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人工智能

艾為電子榮獲釘釘AI助理創造大賽企業賽道二等獎
? 近期,釘釘AI助理創造大賽總決賽——“極客盛典”在深圳舉辦,艾為電子打造的艾為音頻AI調試助手從700余件作品中,突破重圍,進入決賽并一舉斬獲企業賽道二等獎。 ? 艾為音頻AI調試助手充分利用釘釘AI-Agent能力,以AI為大腦,打通調音業務流和數據流,并結合國民神仙算法awinicSKTune,實現“用戶一句話,AI包落地”的全鏈路貫通,是一個真正具備分析能力、感知能力、行動能力的人工智能體。 ? ? AI實現行業供需結構性變革 扎實推進企業數字化
萬卡時代不打群架,中國智算正過三關
正在闖關的中國智算行業,一定能在萬卡時代,將算力的“心臟”握在自己手中
芯品# RA6M3 AI 套件參考平臺
該硬件平臺旨在用于支持實時分析(Realtime Analytics) 的各種 AI/ML 單/多模態使用場景。 它允許用戶將不同的插件式傳感器與板載的模擬麥克風、攝像頭進行靈活多樣的組合。
芯品#TDA4AEN-Q1 具有AI功能的汽車級 ADAS SoC
TDA4VEN/TDA4AEN(也稱為 TDA4 入門級)處理器系列是針對高級駕駛輔助系統 (ADAS) 應用的 Jacinto? 7 汽車級異構 Arm? 處理器系列的擴展。TDA4VEN/TDA4AEN 具有嵌入式深度學習 (DL)、視頻、視覺處理和 3D 圖形加速、顯示接口和廣泛的汽車外設和網絡選項,專為一系列成本和功耗敏感型汽車應用(例如 NCAP 前置攝像頭或入門級泊車輔助系統)而構建。低成本 TDA4VEN/TDA4AEN 以業界卓越的功耗/性能比為傳統和深度學習算法提供優化的性能計算,并具有很高的系統集成度,
人工智能芯片在先進封裝面臨的三個關鍵挑戰
IC封裝面臨的制造挑戰有哪些?人工智能芯片的封裝就像是一個由不同尺寸和形狀的單個塊組成的拼圖,每一塊都對最終產品至關重要。這些器件通常集成到2.5DIC封裝中,旨在減少占用空間并最大限度地提高帶寬。圖形處理單元(GPU)和多個3D高帶寬內存(HBM)堆棧構成了AI難題的主要部分。先進
阿里云視頻生成技術創新!視頻生成使用了哪些AI技術和算法
電子發燒友網報道(文/李彎彎)日前,阿里云宣布通義實驗室研發的視頻生成模型EMO正式上線通義App,免費對所有人開放。借助這一功能,用戶可以在歌曲、熱梗、表情包中任選一款模板,然后通過上傳一張肖像照片就能讓 EMO 合成演戲唱歌視頻。 ? 阿里云在視頻生成領域的創新 ? EMO(Emote Portrait Alive)是一個由阿里巴巴集團智能計算研究院開發的框架,一個音頻驅動的 AI 肖像視頻生成系統,能夠通過輸入單一的參考圖像和語音音頻,生成具有表現力
北京大學-知存科技存算一體聯合實驗室揭牌,開啟知存科技產學研融合戰略新升級
5月5日,“北京大學-知存科技存算一體技術聯合實驗室”在北京大學微納電子大廈正式揭牌,北京大學集成電路學院院長蔡一茂、北京大學集成電路學院副院長魯文高及學院相關負責人、知存科技創始人兼CEO王紹迪、知存科技首席科學家郭昕婕博士及企業研發相關負責人參加了現場揭牌儀式。面向多模態大模型時代產業發展新需求,雙方將攜手踏上探索存算一體技術前沿發展和應用的新征程。 ? ? 北京大學集成電路學院院長蔡一茂(左二)、北京大學集
微軟將推5000億AI大模型!AI大航海時代開啟,微軟專家發聲
近日,微軟全球資深副總裁張祺博士在2024年中關村論壇年會上,就未來AI如何發展?帶來最新的前瞻和思考。
芯品#MAX78002 新型AI MCU,能夠使神經網絡以超低功耗運行
人工智能(AI)需要超強的計算能力,而Maxim則大大降低了AI計算所需的功耗。MAX78002是一款新型的AI微控制器,使神經網絡能夠在互聯網邊緣端以超低功耗運行,將高能效的AI處理與經過驗證的Maxim超低功耗微控制器相結合。通過這款基于硬件的卷積神經網絡(CNN)加速器,即使是電池供電的應用也可執行AI推理,同時功耗僅為微焦耳級。 MAX78002是一款先進的片上系統,集成帶FPU CPU的Arm? Cortex?-M4內核,通過超低功耗深度神經網絡加速器實現高效的系統控制。C
SiMa.ai推出針對Edge AI調整的SoC
面臨的主要技術挑戰之一是邊緣計算:如何在資源受限的嵌入式設備上執行計算密集型人工智能任務。在這種追求中,硬件和軟件從根本上相互矛盾,因為設計人員試圖同時平衡低功耗、低成本和高性能。 機器學習硬件初創公司SiMa.ai現在正試圖通過設計“軟件優先”的硬件來應對這一挑戰,以實現前所未有的邊緣AI性能。本周,SiMa.ai發布了他們的新MLSoC平臺,這是一個以ML為中心的SoC,旨在使邊緣AI比以往任何時候都更加直觀和靈活。 在本文中,我們將
生成式AI的「七宗罪」!
面對生成式AI日漸增長的「罪惡」,我們該如何解決問題?
首屆&quot;人工智能與可持續發展國際論壇&quot;在京成功召開
4月25日,首屆"人工智能與可持續發展國際論壇"在北京香格里拉酒店隆重召開。論壇由法國里昂商學院和北京郵電大學經管學院聯合主辦,北郵-里昂EMBA項目和法國里昂商學院全球商業智能中心承辦,法國里昂商學院中國華北學生校友會執行。 “人工智能與可持續發展國際論壇”受邀嘉賓和領導 同時,論壇得到了眾多協會和企業機構的大力支持,包括中國中小商業企業協會、北京市清潔能源協會、中國通信企業協會云數據專委會、中關村人才協會元宇
Altera將AI注入新的中端FPGA
今年2月,英特爾宣布將Altera分拆為一家專注于FGPA的獨立公司。擁有40年的血統,Altera的名字在業界肯定是眾所周知的。雖然該公司仍由英特爾100%控股,但Altera的首席執行官Sandra里維拉表示,英特爾計劃在今年晚些時候出售部分股份,并在大約兩年內進行IPO。 All About Circuits 在嵌入式世界大會上,Altera發布了幾項公告,包括: 全新Agilex 5 SoC FPGA Quartus Prime設計軟件更新 FPGA生命周期支持擴展 全新Agilex 5 SoC FPGA 隨著中檔Agilex 5的發布,Altera聲稱這是第一個在
面向邊緣AI應用的全新RZ/V2H
一款新的64位 MPU RZ/V2H ,為瑞薩電子的RZ/V系列帶來了針對邊緣AI的重大升級。邊緣AI是指在連接網絡的邊緣進行的AI處理。優勢在于嵌入式和本地處理系統,如安全設備、家用機器人和家用電器;相比之下,云AI處理是在中央服務器群中進行的。? 瑞薩電子的RZ/V系列微處理器均采用多核技術,并針對本地機器視覺處理進行了優化。新的RZ/V2 H通過額外的處理器內核、更快的處理速度和更低的功耗大大提高了賭注,在Resnet 50(一種50層深度卷積神經網絡架構)
TinyML在機器人中的應用——創建語音控制機器人子系統
通過對TinyML領域基礎概念的堅實理解,我們將把我們的知識應用到現實生活中的項目中。nbsp; 在深入研究這個項目之前,我想說明一下,這個項目將使用現有的數據集,Google Colabs和由Pete Warden和哈佛大學TinyML團隊開發的Arduino代碼。為了在我們的微控制器單元(MCU)上部署,他們的資源將為我們提供: 訪問數據集 模型架構 培訓腳本 量化腳本 評價工具 Arduino代碼 作為免責聲明,我們沒有開發絕大多數代碼,我們不擁有它的權利。nbsp; 所有的說和做,這個
高通推出人工智能智能手機,營收預測好于預期
高通5月1日公布的第二財季收益超出了華爾街的預期。高通第二財季凈利潤為 23.3 億美元,去年同期凈利潤為 17 億美元。
啟英泰倫“離線自然說”技術,有了它,智能語音芯片更善解人意
“以科技創新推動產業創新,特別是以顛覆性技術和前沿技術催生新產業、新模式、新動能,發展新質生產力”。2023年12月,中央經濟工作會議強調了發展新質生產力的路徑?!翱萍紕撔率前l展新質生產力的核心要素,這也是我們一直潛心在做的事——讓人機語音交互更智能、更簡單”。成都高新區科技企業成都啟英泰倫科技有限公司(以下簡稱“啟英泰倫”)創始人何云鵬以該公司最新推出的“
科學計算的下一輪創新,AI超算與數字孿生
隨著超大規模云服務廠商、互聯網巨頭和各國超算中心紛紛投入到AI超算的開發中來,這類系統的應用范圍已經被極大地擴寬了,比如數字孿生等。就連SDA廠商Cadence,也加入搭建AI超算系統開發數字孿生應用的行列中來。 ? AI 超算與數字孿生 ? 在過去通用計算負載的時代,我們難以采用更大規模的計算集群來打造數字孿生??呻S著AI技術,尤其是生成式AI技術的出現,采用高度定制化的AI超算系統,成了快速實現數字孿生的新手段之一。正因如此,數字孿
巴菲特談自動駕駛和AI 巴菲特也怕AI詐騙
巴菲特談自動駕駛和AI 巴菲特也怕AI詐騙 股神巴菲特的一舉一動都牽動著億萬人心,巴菲特的伯克希爾·哈撒韋公司(Berkshire Hathaway)日前在美國內布拉斯加州的奧馬哈市召開了2024年度股東大會。巴菲特談到了自動駕駛和AI;我們一起來看看。 目前伯克希爾·哈撒韋公司的現金儲備有1889.9億美元,顯著高于第四季度的1676億美元,而且這樣的現金儲備金額已經是創紀錄的。 在2024年度股東大會上巴菲特甚至指出,到本季度末,伯克希爾·哈撒韋公司的現金持
AI在未來工廠中的作用
制造業正處于十字路口。一條道路是不斷擴大的技能危機,這是由勞動力老齡化、缺乏職業計劃、錯誤的工作觀念和不斷變化的技能所推動的。這條路的盡頭是產出受限、數字化延遲和競爭優勢喪失。另一條道路則包含了由人工智能驅動的新的培訓模式。這條路線導致豐富的技能發展,放大的人類潛力和能夠推動下一次工業革命的勞動力。 這種技能短缺直接影響到生產力和產出。制造商正試圖用過去80%的勞動力生產同樣數量的產品。此外,這一規模較小
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