混合云數據分析平臺公司?Teradata?日前宣布增強其Teradata Vantage平臺，使協作和無摩擦的數據科學成為現實。通過顯著增加數據科學家、業務分析師、數據工程師、業務領導和其他可能使用不同工具和語言的人員之間的協作，?Vantage?可以使企業通過更強的數據治理和安全性實現更快的數據價值實現，并降低成本。所有Teradata Vantage客戶免費獲得的主要增強功能包括：●? ?擴展了對R和Python的原生支持，具有調用更多Van
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AI ML
Rambus Inc. 是一家專注于使數據更快更安全并領先業界的silicon IP和芯片提供商。近日，宣布它的?HBM2E內存接口解決方案實現了創紀錄的4 Gbps性能。該解決方案由完全集成的PHY和控制器組成，搭配業界最快的，來自SK hynix的3.6Gbps運行速度的HBM2E DRAM，該解決方案可以從單個HBM2E設備提供460 GB/s的帶寬。此性能可以滿足TB級的帶寬需求，針對最苛刻的AI/ML訓練和高性能的加速器計算（HPC）應用而生。亮點：●? ?完全集成
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HPC AI ML
隨著數據中心支持的人工智能（AI）和機器學習（ML）工作負載越來越多，市場需要具備更寬存儲帶寬和更高單機架存儲密度的云級別基礎設施。因此，市場的趨勢是按照如M.2和全球網絡存儲工業協會（SINA）新推出的企業和數據中心固態硬盤外形尺寸（EDSFF） E1.S等行業標準，采用體積更小、且支持第四代PCIeò的非易失性存儲器高速（NVMe?）固態硬盤。這些固態硬盤要求控制器具備體積小和低功耗的特點，能驅動NAND閃存發揮最大潛力，同時保持這種企業級NVMe固態硬盤所需的豐富功能集和可靠性。Microchip
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QLC TLC AI ML SINA IOPS
美國高通公司旗下子公司高通技術公司今日宣布，將高通QCS610和QCS410系統單芯片（SoC）導入高通視覺智能平臺（Qualcomm Vision Intelligence Platform）。透過QCS610和QCS410的設計，過去僅見于高階裝置的強大AI和機器學習功能等頂級相機技術，得以進入中階相機區隔；因為在現今智慧城市、商業活動和企業、家庭和車輛場域中，無線邊緣運算的智能功能和強大的連網能力已逐漸成為智能型相機應用上必須克服的障礙。高通技術公司業務發展副總裁Jeffery Torrance表示
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高通 SoC AI ML 智能相機
近日，Gartner發布了數據與分析領域的十大技術趨勢，為數據和分析領導者的 新冠疫情（COVID-19） 響應和恢復工作提供指導，并為疫情后的重啟做好準備。數據和分析領導者如果希望在疫情后能持續創新，就需要不斷提高數據處理和訪問的速度，擴大分析規模，在前所未有的市場動蕩中贏得成功 。 數據和分析領導者應檢驗以嘗試以下十大數據和分析趨勢，加快新冠疫情后的恢復：趨勢1：更智能、更高速、更負責的AI到2024年底，75%的企業機構將從 人工智能 （AI）試點
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NLP AI ML
Microchip Technology Inc.（美國微芯科技公司）近日宣布其 Switchtec? PAX網絡互聯Gen 4 PCIe 交換機系列現已投產，可支持云、數據中心和超大規模計算，以促進人工智能（AI）和機器學習（ML）的發展。與傳統的外設組件互連標準（PCIe）交換機相比，該系列支持更強擴展性、更低延遲和更高性能的復雜結構拓撲。Microchip的Switchtec PAX PCIe系列交換機為需要多主機共享訪問單根I/O虛擬化（SR-IOV）、非易失性存儲器（NVMe
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AI ML
目錄第一部分|嵌入式視覺的發展趨勢第二部分|MIPI簡介第三部分|在嵌入式視覺中使用FPGA第四部分|CrossLink FPGA簡介第五部分|應用案例第六部分|使用CrossLink?FPGA進行設計第七部分|設計流程第八部分|小結第九部分|參考資料過去幾年里，嵌入式視覺應用大量涌現，包括從相對簡單的智能視覺門鈴到執行隨機拾取和放置操作的
復雜的工業機器人，再到能夠在無序、地形不斷變化的環境中導航的自主移動機器人（AMR）。快速采
用嵌入式視覺技術的行業包括汽車、消費電子、醫療、機器人、安
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PHY AMR AI ML OSL
近日，全球電子元器件與開發服務分銷商e絡盟（隸屬于Farnell）公布針對物聯網（IoT）的最新調研。調研結果表明人工智能（AI）在物聯網設備中已獲廣泛應用，同時該調研還發布了針對關鍵應用市場、推動因素以及物聯網設計工程師所關注問題的最新見解。此次調研突顯出的主要新趨勢是人工智能物聯網（AIoT），它表明真正的物聯網生態系統開端形成。研究顯示，將近一半（49%）的受訪者已經在他們的物聯網應用項目中使用了人工智能，其中機器學習（ML）是使用最多的技術（28%），其次是基于云的人工智能（19%）。隨著人工智能
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AIoT ML
恩智浦半導體（NXP Semiconductors N.V）近日宣布針對Arm??Ethos?-U55 microNPU（神經處理單元）建立主要合作關系。這是一種機器學習（ML）處理器，面向資源受限的工業和物聯網（IoT）邊緣設備。作為微控制器（MCU）行業領先的創新者，恩智浦計劃在其基于Arm Cortex??-M的微控制器（MCU）、跨界MCU和應用處理器的實時子系統中實施Ethos-U55。此次擴充建立在公司不斷增長的機器學習產品基礎上，包括最近發布的帶有專用NPU的i.MX 8
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MCU NPU ML
貿澤電子 (Mouser Electronics) 近日宣布與NXP Semiconductors合作推出一本全新電子書，書中將共同探討人工智能 (AI) 的無限發展潛能以及幾款針對AI和機器學習 (ML) 解決方案的特定產品。在Imagine the Possibilities（想象無限可能）這本電子書中，貿澤與NXP的專家針對熱門且敏感的AI應用提供了深入的分析，包括語音控制、臉部辨識、自動駕駛和物體識別等。近來AI和ML領域的發展，為技術、產品和行業帶來許多突破性的革新。隨著高性能處理從云
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AI ML
自適應和智能計算的全球領先企業賽靈思公司（Xilinx, Inc.，近日于北京宣布，針對面向專業音頻/視頻（Pro AV）和廣播市場的賽靈思器件推出一系列全新的高級機器學習（ML）功能。此外，賽靈思還演示了業界首個基于7nm Versal? 器件的可編程 HDMI 2.1 實現方案。賽靈思將在本周于阿姆斯特丹舉辦的 2020 年歐洲集成系統展（ ISE ）上展出這些功能和更多其他功能。上述解決方案以及賽靈思面向 Pro AV 和廣播市場推出的其他高度自適應解決方案，旨在幫助客戶降低成本、適應未來，同時適應
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ML ISE
一年前，當我們提出有關邊緣計算的展望時，該領域才剛剛開始萌芽。去年，我們針對開源技術的迅速發展以及在邊緣部署機器學習（ML）所需的不同編程范例開展了演講。除了數據科學家，很少有公司在其產品中積極深入地整合機器學習技術，因此，邊緣計算的優勢只得到了定性認可。我們在這里提到的邊緣計算，其優勢包括節能和減少延遲。因為對數據進行云處理，云存儲的成本高昂，且許多情況下帶寬也受限，從而限制了將數據傳輸到云端利用人工智能開展決策。此外，在邊緣節點利用人工智能做出快速決策，邊緣計算還可以帶來更好的用戶體驗。用戶向云端發送
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邊緣計算 ML
華為被美國一次次“拉黑”的熱議，在這短短的十幾天已經傳的沸沸揚揚。然而，ARM斷供卻讓人出乎意料。近日,ARM又正式發布了全新的CPU內核Cortex-A77和GPU內核Mali-G77 GPU以及 Arm機器學習（ML）處理器。這一發布引起了大眾的熱議， ARM新一代內核意味著更強悍的旗艦機，那么對華為麒麟是否有影響呢？
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ARM 華為 A77 G77 ML
摘要： 在電子和通信產品中往往需要高精度的正弦信號， 而傳統的正弦信號發生器在輸出低頻時往往頻率穩定度和精度等指標都不高。而Micr o Linear 公司的ML2035 是一款運用直接數字合成技術( DDS) 研制的正弦信號發生
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ML 低頻 正弦信號發生器
Molex 公司推出結構堅固的 ML-XTTM 密封連接系統，采用創新性的射出成型密封技術來實現 IP68 級別的密封效果，同時 SAE J2030 和 IP69k 版本的產品正在進行驗證。該解決方案專為替代包含海水在內的惡劣環境中使用的工業級標準連接器而設計。高性價比的 ML-XT 幾乎可適應多種傳感器，并具有較少的電路數。
Molex 全球產品經理 Denis O’Sullivan 表示：“ML-XT 密封連接系統符合 IP68 級別要求，是當今市場上最為可靠的密
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Molex ML-XTTM IP68
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