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基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的液壓舵機(jī)殼體流道路徑規(guī)劃
液壓舵機(jī)殼體是航空液壓操縱系統(tǒng)的核心零件 , 內(nèi)部包含大量復(fù)雜流道 。傳統(tǒng)的流道路徑人工設(shè)計(jì)方法效率低下 , 結(jié)果一致性差 。針對(duì)該問題 , 提出了一種基于混合近端策略優(yōu)化(HPP0算法)的流道路徑規(guī)劃算法 。通過分析流道接口特征 ,設(shè)計(jì)智能體動(dòng)作空間 、狀態(tài)空間和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)等強(qiáng)化學(xué)習(xí)要素 ,基于此實(shí)現(xiàn)了流道路徑的 自動(dòng)生成 。 最后 , 以某航空液壓殼體為例 ,驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性 。
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一文了解 Arm 神經(jīng)超級(jí)采樣，深入探索架構(gòu)、訓(xùn)練和推理
深入探索這一個(gè)由 ML 驅(qū)動(dòng)的時(shí)域超級(jí)采樣的實(shí)用方法
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AI 融合智能防護(hù)：開啟安全防御新篇章
傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)手段多依賴于預(yù)先設(shè)定的規(guī)則和特征庫，面對(duì)日益復(fù)雜多變、層出不窮的新型網(wǎng)絡(luò)威脅，往往力不從心，難以做到及時(shí)且精準(zhǔn)的識(shí)別。AI 技術(shù)的融入則徹底改變了這一局面。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠?qū)Ａ康木W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，自動(dòng)挖掘其中潛藏的威脅模式和異常行為。以中國電信安全公司推出的威脅情報(bào)查詢平臺(tái)為例，該平臺(tái)依托強(qiáng)大的大網(wǎng)數(shù)據(jù)底座與 AI 技術(shù)，深度融合 DeepSeek，能夠?qū)崟r(shí)捕捉全球威脅動(dòng)態(tài)。通過對(duì)多維度 IP 特征數(shù)據(jù)與 PDNS 數(shù)據(jù)的分析，構(gòu)建起億級(jí)高活躍情報(bào)庫，并借助智能分析引擎實(shí)現(xiàn)情報(bào)的智能化、多維度分析，極大地提升了威脅識(shí)別的精準(zhǔn)度與效率，即便是非專業(yè)的 “技術(shù)小白”，也能借助該平臺(tái)獲取專業(yè)級(jí)的安全輔助決策 。
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MCU AI/ML - 彌合智能和嵌入式系統(tǒng)之間的差距
人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是使系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、進(jìn)行推理并隨著時(shí)間的推移提高性能的關(guān)鍵技術(shù)。這些技術(shù)通常用于大型數(shù)據(jù)中心和功能強(qiáng)大的GPU，但在微控制器（MCU）等資源受限的器件上部署這些技術(shù)的需求也在不斷增加。
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亞馬遜云科技AI聯(lián)賽：在全新終極 AI 對(duì)決中學(xué)習(xí)、創(chuàng)新和競(jìng)爭(zhēng)
北京——2025年7月30日 自 2018 年以來，AWS DeepRacer 已吸引全球超過 56 萬名開發(fā)者參與，充分印證了開發(fā)者可以通過競(jìng)技實(shí)現(xiàn)能力成長的實(shí)踐路徑。如今，亞馬遜云科技將通過亞馬遜云科技AI聯(lián)賽，將這一模式繼續(xù)拓展至生成式 AI 時(shí)代。
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貿(mào)澤供應(yīng)專用處理器和加速器解決方案 帶來更豐富的嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能產(chǎn)品系列
2025年7月28日 – 專注于引入新品的全球電子元器件和工業(yè)自動(dòng)化產(chǎn)品授權(quán)代理商貿(mào)澤電子 (Mouser Electronics) 持續(xù)擴(kuò)展其針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 工作優(yōu)化的專用解決方案產(chǎn)品組合。
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實(shí)現(xiàn)自我溝通和與世界溝通的新方式
在這個(gè)高速發(fā)展的時(shí)代，無論是健身、競(jìng)技、興趣活動(dòng)，還是康復(fù)訓(xùn)練，對(duì)身體表現(xiàn)的感知與理解，正成為提升表現(xiàn)、實(shí)現(xiàn)突破的關(guān)鍵。如今，先進(jìn)技術(shù)正為我們架起一座橋梁，將每一次身體活動(dòng)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的洞察，幫助我們更聰明地訓(xùn)練、更高效地恢復(fù)、并持續(xù)提升表現(xiàn)。
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從模型部署到系統(tǒng)自治，AI 智能體正在邊緣落地
在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下，邊緣 AI 正經(jīng)歷著一場(chǎng)深刻的變革。從最初的 TinyML 微型機(jī)器學(xué)習(xí)探索低功耗 AI 推理，到邊緣推理框架的落地應(yīng)用，再到平臺(tái)級(jí) AI 部署工具的興起以及垂類模型的大熱，我們已經(jīng)成功實(shí)現(xiàn)了 “讓模型跑起來” 的階段性目標(biāo)。然而，這僅僅是邊緣 AI 發(fā)展的起點(diǎn)，其未來的演進(jìn)方向正逐漸聚焦于一個(gè)更為關(guān)鍵的問題：當(dāng) AI 模型能夠在邊緣設(shè)備上穩(wěn)定運(yùn)行后，它們能否進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)協(xié)作，從而推動(dòng)邊緣 AI 邁向更高的智能形態(tài)?
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DPU卸載機(jī)器學(xué)習(xí)推理：PyTorch模型在BlueField-3的INT8量化部署實(shí)現(xiàn)2ms級(jí)ResNet50推理
在AI算力需求指數(shù)級(jí)增長的背景下，NVIDIA BlueField-3 DPU憑借其512個(gè)NPU核心和400Gbps線速轉(zhuǎn)發(fā)能力，為機(jī)器學(xué)習(xí)推理提供了革命性的硬件卸載方案。通過將PyTorch模型量化至INT8精度并結(jié)合DPU的硬件加速引擎，某頭部云服務(wù)商在BlueField-3上實(shí)現(xiàn)了ResNet50推理延遲從12ms壓縮至2ms的行業(yè)突破，同時(shí)保持Top-1準(zhǔn)確率達(dá)75.8%。
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打通邊緣智能之路：面向嵌入式設(shè)備的開源AutoML正式發(fā)布——加速邊緣AI創(chuàng)新
中國，北京，2025年7月17日——隨著AI迅速向邊緣領(lǐng)域挺進(jìn)，對(duì)智能邊緣器件的需求隨之激增。然而，要在小尺寸的微控制器上部署強(qiáng)大的模型，仍是困擾眾多開發(fā)者的難題。開發(fā)者需要兼顧數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、超參數(shù)調(diào)整并針對(duì)特定硬件進(jìn)行優(yōu)化，學(xué)習(xí)曲線極為陡峭。因而，開發(fā)者肯定希望能夠在微控制器等邊緣器件和其他受限平臺(tái)上，輕松地構(gòu)建和部署性能穩(wěn)健、資源密集型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而無需在復(fù)雜的代碼或硬件限制上耗費(fèi)精力。
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“低空經(jīng)濟(jì)” 崛起，2025無人機(jī)市場(chǎng)暗藏哪些潛力趨勢(shì)？
無人機(jī)以高效創(chuàng)新的方案，改變了多個(gè)行業(yè)的格局。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，無人機(jī)助力精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、作物監(jiān)測(cè)和牲畜追蹤。工業(yè)部門利用無人機(jī)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)勘測(cè)、基礎(chǔ)設(shè)施檢查和項(xiàng)目監(jiān)控。無人機(jī)還在革新配送服務(wù)，尤其在向偏遠(yuǎn)地區(qū)運(yùn)送包裹、醫(yī)療用品和緊急援助物資方面表現(xiàn)出色。本文將重點(diǎn)介紹無人機(jī)市場(chǎng)趨勢(shì)。
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邊緣 AI 的下一跳：邁向 “智能體操作系統(tǒng)”
在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下，邊緣 AI 正經(jīng)歷著一場(chǎng)深刻的變革。從最初的 TinyML 微型機(jī)器學(xué)習(xí)探索低功耗 AI 推理，到邊緣推理框架的落地應(yīng)用，再到平臺(tái)級(jí) AI 部署工具的興起以及垂類模型的大熱，我們已經(jīng)成功實(shí)現(xiàn)了 “讓模型跑起來” 的階段性目標(biāo)。然而，這僅僅是邊緣 AI 發(fā)展的起點(diǎn)，其未來的演進(jìn)方向正逐漸聚焦于一個(gè)更為關(guān)鍵的問題：當(dāng) AI 模型能夠在邊緣設(shè)備上穩(wěn)定運(yùn)行后，它們能否進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)協(xié)作，從而推動(dòng)邊緣 AI 邁向更高的智能形態(tài)?
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亞馬遜云科技推出基于NVIDIA Blackwell的最新、超強(qiáng)GPU實(shí)例 持續(xù)拓展AI基礎(chǔ)設(shè)施邊界
設(shè)想這樣一個(gè)系統(tǒng)，它可以探索解決復(fù)雜問題的多種方法，依托對(duì)海量數(shù)據(jù)的理解——從科學(xué)數(shù)據(jù)集到源代碼，再到商業(yè)文檔——并能夠?qū)崟r(shí)推理各種可能性。這種閃電般極速的推理不是未來的設(shè)想，而是如今亞馬遜云科技客戶AI生產(chǎn)環(huán)境中正在發(fā)生的事情。當(dāng)前我們的客戶在藥物研發(fā)、企業(yè)搜索、軟件開發(fā)等多個(gè)領(lǐng)域構(gòu)建的AI系統(tǒng)規(guī)模令人驚嘆，而這僅是開始。
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Altair連續(xù)兩年被 Gartner 魔力象限評(píng)為數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)領(lǐng)導(dǎo)者
Altair 因其愿景完整性和執(zhí)行能力被評(píng)為領(lǐng)導(dǎo)者 上海 2025年6月27日 /美通社/ --?全球計(jì)算智能領(lǐng)域領(lǐng)軍企業(yè)Altair近日宣布，旗下Altair? RapidMiner?（數(shù)據(jù)分析與AI平臺(tái)）再度被 Gartner 評(píng)為數(shù)據(jù)科學(xué)...
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安森美AI數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)方案指南上線
全面支持助力能耗優(yōu)化與綠色轉(zhuǎn)型
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突破6G測(cè)試挑戰(zhàn)，加速邁入連接新紀(jì)元
無線技術(shù)的未來，其實(shí)比想象中來得更快。6G技術(shù)的出現(xiàn)有望帶來更高的性能和靈活性，其應(yīng)用場(chǎng)景將遠(yuǎn)超我們今天的無線系統(tǒng)。預(yù)計(jì)到2030年代初，這些下一代網(wǎng)絡(luò)就會(huì)投入商用，而整個(gè)行業(yè)正從研究階段逐步轉(zhuǎn)向開發(fā)和標(biāo)準(zhǔn)化階段。
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使用Python和TensorRT在Jetson Nano上運(yùn)行的實(shí)時(shí)螺栓檢測(cè)和計(jì)數(shù)系統(tǒng)-專為低功耗工業(yè)設(shè)置而構(gòu)建
利用這兩種趨勢(shì)，我們利用NVIDIA Jetson Nano開發(fā)了一種實(shí)時(shí)螺栓檢測(cè)和計(jì)數(shù)系統(tǒng)。該解決方案不僅涉及強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開發(fā)，還涉及在Jetson Nano等邊緣設(shè)備上直接優(yōu)化和部署這些模型，從而實(shí)現(xiàn)工業(yè)過程中的變革性自動(dòng)化。
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機(jī)器學(xué)習(xí)助力汽車設(shè)計(jì)創(chuàng)新
在汽車設(shè)計(jì)領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)正逐漸成為一股顛覆性的力量。傳統(tǒng)的汽車設(shè)計(jì)往往依賴設(shè)計(jì)師的經(jīng)驗(yàn)與創(chuàng)意，過程漫長且具有一定的局限性。而機(jī)器學(xué)習(xí)的介入，徹底改變了這一局面。通過對(duì)海量歷史設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)以及市場(chǎng)反饋的深度分析，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠精準(zhǔn)洞察消費(fèi)者的審美趨勢(shì)和功能需求，從而為設(shè)計(jì)師提供極具價(jià)值的創(chuàng)意靈感。例如，豐田汽車?yán)蒙墒?AI 技術(shù)，在汽車設(shè)計(jì)的初始階段，根據(jù)給定的參數(shù)快速生成多種設(shè)計(jì)模型，為設(shè)計(jì)師開拓了設(shè)計(jì)思路，極大地提高了設(shè)計(jì)效率。不僅如此，機(jī)器學(xué)習(xí)還能夠在設(shè)計(jì)過程中進(jìn)行實(shí)時(shí)的性能預(yù)測(cè)和優(yōu)化。通過構(gòu)建精準(zhǔn)的模型，對(duì)汽車的空氣動(dòng)力學(xué)性能、燃油經(jīng)濟(jì)性、結(jié)構(gòu)強(qiáng)度等關(guān)鍵性能指標(biāo)進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)，幫助設(shè)計(jì)師及時(shí)調(diào)整設(shè)計(jì)方案，在滿足美觀需求的同時(shí)，確保汽車性能達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)與性能的完美平衡。
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IBM 被評(píng)為 2025 年 Gartner? 數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)魔力象限領(lǐng)導(dǎo)者
作者：Bruno Aziza , IBM 數(shù)據(jù)、人工智能和戰(zhàn)略分析副總裁Stephen Mortefolio, IBM 數(shù)據(jù)和人工智能產(chǎn)品市場(chǎng)副總裁 北京 2025年6月18日 /美通社/ -- 數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師在整個(gè)企...
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Nordic Semiconductor 收購 Neuton.AI以鞏固邊緣 AI 領(lǐng)導(dǎo)地位
Nordic 突破性 nRF54L 系列和 Neuton.AI 自動(dòng)化 TinyML 平臺(tái)相輔相成，在邊緣實(shí)現(xiàn)易于使用的超高效機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)
- Littelfuse應(yīng)用學(xué)習(xí)社第二期：打造更節(jié)能與安全的消費(fèi)電子電源解決方案
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