• 人工智能機器學習法律領域的人工智能工作流程仍在進行中

    法律專業(yè)人士一致認為，人工智能和其他技術的使用可以提供更有效的方法來幫助在發(fā)現(xiàn)過程中清除特權和敏感文件，但這些方法在歷史上發(fā)展緩慢的行業(yè)中的流行程度和速度仍有待觀察見過。

  • 讓我們看看電動汽車無線充電技術的挑戰(zhàn)和前景

    鑒于節(jié)能和綠色能源問題的發(fā)展趨勢，電動汽車無線充電解決方案有望在未來幾年以可觀的速度增長。 然而，與許多其他逐漸進入主流市場的新興技術一樣，車載無線充電現(xiàn)在面臨著許多需要成熟和克服的技術問題。此外，該技術的市場定位雖然可以準確分析，但必將有助于評估相關業(yè)務的發(fā)展戰(zhàn)略。

  • 嵌入式視覺和邊緣人工智能需要注意的五件事

    首先，沒有人感到驚訝，深度學習仍然是該領域的主導力量。它從根本上改變了計算機視覺的可能性，以及我們如何做到這一點。它使開發(fā)更多地由數據驅動而不是代碼驅動，它改變了我們使用的工具和技術。但數據是一種痛苦。你從哪里得到它?你需要多少?你如何得到更多?你怎么知道你有正確的數據?

  • 磁感應無線充電在電動汽車上的應用,第一部分

    用于通過線圈傳輸電能的技術分為兩類：第一類稱為感應耦合，或稱磁感應，或稱電磁感應，這三個名稱指的是同一種技術，在業(yè)界簡稱為 MI。此外，同樣通過線圈傳輸能量的磁共振在業(yè)內被稱為MR。MI無線充電技術已廣泛應用于市面上的手持設備中，但采用MR技術的產品卻很少見。MI技術和MR技術最大的區(qū)別在于阻抗匹配網絡(IMN)的配置。MI技術沒有IMN，因此其效率隨著感應距離的增加而降低，而帶有IMN的MR技術可以在距離變化的情況下通過IMN的調整來保持高效率的磁共振技術。

  • 西門子推出 Building X 作為其新數字化轉型平臺的一部分

    最近，西門子宣布了其新的 XCELERATOR 開放式數字化轉型平臺?，F(xiàn)在，它正在通過 BUILDING X 擴展其業(yè)務，這是一種利用數字雙胞胎和開放接口為建筑行業(yè)提供的新產品。

  • 宜鼎國際通過量身定制的解決方案支持新的人工智能革命

    人工智能物聯(lián)網(AIoT)技術的實施加速了物聯(lián)網、云計算和大數據的使用。它不僅將最新的技術帶到了醫(yī)療保健、農業(yè)、監(jiān)控等領域的前沿，而且在不同的應用中也帶來了獨特的挑戰(zhàn)。

  • 5G的前傳網絡會被大量數據擊垮嗎？

    我們都知道 5G 的承諾：超快的速度和更高的響應能力(更低的延遲)，但你有沒有想過這對手機信號塔背后的網絡意味著什么?5G 的幾個方面正在密謀可能壓倒前傳網絡——你的手機和互聯(lián)網之間的鏈接之一。

    新基建
    2022-09-01
    5G 5G 基站

  • 客戶數據平臺 CEO 解釋人工智能在技術中的價值

    問題很簡單：營銷人員擁有的數據超出了他們的有效利用范圍。在全球范圍內，他們告訴我們，他們的主要挑戰(zhàn)是在分散的系統(tǒng)中執(zhí)行數據驅動的客戶體驗戰(zhàn)略，以跨多個接觸點提供統(tǒng)一的客戶體驗。在多渠道環(huán)境中跟蹤客戶并統(tǒng)一他們的數據是一項獨特的挑戰(zhàn)，如果沒有重要的技術援助，我們就無法應對。

  • 從機器人出租車到人形機器人，現(xiàn)實世界的人工智能將開啟機器人的未來

    雖然我們已經在道路、工廠和家庭中擁有自動駕駛汽車和其他機器，但整個機器人的未來將需要真實世界的人工智能。 如今，許多人家中至少擁有一臺機器人。在大多數情況下，它采用帶輪子的圓形裝置的形式，在房子周圍漫游收集灰塵，臭名昭著的“Roomba”或類似的自主機器人清潔器。

  • Synaptics：向邊緣 AI 處理器的自然發(fā)展

    曾幾何時， Synaptics Inc.以其接口產品而聞名，包括指紋傳感器、觸摸板以及用于 PC 和移動電話的顯示驅動程序。在過去幾年的幾次收購的推動下，該公司現(xiàn)在正大力進軍消費物聯(lián)網市場以及邊緣計算機視覺和人工智能 (AI) 解決方案。該公司在所有市場中看到了計算機視覺的巨大機遇，最近推出了針對實時計算機視覺和多媒體應用的邊緣人工智能處理器。

  • Arm 的AIML 處理器、Ethos 系列和量子計算

    最近，Arm 開發(fā)了新一代的神經處理單元 (NPU)，Ethos 系列。這些處理器旨在與其他 Arm 內核協(xié)同工作。與傳統(tǒng)的神經處理單元相比，這種組合提高了性能和功率效率，從而實現(xiàn)了具有成本效益但高性能的邊緣機器學習產品。

  • 掌握 5G 測試復雜性越來越受到關注

    鑒于 4G 已經進入市場十多年，公眾似乎對 4G 到 5G 的演進不敏感。對于普通用戶來說，可能會覺得 5G 具有可預測的進化特性是不可避免的，并且測試方法主要是關于更快的速度和更多的訪問。還有很多。在 4G-5G 共存和切換之上增加的新功能的復雜性對設計和測試的復雜性產生了深遠的影響。要考慮的一個看似簡單但復雜的關鍵用例是在跨混合 4G 和 5G 網絡的移動漫游事件期間呼叫的蜂窩切換。

    新基建
    2022-09-01
    5G 5G測試

  • Arm 的 V9 架構關于人工智能和機密計算，第二部分

    新的 Armv9-A 架構專注于所有設備的人工智能和機器學習，并具有強大的安全基礎。

  • Arm 的 V9 架構關于人工智能和機密計算，第一部分

    新的 Armv9-A 架構專注于所有設備的人工智能和機器學習，并具有強大的安全基礎。 最近，Arm 宣布了其新的 Armv9-A 架構，這是他們的下一代內核，將為未來十年的計算設備提供動力。Arm 表示，它預計 V9 將成為計算的下一階段，在接下來的兩代移動和基礎設施中提供超過 30% 的性能提升。

  • 如何設計和驗證 5G 系統(tǒng)，第 4 部分

    許多應用程序和用例推動了 5G 復雜性的增加，過多的設備配置加劇了這種情況，導致需要比 4G進行更廣泛的測試。這包括包含大多數現(xiàn)代驗證技術的更大功能驗證套件，例如形式驗證斷言和覆蓋率、故障、測試設計 (DFT)、制造設計 (DFM) 等。擴展分析必須用于性能和功耗，互操作性、協(xié)議合規(guī)性、壓力測試、分析等。

發(fā)布文章