?機器學習 文章 進入?機器學習技術社區(qū)
美光內存與存儲是實現(xiàn)數(shù)字孿生的理想之選
- 據(jù) IDC 預測，從 2021 年到 2027 年，作為數(shù)字孿生的新型物理資產和流程建模的數(shù)量將從 5% 增加到 60%。盡管將資產行為中的關鍵要素數(shù)字化并非一種全新概念，但數(shù)字孿生技術從精確傳感到實時計算，再到將海量數(shù)據(jù)轉為深度洞察，從多方面進一步推動了設備和運營系統(tǒng)優(yōu)化，從而實現(xiàn)擴大規(guī)模并縮短產品上市時間。此外，啟用人工智能/機器學習 (AI/ML) 模型將有助于提高流程效率、減少產品缺陷，實現(xiàn)出色的整體設備效率 (OEE)。當我們了解了上述需求的復雜性和面臨的挑戰(zhàn)，就能意識到內存與存儲對于實現(xiàn)數(shù)字孿
- 關鍵字： 數(shù)字孿生 DRAM 機器學習
英飛凌推出業(yè)界首款 USB 10Gbps 外設控制器EZ-USB? FX10
- 十多年來，EZ-USB? FX3 在機器學習應用中發(fā)揮著至關重要的作用，它為機器視覺相機、頻譜分析儀和許多高帶寬數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)提供 USB 5Gbps 連接的黃金標準構件。在人工智能推動下，現(xiàn)實世界的數(shù)字化程度不斷提高，各行各業(yè)對數(shù)據(jù)庫和更高速接口的需求也急劇增加。自 2021 年以來，英飛凌作為 USB 市場的領導者，已投入數(shù)千萬美元開發(fā)新一代通用 USB 控制芯片。經過兩年的開發(fā)，EZ-USB? FX10 終于面世，其性能比上一代產品提高 300%，可為人工智能、影像和其他新興應用提供 USB 10Gb
- 關鍵字： EZ-USB 機器學習 數(shù)據(jù)采集 高速接口
蘋果發(fā)布DeepPCR機器學習算法：加速神經網絡的推理和訓練
- 蘋果近日發(fā)布了DeepPCR機器學習算法，通過并行處理常規(guī)順序操作，可以加速神經網絡的推理和訓練。神經網絡處理過程中，目前廣泛采取并行化技術，不過神經網絡中的一些操作仍然是按順序完成的，擴散模型通過一系列的去噪階段生成輸出，并且逐層進行向前和向后傳遞。隨著步驟數(shù)的增加，這些進程的順序執(zhí)行在計算上變得昂貴，可能會導致計算瓶頸。蘋果科研團隊為了解決這個問題，推出了DeepPCR算法，進一步加速了神經網絡的訓練和推理。該團隊采用了平行循環(huán)還原（PCR）算法來檢索該解決方案，將順序過程的計算成本從 O（L）降低到
- 關鍵字： 蘋果 DeepPCR 機器學習 算法 神經網絡
Microchip在人工智能/機器學習方面的對策
- Microchip 在嵌入式AI 市場的重點領域包括工業(yè)自動化和維護、智能家居、物聯(lián)網（IoT）及醫(yī)療。在AI 市場中，預測性維護是一個快速發(fā)展的重點領域。通過減少停機時間，可以幫助企業(yè)在設備維護方面節(jié)省成本。工程師面臨的主要挑戰(zhàn)之一是從大量數(shù)據(jù)中創(chuàng)建一個經過篩選的數(shù)據(jù)集。這對于模型的開發(fā)和訓練以及推理的準確性非常關鍵。Microchip 開發(fā)了多種解決方案，旨在幫助設計人員和工程師克服與嵌入式AI 有關的挑戰(zhàn)，其中包括可以處理復雜算法的單片機（MCU）、微處理器（MPU）和FPGA。借助MPLAB? 機
- 關鍵字： Microchip 人工智能 機器學習
Microchip 推出 MPLAB? 機器學習開發(fā)工具包，助力開發(fā)人員輕松將機器學習集成到 MCU 和 MPU中
- —— 這款獨特的解決方案首次全面支持 8 位、16 位和 32 位 MCU 以及 32位MPU，可在邊緣實現(xiàn)機器學習機器學習 (ML) 正成為嵌入式設計人員開發(fā)或改進各種產品的標準要求。為滿足這一需求，Microchip Technology Inc.（美國微芯科技公司）近日推出了全新的 MPLAB? 機器學習開發(fā)工具包，提供一套完整的集成工作流程來簡化機器學習模型開發(fā)。這款軟件工具包可用于Microchip的各類單片機 (MCU) 和微處理器 (MPU) 產品組合，助力開發(fā)人員快速高效地添加機器學習推理
- 關鍵字： Microchip MPLAB 機器學習 MCU MPU
Nordic收購美國人工智能/機器學習技術
- Nordic Semiconductor宣布與美國人工智能和機器學習公司 Atlazo達成收購知識產權組合的協(xié)議，其中包括Atlazo八人核心團隊的雇用協(xié)議，并未披露具體金額。總部位于美國加州圣迭戈的Atlazo公司是用于微型邊緣設備的人工智能和機器學習(AI/ML)處理器、能源管理和傳感器接口設計的技術領導者。Nordic公司與Atlazo 公司達成收購知識產權組合的協(xié)議，這將進一步鞏固Nordic在物聯(lián)網低功耗產品和解決方案開發(fā)領域的領先地位，并加速重要的戰(zhàn)略發(fā)展計劃。通過收購Atlazo的知識產權和
- 關鍵字： Nordic 人工智能 機器學習
5G 技術、云原生開發(fā)和機器學習是推動物聯(lián)網解決方案的重要助力
- 每次談及物聯(lián)網 (IoT)，行業(yè)就會明顯出現(xiàn)兩大陣營：樂觀派和悲觀派。后者將物聯(lián)網認定為“尚屬未來”的技術。而我個人是堅定的樂觀派：對于物聯(lián)網解決方案有望帶來的變革性創(chuàng)新，我既感到無比振奮，同時又保持審慎的樂觀態(tài)度，畢竟任何新興技術的崛起都要面臨諸多挑戰(zhàn)。 對于 Arm? 而言，伴隨我們持續(xù)推出一眾具有針對性的解決方案、IP 和其它各類技術的同時，既向創(chuàng)新者提供了有力的支持，也始終確保自己站在市場最前沿引領趨勢、應對挑戰(zhàn)。正因于此，我們在全球生態(tài)系統(tǒng)中，對物聯(lián)網從業(yè)人員進行了一項調查，采訪對象包括開發(fā)者、
- 關鍵字： 5G 機器學習 物聯(lián)網 arm
Microchip推出MPLAB機器學習開發(fā)工具包,助力開發(fā)人員輕松將機器學習集成到MCU和MPU中
- 機器學習 (ML) 正成為嵌入式設計人員開發(fā)或改進各種產品的標準要求。為滿足這一需求，Microchip Technology Inc.（美國微芯科技公司）近日推出了全新的 MPLAB? 機器學習開發(fā)工具包，提供一套完整的集成工作流程來簡化機器學習模型開發(fā)。這款軟件工具包可用于Microchip的各類單片機 (MCU) 和微處理器 (MPU) 產品組合，助力開發(fā)人員快速高效地添加機器學習推理。Microchip開發(fā)系統(tǒng)業(yè)務部副總裁Rodger Richey表示：“機器學習是嵌入式控制器的新常態(tài)，與依賴云通
- 關鍵字： Microchip MPLAB 機器學習 MCU MPU
Gartner發(fā)布影響數(shù)據(jù)科學和機器學習未來方向的重要趨勢
- Gartner今日發(fā)布了影響數(shù)據(jù)科學與機器學習（DSML）未來方向的重要趨勢。隨著DSML行業(yè)的快速發(fā)展和演變，數(shù)據(jù)對于人工智能（AI）開發(fā)與運用的重要性日益提高，尤其是投資重點也正轉向生成式人工智能領域。 Gartner研究總監(jiān)Peter Krensky表示：“隨著機器學習在各個行業(yè)的應用持續(xù)快速擴大，DSML也正從單純側重于預測模型轉向更加普及化、動態(tài)化和以數(shù)據(jù)為中心的技術領域，而且生成式人工智能（AI）的熱潮也助推了這一趨勢。盡管潛在風險不斷出現(xiàn)，但面向數(shù)據(jù)科學家及其組織的新功能和用例也層
- 關鍵字： Gartner 機器學習
使用多層感知器進行機器學習
- 到目前為止，我們關注的是單層感知器，它由一個輸入層和一個輸出層組成。您可能還記得，我們使用術語“單層”是因為此配置僅包括一層計算活動節(jié)點，即通過求和然后應用激活函數(shù)來修改數(shù)據(jù)的節(jié)點。輸入層中的節(jié)點只是分發(fā)數(shù)據(jù)。到目前為止，我們關注的是單層感知器，它由一個輸入層和一個輸出層組成。您可能還記得，我們使用術語“單層”是因為此配置僅包括一層計算活動節(jié)點，即通過求和然后應用激活函數(shù)來修改數(shù)據(jù)的節(jié)點。輸入層中的節(jié)點只是分發(fā)數(shù)據(jù)。單層感知器在概念上很簡單，訓練過程非常簡單。不幸的是，它不提供我們復雜的、現(xiàn)實生活中的應用
- 關鍵字： 多層感知器 機器學習
如何通過人工智能(AI)和機器學習應對零售勞動力和執(zhí)行方面的挑戰(zhàn)
- 今年以來國內消費持續(xù)恢復，國內零售市場呈穩(wěn)步發(fā)展態(tài)勢，而商務部也將2023年定為“消費提振年”，消費的基礎性作用被進一步強調。面對不斷增長的需求，零售團隊人員數(shù)量及具體運營執(zhí)行是否能及時匹配，正成為零售商們不得不面臨的挑戰(zhàn)。零售團隊人員的短缺將使商店難以正常運營。當商店經理的人數(shù)捉襟見肘時，他們可能沒有時間對員工進行新技能培訓，幫助員工提高現(xiàn)有的技能組合，或者弄清楚如何以更佳的方式在商店中利用其技能。商店經理也可能難以對已有員工進行有效的安排。鑒于如今客戶和員工的期望之高前所未有，因此很難追蹤每位團隊成員
- 關鍵字： 人工智能 機器學習 零售
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