复杂的人工神经网络关键元素之一。 当前主流的用于AI的芯片可分为三类，GPU、FPGA以及ASIC。相较于GPU和FPGA，ASIC在运算速度、体积和功耗方面更具优势。此外，ASIC的另......
卷积神经网络简介：什么是机器学习？——第一部分;随着人工智能(AI)技术的快速发展，AI可以越来越多地支持以前无法实现或者难以实现的应用。本系列文章基于此解释了(CNN)及其......
的计算中效率低下，其团队前瞻性地展开面向图神经网络的加速芯片设计，为解决这一难题提供了可行方案。 “图神经网络加速芯片有望成为AI‘认知智能’阶段起飞的推进剂。我们......
开发者云是ST为开发人员和数据专家提供一套业界首创的免费在线开发工具和服务，能够针对所有STM32生成优化AI。无需安装软件，无需主板。登录即可创建、优化神经网络......
西门子推出 Catapult AI NN 以简化先进芯片级系统设计中的 AI 加速器开发;• Catapult AI NN 是一款全面解决方案，能够帮助软件工程师综合 AI 神经网络 • 软件......
和超声波传感器等设备。这些设备共同收集大量环境数据，为AI系统提供实时信息。 软件：特斯拉FSD AI软件包括一套复杂的神经网络和机器学习算法，用于分析从硬件设备收集到的数据。软件能够实时理解周围环境并作出决策，实现......
界主流加速方案多数仍局限于图数据量较小的场景，我们研发的硬件架构可有效解决大规模分布式图神经网络的硬件瓶颈。” 据介绍，2020年，阿里巴巴三篇论文入选ISCA，创造国内企业纪录，相关论文研究包括玄铁910处理器、存算一体芯片以及AI硬件......
元之间尖峰信号信息的调制，其可根据人工突触装置的突触权重进行调整。团队还展示了将基于hBN的新兴设备用于低功耗、大规模AI硬件系统的潜力。 研究人员表示，人工神经网络......
可靠性和更低功耗。 NanoEdge AI Studio 是一个自动化的机器学习开发工具，适合不需要开发神经网络的应用项目。该工具需要与STM32 微控制器 (MCU) 和内......
注于物联网(IoT)领域人工智能(AI)技术开发的Aizip公司达成合作，Maxim Integrated的MAX78000神经网络控制器采用Aizip的视觉唤醒词(VWW)模型在图像中检测人形，将每......
迟会受到影响，且只能在边缘执行简单任务。 通过集成专用的神经网络加速器，MAX78000克服了这些局限性，凭借在本地以低功耗实时执行AI处理，使机器能够看到和听到复杂的型态。由于MAX78000执行......
Integrated的新型MAX78000芯片。MAX78000基于双核MCU，结合了超低功耗深度神经网络加速器，为高性能人工智能 (AI) 应用提供所需的算力，是机器视觉、面部识别、目标......
Microchip收购Neuronix AI Labs;该实验室的创新技术能够增强人工智能边缘解决方案，提高神经网络能力 Microchip Technology Inc.（微芯科技公司）宣布......
Microchip收购Neuronix AI Labs;该实验室的创新技术能够增强人工智能边缘解决方案，提高神经网络能力Microchip Technology Inc.（微芯科技公司）宣布......
M3，苹果M4芯片依然是台积电3nm工艺制程，主要升级了神经网络引擎，大幅提升了AI性能，新款iPad Pro将会是苹果第一款AI平板。 据悉，苹果神经网络引擎可提高机器学习任务的速度，例如......
采用芯原NPU IP的AI类芯片已在全球出货超过1亿颗;股份近日宣布集成了神经网络处理器（NPU）IP的人工智能（AI）类芯片已在全球范围内出货超过1亿颗，主要应用于物联网、可穿戴设备、智慧......
必定我国的AI就一定赶不上美国吗？ 我认为要赶上美国首先就要调整我们的创造意识！AI的思路被美国牵引着，跟随美国的AI模型的发展，我们就不可能超越美国！ 比如深度学习模型，依靠深度神经网络的学习，可以......
视频编解码器与VIP9400人工智能（AI）和神经网络处理技术的结合，可以更高效地处理数据中心的视频流。 为应对实时游戏、点播游戏和视频流应用的不断增加，带宽的不断扩展，以及......
芯原AI视频处理器，获领先数据中心用户采用！;　　3月1日，领先的芯片设计服务企业芯原股份宣布推出下一代AI视频处理解决方案：新优化的VC9000视频编解码器与VIP9400人工智能(AI)和神经网络......
采用芯原NPU IP的AI类芯片已在全球出货超过1亿颗;使嵌入式设备能够高效实现从AI语音、AI视觉、AI像素到AIGC的应用 2024年2月29日，中国上海——芯原股份（芯原）今日宣布集成了芯原神经网络......
需要设法提高系统能效，降低模型的部署难度。边缘AI技术已经进入许多细分市场，但在进入主流市场之前还有很长的路要走。 …展望 如何做才能提高边缘人工智能的能效？ 能够在嵌入式系统运行系统代码以及多个神经网络......
需要设法提高系统能效，降低模型的部署难度。边缘AI技术已经进入许多细分市场，但在进入主流市场之前还有很长的路要走。…展望如何做才能提高边缘人工智能的能效？能够在嵌入式系统运行系统代码以及多个神经网络，是在......
需要设法提高系统能效，降低模型的部署难度。边缘AI技术已经进入许多细分市场，但在进入主流市场之前还有很长的路要走。 …展望 如何做才能提高边缘人工智能的能效？ 能够在嵌入式系统运行系统代码以及多个神经网络......
技术设备开发 SoC 处理器 为了适应网络边缘人工智能（AI）计算及相关推理算法的快速发展，韩国智能硬件公司（IHWK）正在为神经技术设备和现场可编程神经形态设备开发神经形态计算平台。Microchip......
为什么可以在STM32上面跑神经网络;摘要：为什么可以在STM32上面跑神经网络？简而言之就是使用STM32CubeMX中的X-Cube-AI扩展包将当前比较热门的AI框架进行C代码的转化，以支......
韩国政企联合研发NPU芯片，ASIC与GPU或开展替代竞争;据韩联社报道，韩国政府拟与AI芯片、云计算企业联合，组建团队研发高算力、低能耗的神经网络处理器（NPU）推理芯片。这一......
负载，提升 AI 体验。 在所有设备与市场中推动神经网络的应用 在边缘侧推进神经网络的部署是实现 AI 可持续增长的重要一环。Arm 携手 Meta，通过 ExecuTorch，将......
负载上展现了出色的计算效率。研究显示，在运行传统深度神经网络时，该系统能够每秒完成多达2万万亿次（20 petaops）运算，8位运算能效比达到了15 TOPS/W，相当于甚至超过了基于GPU和CPU的架构。Hala......
电脑上的应用程序，将传感器数据和标签记录在ST开发板上 给定的Python脚本将处理数据集并训练NN模型 在STM32CubeMX.AI工具的帮助下，将神经网络训练好的模型导入到STM32项目中 相关......
Point的研究能够在大规模AI技术的效率和适应性上取得突破。” Hala Point在主流AI工作负载上展现了出色的计算效率。研究显示，在运行传统深度神经网络时，该系统能够每秒完成多达2万万......
在过去五年里，业界已经显著提高了神经网络算法在微控制器上的运行能效，但在边缘机器学习得到大规模应用前，仍然需要设法提高系统能效，降低模型的部署难度。边缘AI技术已经进入许多细分市场，但在......
Point的研究能够在大规模AI技术的效率和适应性上取得突破。”Hala Point在主流AI工作负载上展现了出色的计算效率。研究显示，在运行传统深度神经网络时，该系统能够每秒完成多达2万万亿次（20......
(CNN)，并特别介绍使用带CNN硬件加速器的人工智能(AI)微控制器在物联网(IoT)边缘实现人工智能应用所带来的好处。系列文章的前两篇文章为《卷积神经网络简介：什么......
一步增强在现场可编程门阵列（FPGA）上部署高能效人工智能边缘解决方案的能力。Neuronix AI Labs提供神经网络稀疏性优化技术，可在保持高精度的同时，降低图像分类、目标检测和语义分割等任务的功耗、尺寸......
流AI工作负载上展现了出色的计算效率。研究显示，在运行传统深度神经网络时，该系统能够每秒完成多达2万万亿次(20 petaops)运算，8位运算能效比达到了15 TOPS/W，相当于甚至超过了基于GPU和......
机到智能割草机再到真空吸尘器的一切也都将会改变。 正如谷歌 TPU 展示的，专用 AI 芯片可以将数据中心的运行效率提高到一个新的层次，特别是对于那些需要进行图像识别的服务器。在执行神经网络任务时，它们......
行构建工作，为开发者带来轻松无缝的模型开发和部署环境，同时赋能边缘设备实现更复杂的 AI 工作负载，提升 AI 体验。 在所有设备与市场中推动神经网络的应用 在边缘侧推进神经网络的部署是实现 AI 可持......
行构建工作，为开发者带来轻松无缝的模型开发和部署环境，同时赋能边缘设备实现更复杂的 AI 工作负载，提升 AI 体验。在所有设备与市场中推动神经网络的应用在边缘侧推进神经网络的部署是实现 AI 可持......
模块方案中，模块与模块之间仿照人类的认知步骤，设计了清晰的接口和界面。 而特斯拉FSD的端到端大模型，则消除了自动驾驶系统的感知和定位、决策和规划、控制和执行之间的断面，将三大模块合在一起，形成了一个大的神经网络......
代码：688521.SH）今日宣布集成了芯原神经网络处理器（NPU）IP的人工智能（AI）类芯片已在全球范围内出货超过1亿颗，主要应用于物联网、可穿戴设备、智慧电视、智慧家居、安防监控、服务器、汽车电子、智能......
采用芯原NPU IP的AI类芯片已在全球出货超过1亿颗;使嵌入式设备能够高效实现从AI语音、AI视觉、AI像素到AIGC的应用 芯原股份（芯原，股票代码：688521.SH）今日宣布集成了芯原神经网络......

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