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BrainChip攜手VVDN推出邊緣AI盒，加速多領(lǐng)域智能化進程

BrainChip攜手VVDN推出邊緣AI盒，加速多領(lǐng)域智能化進程

隨著人工智能技術(shù)的日益成熟，邊緣計算正逐漸成為推動智能化進程的關(guān)鍵力量。近日，邊緣AI芯片制造商BrainChip宣布，已通過印度ODM VVDN在“邊緣盒”設(shè)備中提供其芯片，進一步拓展邊緣AI市場。邊緣盒是一種用于人工智能加速的小型獨立系統(tǒng)，廣泛應(yīng)用于智能城市、監(jiān)控應(yīng)用中的多攝像頭視頻分析以及工業(yè)傳... （來源：新聞頻道）

BrainChipVVDN邊緣AI盒 2024-3-7 09:35

Socionext高端車載定制化SoC閃耀美國CES2023

Socionext高端車載定制化SoC閃耀美國CES2023

今年全球規(guī)模最大、影響力廣泛的國際消費電子展（CES）全面回歸線下，在美國拉斯維加斯開展為期四天。作為SoC設(shè)計與應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)廠商Socionext Inc.（以下“Socionext”）在Mobility Zone專區(qū)展示了公司在汽車汽車自動駕駛、汽車智能座艙以及毫米波雷達應(yīng)用領(lǐng)域的先進技術(shù)及解決方案，展現(xiàn)Socionext為滿... （來源：新聞頻道）

SocionextCES2023 車載顯示控制器 SoC設(shè)計 2023-2-9 13:36

BrainChip機器學(xué)習(xí)芯片在22nm FDSOI上成功流片

BrainChip日前在GlobalFoundries 22nm的FD-SOI工藝上成功流片AKD1500 機器學(xué)習(xí)芯片。該參考設(shè)計是一個關(guān)鍵里程碑，是跨不同工藝和代工廠驗證BrainChip IP 的一部分。BrainChip一直在與瑞薩合作，將名為 Akida 的 IP 集成到上個月流片的芯片中。AKD1500 使用 BrainChip AI IP 的最新功能，結(jié)合超低泄漏 ... （來源：新聞頻道）

BrainChip機器學(xué)習(xí)芯片22nm FDSOI 2023-2-1 10:23

BrainChip推出帶有Akida AI處理器的Mini PCIe板卡

BrainChip推出帶有Akida AI處理器的Mini PCIe板卡

全球首家神經(jīng)形態(tài)人工智能芯片和 IP 商用化供應(yīng)商BrainChip，日前宣布已開始發(fā)售首款利用其 Akida™ 高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的商用 Mini PCIe 板，完善了其 AKD1000 產(chǎn)品套件。由 AKD1000 驅(qū)動的 Mini PCIe 板可插入開發(fā)人員的現(xiàn)有系統(tǒng)，以解鎖各種邊緣 AI 應(yīng)用的功能，包括智能城市、智能健... （來源：新品頻道）

BrainChipAkida AI處理器Mini PCIe板卡 2022-1-19 10:23

神經(jīng)形態(tài)處理器架構(gòu)能否掀起新浪潮？

根據(jù)技術(shù)專家的說法，是Carver Mead在Gordon Moore于1965年在Electronics Magazine發(fā)表了具有里程碑意義的文章“將更多的元件塞入集成電路”十年后，創(chuàng)造了“摩爾定律”一詞。在接下來的數(shù)十年里，該文章概述的規(guī)律改變了世界——即每兩年左右，半導(dǎo)體公司將能夠在單個半導(dǎo)體芯片上制造的晶體管數(shù)量翻一... （來源：技術(shù)文章頻道）

神經(jīng)形態(tài)處理器 2021-1-7 10:16

BrainChip與Magik Eye合作推出3D深度感應(yīng)方案

超低功耗高性能AI技術(shù)供應(yīng)商Brainchip已與3D傳感器開發(fā)商Magik Eye攜手合作，設(shè)備基于MagikEye的Invertible Light 3D深度感應(yīng)技術(shù)和Brainchip的Akida神經(jīng)形態(tài)處理器，雙方聲稱這提供了最小，最快和最省電的3D深度感應(yīng)功能。該設(shè)備使用標(biāo)準的CMOS圖像傳感器和常規(guī)的點投影儀，以及專有的專利技術(shù)來生... （來源：新聞頻道）

BrainChipMagik Eye3D感應(yīng) 2020-8-21 17:03

解析人工智能：推理

解析人工智能：推理

作者：貿(mào)澤電子 Mark Patrick 我們之前討論過，訓(xùn)練過程是機器學(xué)習(xí)的第一階段，而推理則緊隨其后，為機器學(xué)習(xí)的第二階段。在訓(xùn)練階段，算法會生成新模型或把預(yù)訓(xùn)練模型重新調(diào)整用于特定應(yīng)用，并幫助模型學(xué)習(xí)其參數(shù)。在推理階段，會根據(jù)學(xué)習(xí)得到的參數(shù)對新數(shù)據(jù)進行預(yù)估和決策。學(xué)習(xí)需要大量的... （來源：技術(shù)文章頻道）

人工智能機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型 2020-4-7 14:40

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