通過Amazon SageMaker HyperPod的三項(xiàng)新功能,以及直接在Amazon SageMaker中整合亞馬遜云科技合作伙伴的熱門AI應(yīng)用產(chǎn)品,亞馬遜云科技幫助客戶消除AI開發(fā)生命周期中無差別的繁重工作,從而更快速、更輕松地構(gòu)建、訓(xùn)練和部署模型
北京——2024年12月10日 亞馬遜云科技在2024 re:Invent全球大會(huì)上,宣布推出新一代Amazon SageMaker,將客戶所需的快速SQL分析、PB級(jí)大數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)探索和集成、模型開發(fā)和訓(xùn)練以及生成式人工智能(AI)等功能統(tǒng)一到一個(gè)集成平臺(tái)上。
Dec. 5, 2024 ---- 根據(jù)TrendForce集邦咨詢最新調(diào)查,2024年第三季恰逢智能手機(jī)銷售旺季,伴隨各大品牌接連推出旗艦新機(jī),帶動(dòng)生產(chǎn)總數(shù)季增7%,約達(dá)3.1億支,與去年同期持平。從旺季產(chǎn)量的角度分析,第三季的表現(xiàn)尚未恢復(fù)疫情前水平,表明全球消費(fèi)市場(chǎng)仍缺乏明確的復(fù)蘇動(dòng)能。
[Works With 24] AI釋放IoT新潛力,Silicon Labs全新Series 3平臺(tái)無線SoC助力端側(cè)計(jì)算時(shí)代的全面連接。
我們已經(jīng)熟悉了一些流行的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),如ThingSpeak, Adafruit IO, Blynk等,并已經(jīng)使用這些平臺(tái)構(gòu)建了許多物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目。但除了這些平臺(tái)之外,還有一些工業(yè)級(jí)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),如亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、微軟Azure和IBM沃森,它們經(jīng)常被大型行業(yè)用于存儲(chǔ)和分析從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)。這些平臺(tái)更安全,并提供許多有用的服務(wù),從獲取數(shù)據(jù)到使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分析。
伊利諾伊州萊爾 – 2024年11月20日 – 全球電子行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者和創(chuàng)新連接器制造商Molex莫仕公司發(fā)布了一份前瞻性行業(yè)報(bào)告,展望了未來機(jī)器人在人機(jī)溝通與協(xié)作領(lǐng)域的潛力,指出:借助機(jī)器人技術(shù),我們有望實(shí)現(xiàn)更直觀、智能且互聯(lián)的互動(dòng)方式?!禡olex莫仕2024年機(jī)器人技術(shù)報(bào)告:機(jī)器人技術(shù)如何激發(fā)人類潛能》描繪了高度先進(jìn)的機(jī)器人系統(tǒng)和多功能機(jī)器人將如何徹底改變未來生活的基本方面 - 從提升工廠運(yùn)營效率、革新學(xué)生學(xué)習(xí)模式,到增強(qiáng)智能家居效能、優(yōu)化患者護(hù)理,乃至加強(qiáng)對(duì)軍事行動(dòng)的支持。
預(yù)測(cè)性維護(hù)(PdM)涉及使用CbM、機(jī)器學(xué)習(xí)和分析等的技術(shù)組合來預(yù)測(cè)即將發(fā)生的機(jī)器或資產(chǎn)故障。
在 MEMS 機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)核上部署傳感器節(jié)點(diǎn)到云端解決方案的機(jī)器學(xué)習(xí)模型
2024年11月19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) 即日起供應(yīng)AMD全新Versal? AI Edge VEK280評(píng)估套件。Versal AI Edge VEK280評(píng)估套件采用AMD Versal AI Edge VE2802自適應(yīng)SoC,該系列套件可幫助開發(fā)人員快速迭代其傳感器融合和AI算法,用于工業(yè)、視覺、醫(yī)療保健、汽車和科學(xué)領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 推理應(yīng)用。
北京2024年11月18日 /美通社/ -- 新希望鮮生活冷鏈集團(tuán)旗下專業(yè)從事供應(yīng)鏈科技產(chǎn)業(yè)的服務(wù)商參盤科技選擇亞馬遜云科技為首選云服務(wù)供應(yīng)商,基于亞馬遜云科技的數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)、分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等云服務(wù)構(gòu)建智慧供應(yīng)鏈解決方案,為食品與飲料、餐飲、泛零售等行業(yè)客戶打造高效物流供應(yīng)以及柔性...
在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,設(shè)計(jì)一個(gè)能夠在一張圖像中識(shí)別多個(gè)物體的綜合機(jī)器學(xué)習(xí)模型是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。然而,隨著深度學(xué)習(xí)和目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的最新進(jìn)展,開發(fā)這種多目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)變得更加容易。在這里,我們將使用TensorFlow和OpenCV與樹莓派構(gòu)建對(duì)象檢測(cè)模型。
北京2024年11月10日 /美通社/ -- 由CSDN & Boolan 聯(lián)合舉辦的「2024 全球機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)大會(huì)」將于 11 月 14-15 日在北京威斯汀酒店隆重召開,匯聚國內(nèi)外知名技術(shù)專家,與 1000+ AI 領(lǐng)域精英共話智能體、多模態(tài)、代碼大模型等最前沿話題...
亞馬遜云科技一直致力于贏得并維護(hù)客戶對(duì)我們的信賴。安全是我們的首要任務(wù),我們一開始在服務(wù)設(shè)計(jì)階段就將安全考慮其中,并采取主動(dòng)措施減少潛在安全威脅,讓客戶專注于自己的業(yè)務(wù)。為了提高安全能力,我們不斷地創(chuàng)新和投入。
11月3日發(fā)布的一份藍(lán)皮書表明,全球光子技術(shù)研究呈現(xiàn)穩(wěn)定增長(zhǎng)的趨勢(shì)和多學(xué)科交叉的特性,尤其是“光學(xué)圖像處理與機(jī)器學(xué)習(xí)”等研究主題的論文數(shù)量保持較高增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),這與人工智能、精密傳感、量子技術(shù)等前沿領(lǐng)域的發(fā)展需求密切相關(guān)。
隨著科技的飛速發(fā)展,現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)在高性能計(jì)算、數(shù)據(jù)中心、人工智能等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。然而,F(xiàn)PGA設(shè)計(jì)的復(fù)雜性和功耗問題一直是制約其性能提升的關(guān)鍵因素。近年來,機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)的興起為FPGA的執(zhí)行時(shí)間與功耗預(yù)測(cè)提供了新的解決方案。本文將探討如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行FPGA的執(zhí)行時(shí)間與功耗預(yù)測(cè),并分析其優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)。
長(zhǎng)期以來,醫(yī)療保健一直是一個(gè)數(shù)據(jù)密集型領(lǐng)域,而如今,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的融合正在開辟新的領(lǐng)域,尤其是在診斷領(lǐng)域。作為開發(fā)人員,我們處于這一轉(zhuǎn)變的前沿,構(gòu)建移動(dòng)應(yīng)用程序,幫助患者和醫(yī)療保健專業(yè)人員更快地做出更好的決策。從提高診斷準(zhǔn)確性到加快早期疾病檢測(cè),人工智能驅(qū)動(dòng)的移動(dòng)應(yīng)用程序正成為現(xiàn)代醫(yī)療保健中不可或缺的工具。
隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)的快速發(fā)展,我們的生活、工作和生產(chǎn)方式正在經(jīng)歷前所未有的變革。然而,隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及,其安全性問題也日益凸顯。黑客攻擊、數(shù)據(jù)泄露、惡意軟件入侵等安全威脅層出不窮,給個(gè)人、企業(yè)和國家?guī)砹司薮蟮娘L(fēng)險(xiǎn)和損失。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)正逐漸成為增強(qiáng)物聯(lián)網(wǎng)安全的重要手段。本文將探討如何利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來增強(qiáng)物聯(lián)網(wǎng)安全,并分析其在實(shí)際應(yīng)用中的效果與前景。
隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)的迅猛發(fā)展,越來越多的設(shè)備被連接到互聯(lián)網(wǎng)上,形成了一個(gè)龐大的生態(tài)系統(tǒng)。然而,物聯(lián)網(wǎng)的安全性問題也日益凸顯,包括數(shù)據(jù)隱私安全、網(wǎng)絡(luò)攻擊與入侵、物理安全、系統(tǒng)穩(wěn)定性以及用戶認(rèn)證與訪問控制等方面。傳統(tǒng)的安全方法已經(jīng)難以應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜和變化多端的網(wǎng)絡(luò)威脅,因此,利用機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)提升物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的安全性成為了一種有前景的解決方案。
全新可編程軟硬件和開發(fā)工具經(jīng)過優(yōu)化,可在廣泛的用例中提升開發(fā)者工作效率、驅(qū)動(dòng)智能計(jì)算。
臺(tái)灣新竹-2024 年 9 月 24 日-隨著各行各業(yè)對(duì)人工智能 (AI) 潛力的日益重視,將 AI 模型直接部署在設(shè)備端的終端 AI 正成為一股重要趨勢(shì),并廣泛應(yīng)用于智能家庭設(shè)備、智慧城市、工業(yè)自動(dòng)化、互動(dòng)玩具和穿戴式設(shè)備等領(lǐng)域。這些應(yīng)用場(chǎng)景需要實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理和分析能力,同時(shí)還需保持低功耗和高效能,以確保設(shè)備能夠長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定運(yùn)行。這一需求推動(dòng)了新一代微控制器 (MCU)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元 (NPU) 和微處理器 (MPU) 解決方案的乘勢(shì)而起。然而,盡管市場(chǎng)對(duì)終端 AI 的興趣日益增長(zhǎng),在實(shí)作終端 AI 功能的過程中,開發(fā)者面臨著諸多設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)和痛點(diǎn)。