當前關于人工智能 (AI) 和神經網絡的討論主要集中在生成應用（生成圖像、文本和視頻），很容易忽視 AI 將為工業和基礎設施應用中的電子產品帶來變革的實際示例。不過，雖然在電機驅動器、太陽能和電池管理應用的實時控制系統中采用 AI 不會像新的大型語言模型那樣引起大量關注，但使用邊緣 AI 進行故障檢測可以顯著影響系統的效率、安全性和生產力。本文中將討論集成式微控制器 (MCU) 如何增強高壓實時控制系統中的故障檢測功能。此類 MCU 使用集成神經網絡處理單元 (NPU) 運行卷積神經網
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邊緣AI 實時控制 神經網絡
作者：Arm 戰略與生態部工程師 Ayaan Masood作為通訊工具，視頻會議幾乎隨處可見，尤其適用于遠程辦公和社交互動。但其使用體驗并非總是簡單直接、即開即用，可能需要進行調整，確保音頻視頻設置良好。其中，照明便是一個難以把握的因素。在會議中，光線充足的視頻畫面會顯得得體大方，而糟糕的照明條件則會顯得不夠專業，還會分散其他與會者的注意力。有時，改變光照情況并不可行，特別是在光線昏暗的冬季或照明不足的地點。在本文中，我們將探討如何構建一個演示移動端應用，以解決弱光條件下的視頻照明問題。我們將介紹支持該應
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隨著人工智能(AI)技術的快速發展，AI可以越來越多地支持以前無法實現或者難以實現的應用。本文基于此解釋了卷積神經網絡(CNN)及其對人工智能和機器學習的意義。CNN是一種能夠從復雜數據中提取特征的強大工具，例如識別音頻信號或圖像信號中的復雜模式就是其應用之一。1什么是卷積神經網絡？神經網絡是一種由神經元組成的系統或結構，它使AI能夠更好地理解數據，進而解決復雜問題。雖然神經網絡有許多種類型，但本文將只關注卷積神經網絡(CNN)，其主要應用領域是對輸入數據的模式識別和對象分類。CNN是一種用于深度學習的人
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多年來，英偉達在許多機器學習基準測試中占據主導地位，現在它又多了兩個檔次。MLPerf，有時被稱為“機器學習的奧林匹克”的人工智能基準測試套件，已經發布了一套新的訓練測試，以幫助在競爭計算機系統之間進行更多更好的同類比較。MLPerf 的一項新測試涉及對大型語言模型的微調，該過程采用現有的訓練模型，并用專業知識對其進行更多訓練，使其適合特定目的。另一個是圖神經網絡，一種機器學習，一些文獻數據庫背后的一種機器學習，金融系統中的欺詐檢測，以及社交網絡。即使使用谷歌和英特爾的人工智能加速器的計算機增加和參與，由
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特斯拉的全自動駕駛（FSD）是輔助駕駛系統Autopilot的升級版，可用于城市公共道路，包括自動停車、自動變道和交通導航。早在四年前特斯拉就推出了FSD軟件，并將其不斷升級至最新的FSD V12版本。但在中國尚無這項功能可用，特斯拉一直尋求在中國提供FSD技術。
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寫在前面VGG算是非常經典的網絡了，它是由牛津大學計算機視覺組（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究員一起研發的 “直筒型“ 的網絡。既然在看這篇文章，想必已經對VGG十分熟悉了。VGG有一些特別明顯的缺陷，如網絡的參數量較多，模型檢測準確率也不是很好，總之VGG網絡效果不理想。之后的一段時間，人們總是將網絡變得更寬更深（如GoogleNet、ResNet）,以期待達到更優異的效果。事實上也是這樣，更深更寬的網絡更容易滿足需求。這樣，VGG變得鮮有問津。這
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蘋果將于2024年底開始推出搭載M4芯片的Mac新品。在人工智能大熱的背景下，M4系列也將增加神經網絡引擎核心，以增強人工智能性能。蘋果M4芯片預計至少有三個主要型號：入門級芯片的代號為Donan，中端芯片的代號為Brava，高端芯片則代號為Hidra。
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蘋果近日發布了DeepPCR機器學習算法，通過并行處理常規順序操作，可以加速神經網絡的推理和訓練。神經網絡處理過程中，目前廣泛采取并行化技術，不過神經網絡中的一些操作仍然是按順序完成的，擴散模型通過一系列的去噪階段生成輸出，并且逐層進行向前和向后傳遞。隨著步驟數的增加，這些進程的順序執行在計算上變得昂貴，可能會導致計算瓶頸。蘋果科研團隊為了解決這個問題，推出了DeepPCR算法，進一步加速了神經網絡的訓練和推理。該團隊采用了平行循環還原（PCR）算法來檢索該解決方案，將順序過程的計算成本從 O（L）降低到
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設計并實現了一款以ESP32-C3-WROOM-02為核心，基于物聯網、UDP協議、姿態傳感器和彎曲傳感器的適用于手語采集與輸入的智能手套及翻譯系統。該系統通過在手套上綁定姿態傳感器MPU6050，配合彎曲傳感器動態監測手的運動和姿態，通過ESP32芯片采集傳感器數據并做初步處理，經單片機上的Wi-Fi模塊通過 UDP 協議傳輸給云端采用 SVM 算法識別靜態手勢，此外，本設計還搭建了基于Python的Web應用程序框架Streamlit實現在網頁上實時呈現處理結果和全平臺兼容，方便用戶使用。
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1? ?復習：AIGC創作力來源——隱空間在2023 年1 月刊連載中，我們曾經說明在AIGC領域里，最近幾個很紅的圖像模型，例如DALLE、Imagen 和Midjourney 等， 它們都是基于一種機制：擴散(Diffusion)。經由模型訓練，操作隱空間(Latent space) 的向量，加上隨機輸入中合成新的數據，呈現出令人驚奇的創作，推動了AI 組合的創新或創作。這意味著，關于AI 的生成或創作，大多會涉及隱空間的操作。現在先從一個基本問題出發，這個問題是：為什么AI會創作
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神經網絡幾乎成了人工智能的代名詞，正在被應用于各種領域，包括影像識別、語音識別、自然語言處理、自動駕駛、訊號分析、大數據分析和游戲。這是一個瞬息萬變的世界，每年都有新的神經網絡模型被更新，大量的開放原始碼到處流傳，專用人工智能芯片開發企業更是如雨后春筍般涌現。因此全球研究人員正透過模仿人類大腦組織方式，積極開發類神經網絡技術，雖然一直有突破性的進展，但是現階段的神經網絡，還是缺乏實時變化的靈活性，以及難以快速適應陌生的狀況，使得神經網絡技術普及實用化的進程還是相當遙遠。根據不同應用開發出的神經網絡模型神經
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人工智能 神經網絡
意法半導體（ST）發布了STM32Cube.AI version 7.2.0，這是微控制器廠商推出的首款支持超高效深度量化神經網絡的人工智能(AI)開發工具。 STM32Cube.AI 將預先訓練好的神經網絡轉換成STM32微控制器（MCU）可以運行的C語言代碼，是充分利用嵌入式產品有限的內存容量和算力開發尖端人工智能解決方案的重要工具，將人工智能從云端下移到邊緣設備，能夠為應用帶來巨大的優勢，其中包括原生隱私保護、確定性實時響應、更高的可靠性和更低的功耗。邊緣人工智能還有助于優化云計算使用率。
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意法半導體（ST）發布了STM32Cube.AI version 7.2.0，這是微控制器廠商推出的首款支持超高效深度量化神經網絡的人工智能(AI)開發工具。 STM32Cube.AI 將預先訓練好的神經網絡轉換成STM32微控制器（MCU）可以運行的C語言代碼，是充分利用嵌入式產品有限的內存容量和算力開發尖端人工智能解決方案的重要工具，將人工智能從云端下移到邊緣設備，能夠為應用帶來巨大的優勢，其中包括原生隱私保護、確定性實時響應、更高的可靠性和更低的功耗。邊緣人工智能還有助于優化云計算使用率。
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機器學習神經網絡進步使我們能夠處理越來越大量儲存資料。傳統方法是將數據傳輸到算法設備，但是這種移動巨量數據（高達 1 PB）以供可能只有幾十兆位元算法來進行處理真的有意義嗎？因此，在靠近數據儲存位置處理數據的想法引起了很多關注。本文研究了計算儲存理論和實踐，以及如何使用計算儲存處理器 (CSP) 為許多計算密集型任務提供硬件加速和更高性能，而不會給主機處理器帶來大量負擔。數據集崛起近年來，神經網絡算法在汽車、工業、安全和消費等應用中使用顯著增加。基于邊緣物聯網傳感器通常只處理少量數據，因此所使用算法占用很
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