- 現代社會的各個方面都需要先進的人工智能（AI）來處理，例如對周圍環境的識別、行動決策和運動控制，這包括工廠、物流、醫療、城市中的服務機器人以及安全攝像頭等應用場景。然而，要在邊緣端實現人工智能，我們需要克服兩大挑戰：功耗和靈活性。在云端，我們可以配備足夠的電源和冷卻機制來支持復雜的AI模型，但邊緣端的設備往往限制了功耗，這可能導致運行時間的縮短和成本的增加。此外，隨著AI模型不斷發展，專用的AI加速硬件很快就會過時，這意味著我們需要一種更靈活的解決方案來支持新開發的AI模型。因此，嵌入式端的AI加速成為一
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瑞薩 DRP
- 工業生產要實現自動化，必然離不開機器視覺的幫忙。RZ/A2M集成了瑞薩特有的DRP（動態可重新配置處理器）技術，擁有超高性能的圖形圖像處理能力。DRP在擁有硬件級別運算能力的同時，也能夠從軟件層面對運算邏輯進行實時修改，保證了靈活性的同時也擁有不俗的圖像處理能力。本文中，我們將重點介紹RZ/A2M在工業自動化領域應用的優勢，包括更高的圖像處理能力以及超低的功耗。【video】視頻中的機械臂之所以能夠如此靈活的識別并抓取目標物體，是因為有RZ/A2M獨有的DRP模塊對機器視覺的圖像處理過程進行加速。外接的顯
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機器視覺 DRP
- 領先的電源管理、充電、AC/DC電源轉換、Wi-Fi、低功耗藍牙（BLE）技術供應商 Dialog半導體公司 今天宣布，其收購Adesto Technologies后新增的產品EcoXiP? octal xSPI非易失性存儲器（NVM）已經過優化，將與瑞薩電子基于Arm?的 RZ/A2M 微處理器（MPU）搭配使用。RZ/A2M是專為智能家電、服務機器人、工業機器等應用中的嵌入式AI高速圖像處理而設計，業內功耗最低的octal xSPI NOR閃存器件EcoXiP將
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MPU BLE NVM DRP AI
- 由教育部高等教育司、工業和信息化部人事教育司主辦、全國大學生電子設計競賽組織委員會承辦，瑞薩電子冠名贊助的第二屆“瑞薩杯” 信息科技前沿專題邀請賽 于2020年6月正式開賽。本次競賽主題為“敏捷互認互聯”，旨在通過物理信息獲取與處理、各子系統互相協同操作，完成圖像/語音快速準確識別技術，體現未來生活。目前已有來自全國53所知名高校的95支隊伍，共285名學生報名參賽。參賽學生將在隨后的3個月內自行在智慧城市、智能家居、云端應用等廣泛應用領域內選題、設計制作、并于9月初提交參賽作品參與評
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MPU AI DRP
- 杜?灝?（瑞薩電子中國?物聯網及基礎設施事業部??經理） 1 用嵌入式AI與DRP提升邊緣運算能力 智能家居、工業物聯網、可穿戴設備、智能監控等是人們關注的熱門領域。提升邊緣計算能力，大幅降低智能終端設備的功耗將是促進物聯網技術發展的兩大需求。 隨著終端設備產生的數據量的激增，為了實現快速響應，同時降低成本和功耗，與云端大數據處理并行，通過將訓練過的AI算法嵌入終端設備，可大大提升終端的運算能力，在無法聯網時也可以實時處理信息，同時實現低成本、低功耗。 瑞薩為此推出了嵌入式AI技術“e-AI”
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202004 嵌入式AI DRP
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