中國(guó)深圳,2025年5月——全球領(lǐng)先的邊緣AI和智能音頻解決方案提供商XMOS宣布:將于5月27-30日亮相第23屆廣州國(guó)際專業(yè)燈光、音響展覽會(huì)(prolight + sound Guangzhou,以下簡(jiǎn)稱“廣州展”,XMOS展位號(hào):5.2A66)。在本屆展會(huì)上,XMOS將展出先進(jìn)的音頻及多模態(tài)AI傳感器融合接口(AI Interface)、AI降噪(AI Denoise)及空間音頻(Spatial Audio)、DSP音效(DSP Sound Effect)、Hi-Fi解碼器參考設(shè)計(jì)(Hi-Fi Decoder Reference Design)和麥克風(fēng)陣列參考設(shè)計(jì)(Microphone Array Reference Design)等技術(shù)和方案。
2025年5月22日 – 提供超豐富半導(dǎo)體和電子元器件?的業(yè)界知名新品引入 (NPI) 代理商貿(mào)澤電子 (Mouser Electronics)宣布將于5月28-20日舉辦2025貿(mào)澤電子技術(shù)創(chuàng)新論壇首場(chǎng)活動(dòng)。本期論壇將深度聚焦“邊緣AI與機(jī)器學(xué)習(xí)”,云集Analog Devices, Amphenol, NXP, Silicon Labs, VICOR等業(yè)界知名廠商及產(chǎn)學(xué)研專家陣容,共同解構(gòu)AI浪潮下企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新路徑和可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略,攜手創(chuàng)造智能化未來。
隨著邊緣AI設(shè)備的廣泛應(yīng)用,如智能攝像頭、智能音箱、自動(dòng)駕駛輔助設(shè)備等,對(duì)設(shè)備的能效要求日益提高。邊緣AI設(shè)備通常需要在有限的電池電量或嚴(yán)格的功耗限制下運(yùn)行,同時(shí)保證AI任務(wù)的實(shí)時(shí)處理能力。動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)(Dynamic Voltage and Frequency Scaling,DVFS)技術(shù)作為一種有效的能效優(yōu)化手段,能夠在保證性能的前提下,動(dòng)態(tài)調(diào)整處理器的電壓和頻率,從而降低功耗。
半焊板,傳感器粘在任何移動(dòng)的東西上——每一個(gè)原型都是從混亂和希望開始的。你的想法看起來很有希望,但甚至在你開始之前,獲取實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)就成了主要的障礙。突然間,您被埋沒在嵌入式C驅(qū)動(dòng)程序、破碎的日志和神秘的bug中,只是試圖回答:“傳感器實(shí)際感知到什么?”靈感的火花在繁瑣的設(shè)置墻后消失了。
中國(guó)深圳,2025年5月——全球領(lǐng)先的邊緣AI和智能音頻專家XMOS宣布:推出支持AES67標(biāo)準(zhǔn)的以太網(wǎng)音頻解決方案和對(duì)應(yīng)的開發(fā)板,以支持零售和工業(yè)環(huán)境中廣泛采用的公共廣播系統(tǒng)、建筑物中的背景音樂及音頻采集、公共交通或建筑設(shè)施中的小型對(duì)講解決方案;該開發(fā)板集成了將語(yǔ)音和音頻設(shè)備添加到任何網(wǎng)絡(luò)所需的一切功能。AES67協(xié)議已在歐洲等區(qū)域市場(chǎng)得到了廣泛的應(yīng)用,XMOS計(jì)劃將在2025年下半年支持中國(guó)客戶引入該方案,向包括國(guó)內(nèi)市場(chǎng)在內(nèi)的全球市場(chǎng)提供更加靈活和性價(jià)比更高的專業(yè)音頻產(chǎn)品和系統(tǒng)。
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隨著邊緣計(jì)算與AI技術(shù)的深度融合,邊緣AI模型在智能安防、自動(dòng)駕駛、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。然而,模型作為AI系統(tǒng)的核心資產(chǎn),面臨嚴(yán)重的逆向工程威脅:攻擊者可通過反編譯、模型竊取等技術(shù)手段,獲取模型結(jié)構(gòu)與參數(shù),進(jìn)而復(fù)現(xiàn)或篡改模型,導(dǎo)致知識(shí)產(chǎn)權(quán)泄露、服務(wù)中斷甚至安全漏洞。本文提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混淆與硬件綁定的綜合防御框架,通過代碼混淆、硬件特征綁定與動(dòng)態(tài)加密技術(shù),構(gòu)建多層次防護(hù)體系。
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隨著大模型在不斷演進(jìn)的同時(shí)將推理應(yīng)用大規(guī)模推向邊緣和端點(diǎn)設(shè)備,以及物聯(lián)網(wǎng)智化、具身智能、AI智能體(AI Agent)和物理AI等新的AI應(yīng)用場(chǎng)景和模式的快速涌現(xiàn),AI賦能設(shè)備的主控芯片設(shè)計(jì)師正面臨著全新的挑戰(zhàn)。尤其是對(duì)于邊緣和端點(diǎn)設(shè)備,它們既可能成為大模型的承載設(shè)備,也可能是用智能去為應(yīng)用提供更好的核心功能,新的產(chǎn)品定義方向使主芯片架構(gòu)師不得不去思考,其芯片在如何應(yīng)對(duì)大模型快速演進(jìn)的同時(shí),還能實(shí)現(xiàn)用智能手段賦能傳統(tǒng)應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)新興功能。
現(xiàn)在我們可以打開Colab Notebook,并連接到運(yùn)行時(shí)。如果你只是嘗試,選擇CPU,因?yàn)樗敲赓M(fèi)的,有最長(zhǎng)的運(yùn)行時(shí)間。GPU處理更快,但可能需要購(gòu)買計(jì)算單元以在高峰時(shí)間運(yùn)行。
2024年1月,Silicon Labs(芯科科技)和Arduino宣布建立合作伙伴關(guān)系,旨在通過Arduino Nano Matter開發(fā)板(基于芯科科技的MGM240系列多協(xié)議無線模塊)的兩階段合作來簡(jiǎn)化Matter協(xié)議的設(shè)計(jì)和應(yīng)用,同時(shí)通過這一功能強(qiáng)大且支持人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(AI/ML)硬件加速器的開發(fā)板,幫助開發(fā)人員更容易實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新的邊緣AI和ML產(chǎn)品,進(jìn)而開啟下一代物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的嶄新局面。
YOLOv8(你只看一次,版本8)。是一種最先進(jìn)的物體檢測(cè)模型,以其速度和準(zhǔn)確性而聞名。它能夠快速準(zhǔn)確地實(shí)時(shí)識(shí)別物體,使其成為空空間檢測(cè)應(yīng)用的理想選擇。通過定制YOLOv8,我們可以訓(xùn)練模型專門識(shí)別Empty Space,增強(qiáng)其有效性。
功效比超高的DXTP GPU IP將為圖形計(jì)算與邊緣AI應(yīng)用SoC的創(chuàng)新提供巨大的幫助
【2025年3月7日, 德國(guó)慕尼黑訊】全球功率系統(tǒng)、汽車和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的半導(dǎo)體領(lǐng)導(dǎo)者英飛凌科技股份公司(FSE代碼:IFX / OTCQX代碼: IFNNY)在DEEPCRAFT? Studio中增加了對(duì)計(jì)算機(jī)視覺的支持,擴(kuò)大了當(dāng)前對(duì)音頻、雷達(dá)和其他時(shí)間序列信號(hào)數(shù)據(jù)的支持范圍。在增加這項(xiàng)支持后,該平臺(tái)將能夠用于開發(fā)低功耗、低內(nèi)存的邊緣AI視覺模型。這將給諸多應(yīng)用領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)人員帶來極大的便利,例如工廠可以借此實(shí)現(xiàn)對(duì)零件的實(shí)時(shí)視覺檢測(cè)、機(jī)器會(huì)在有人靠近時(shí)自行關(guān)閉;智能家居設(shè)備可以監(jiān)測(cè)物體、人類或?qū)櫸铩?傊?,視覺能夠?yàn)檫吘堿I應(yīng)用帶來巨大的可能性。