AI(人工智能)是未來，是科幻小說，是我們日常生活的一部分。所有論斷都是正確的，只是要看你所談到的AI到底是什么。 例如，當谷歌DeepMind開發的AlphaGo程序打敗韓國職業圍棋高手Lee Se-dol，媒體在描述DeepMind的勝利時用到了AI、機器學習、深度學習等術語。AlphaGo之所以打敗Lee Se-dol，這三項技術都立下了汗馬功勞，但它們并不是一回事。 要搞清它們的關系，最直觀的表述方式就是同心圓，最先出現的是理念，然后是機器學習，當機器學習繁榮之后就出現
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AI 深度學習
微控制器(MCU)在從電機控制，到信息娛樂系統和車身控制等越來越寬泛的汽車應用中提供至關重要的性能。隨著價格的下降和整固的增加，微控制器正變得越來越普及，這意味著MCU被越來越多地視為商品。盡管存在這種商品化趨勢，汽車系統設計工程師仍然認為不同的控制器會有很大的差異，包括各種級別的集成度和功率要求。選擇MCU通常可以縮減材料成本(BOM)，從而有效地降低電子控制單元(ECU)本身的價格。 選擇汽車MCU時，設計工程師可以考慮以下10個重要因素，實現成本壓力與應用所需的特定性能特色之間的平衡。 1.
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MCU 存儲器
近來扎克伯格向記者公開演示了他2016年的作品，一個類似Jarvis的人工智能助手，從記者的描述來看，這人工智能助手大部分時候還比較不錯，但在語音交互環節則不太理想，對此媒體做了如下報道：
扎克伯格還建立了響應語音指令的系統，并通過定制iOS應用控制。但這部分展示不太理想，他重復了四次指令才讓系統弄明白：天黑前不要開燈。扎克伯格略顯尷尬地說：“喔，這應該是它最失敗的表現了!”。
不過，Jarvis播放音樂的展示還算成功。扎克伯格下令：“給我們放段音樂吧!
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AI 人工智能
今日， IBM宣布他們今年有望再次成為全美獲得專利數最多的科技公司，專利數超 7000 項，其中人工智能和認知計算方面的專利高達 1000 多項，從而連續稱霸 24 年。單是 1000 項人工智能專利就已遠遠超過 Facebook 整個 2015 年的總專利，與亞馬遜在 2015 年的專利數持平。
而 IBM 2015 年共獲 7335 項專利，2014 年為 7534 項。
去年 10 月，IBM 成立業界第一個認知組織：IBM 認知業務解決方案組織。IBM 發言人提到：認知是一種全新的
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IBM AI
近年來，越來越多的領域需要用到高性能，高集成度的DSP器件，功能日益增加的多媒體處理器對DSP的需求也日益劇增，于是，基于MCU+DSP架構的集成芯片也隨之應運而生，更低的成本、更小的封裝和更微的功耗所開辟的，是一條屬于DSP...
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MCU+DS
微控制器將在觀光噪比(IoT)取向設計大多數因特網主控制元件和這些MCU將有可能被電池供電。電源效率將是實現可接受的電池壽命至關重要因此MCU將需要管理的電池使用更精確地比以往任何時候。許多MCU具有特殊的功能，幫助管理電池電量和使用這些功能優化可能使輸贏在市場之間的差異。 本文將很快回顧一些實現高效電池的MCU產品設計，并說明所需的關鍵功能，例如使用的設備，這些功能如何提高工作效率和電池壽命。軟件工具，幫助估計電池壽命將用于展示如何在您詳細的設計實施估計壽命。這極大地有助于設備選擇并且是一個關鍵的
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單片機 MCU
服務于全球工程師的分銷商?Electrocomponents?plc?集團旗下的貿易品牌RS?Components?(RS)?宣布提供Gadget?Renesas?SAKURA板，基于Renesas?RX閃存微控制器(MCU)系列，提供了一個易于使用的開發平臺。這些通用型可編程板提供了具有高度靈活性的平臺，適合包括學校的初學者到專業設計工程師等擁有各種不同開發經驗的開發者。 Gadget?Renesa
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RS MCU
眾所周知，在電子行業有這樣一個形象的比喻：如果把MCU比作電路的“大腦”，那么晶振毫無疑問就是“心臟”了。同樣，電路對“晶體晶振”(以下均簡稱：“晶振”)的要求也如一個人對心臟的要求一樣，最需要的就是穩定可靠。晶振在電路中的作用就是為系統提供基本的頻率信號，如果晶振不工作，MCU就會停止導致整個電路都不能工作。然而很多工程師對晶振缺乏足夠的重視和了解，而一旦出了問題卻又表現的束手無策，缺乏解決問題的思路和辦法。 一、晶振不起振問題歸納 1、 物料參數選型錯誤導致晶振不起振 例如：某MC
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晶振 MCU
8月9日，Intel對Nervana的收購以4.08億美元告終。作為對比，英特爾財報顯示，其今年第三季度的凈利潤為34億美元。以如此之高的價格收購一個僅有48人的團隊，Intel有自己的考量。 當年為了追逐IoT的步伐，Intel錯失了移動芯片市場，現如今其競爭對手NVIDIA已造出Tesla P100，Intel在AI芯片領域還遲遲沒有動靜。此次收購Nervana可謂是Intel彎道超車的明智之舉，將Nervana的軟件架構部署至Intel的硬件上，此次合作對Nervana和Intel來
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Intel AI
據報道，日本計劃建造世界上速度最快的超級計算機，以便為日本制造商建立一個研究平臺，幫助它們開發和改進無人駕駛汽車、機器人和醫療診斷服務等。
據悉，日本經濟產業省將對以前未報告的項目支出195億日元(1.73億美元)，以支持科技研發。由于來自韓國和中國的競爭加劇，日本目前已經在許多電子領域中失去優勢。據參與該項目的內部人士透露，根據日本政府的計劃，日本工程師最快將在明年開始研發一種能夠每秒運算13億億次的計算機。按照這個運算速度，日本研發的新計算機將領先于中國的神威太湖之光(SunwayTaihu
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AI 超級計算機
2016年12月1日，由ARM生態系統加速器安創空間聯合全志科技、地平線機器人發起的開放人工智能實驗室OPEN AI LAB在北京正式成立。OPEN AI LAB旨在探索新的合作模式推進嵌入式人工智能的軟硬件和應用產業化協同發展。
中科院院士、清華大學張鈸教授蒞臨發布會現場祝賀，并在成立儀式上致辭，對OPEN AI LAB表達深切的關注。工信部軟件與集成電路促進中心盧山主任對OPEN AI LAB的成立表示祝賀，期望行業上下游領軍企業在嵌入式人工智能產業化的道路上加強協作，共同努力推動基礎技術發
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ARM AI
英特爾近日宣布明年將全力布局AI，還要推出多個專用AI處理器晶片，包括代號為“Lake Crest”的AI晶片，以及搭配Xeon處理器代號為“Knights Crest”的AI晶片，都將專攻深度學習應用。至于Xeon Phi晶片也將會推出新產品。
一直以來，GPU的高度平行運算能力在AI應用獲得很大關注，不過，在平行運算略占下風的CPU廠商近年來也開始提高CPU的運算能力，例如處理器大廠英特爾在新一代CPU處理器內，就陸續特別增加晶片核心數量，最近
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英特爾 AI
2016年12月1日，北京 由ARM生態系統加速器安創空間聯合全志科技、地平線機器人發起的開放人工智能實驗室OPEN AI LAB今天下午在北京正式成立。OPEN AI LAB旨在探索新的合作模式推進嵌入式人工智能的軟硬件和應用產業化協同發展。
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AI
片上系統(SoC)中的電路集成推動了當今的嵌入式系統設計，人們希望將復雜而靈活(可編程且可配置的)的模擬、數字和處理引擎整合到一個芯片上。這個趨勢使得SOC和MCU集成了各種復雜和高級的模擬功能。這些靈活的模擬電路不僅能讓我們在設計時配置各個模塊，而且還能在系統運行時動態地重新配置模塊功能本身。此類多用途模擬功能可通過使用通用開關電容(SC)網絡和現代SoC及MCU內置的一些模擬邏輯實現。本文將闡述我們如何使用SC網絡實現各種模擬功能，以及它們在現實應用中的實際用途。除此之外，本文還將闡述SC模擬模塊
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SoC MCU
ai mcu介紹
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