- 智能手機和各類物聯網設備的指數級增長推動了網絡邊緣計算的發展，這些設備無處不在，但如果將其產生的全部數據都向云端發送，毫無疑問將為云端處理帶來極大的負擔。因此，基于網絡邊緣的處理十分必要，不僅可以降低云端的網絡通信成本和云存儲成本，還能避免云端數據通道過載。?目前，網絡邊緣產品和應用的開發人員越來越多地采用人工智能和機器學習(AI/ML)算法來匹配和識別復雜的模式，以幫助分析數據并據此做出決策。事實上，AI/ML技術的使用增長極其迅猛，ABI Research的數據顯示，預計到2024年，設備端
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機器視覺 sensAI 深度情境感知 萊迪思
- 根據IoT Analytics報告，2020年，制造業和工業中的人工智能機器視覺市場規模約為41億美元，預計到2025年將增加至152億美元，年復合年增長率(GAGR)為30%，而傳統機器視覺部署的年復合增長率僅為6.5%。如此高的年復合增長率是因為下一代實時邊緣人工智能機器視覺的應用，不僅限于質量保證和產品檢測應用，還要幫助制造商和使用者獲得更多的正常運行時間、獲得預防性維護的能力、提高生產力和確保工人安全等諸多受益。為順應這一趨勢，sensAI 6.0對硬件平臺的支持從最初的iCE40/CrossLi
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算力 sensAI 6.0 低功耗機器視覺
- 人工智能(AI)如今無處不在。這項革命性科技正逐漸滲透到更多領域，影響范圍之廣將遠超出你的想象。不管從事什么業務，每家公司似乎都或多或少與AI產生聯系。尤其是如今人們想方設法將AI運用到自動駕駛汽車、物聯網(IoT)、網絡安全、醫療等諸多領域。企業領導者應當深刻了解如何將AI運用到他們的產品之中，如果率先采用AI獲得成功，遲遲未行動的后來者將會陷入困境。 然而AI應用種類各異，各有千秋。不同的應用領域要求的AI技術也不盡相同。目前最受關注的應用類別當屬嵌入式視覺
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- 萊迪思半導體公司(NASDAQ: LSCC)今日推出Lattice sensAI?，一種結合模塊化硬件套件、神經網絡IP核、軟件工具、參考設計和定制化設計服務的完整技術集合，旨在將機器學習推理加快大眾市場IoT應用。Lattice sensAI提供經優化的解決方案，具有超低功耗(低于1mW-1W)、封裝尺寸小(5.5-100 mm2)、接口靈活(MIPI? CSI-2、LVDS、GigE等)和批量價格低(約1-10美元)等優勢，可加速實現更接近數據源的網絡邊緣計算。 萊迪思半導體公司產品和市場總監D
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Lattice SensAI
- 萊迪思半導體公司今日推出Lattice sensAI?，一種結合模塊化硬件套件、神經網絡IP核、軟件工具、參考設計和定制化設計服務的完整技術集合，旨在將機器學習推理加快大眾市場IoT應用。Lattice sensAI提供經優化的解決方案，具有超低功耗(低于1mW-1W)、封裝尺寸小(5.5-100 mm2)、接口靈活(MIPI? CSI-2、LVDS、GigE等)和批量價格低(約1-10美元)等優勢，可加速實現更接近數據源的網絡邊緣計算。 萊迪思半導體公司產品和市場總監Deepak Boppana表
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