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邊緣ai

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邊緣ai資訊

意法半導(dǎo)體STM32 AI模型庫助力邊緣AI落地應(yīng)用

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2026-01-14 標(biāo)簽:微控制器STM32邊緣AI 719 0

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2026-01-13 標(biāo)簽:mcuAIMPU 590 0

MIPS 推出軟件優(yōu)先的 S8200 RISC-V NPU,賦能自主邊緣物理 AI

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MIPS S8200 NPU 現(xiàn)已向開發(fā)自主邊緣運(yùn)輸、機(jī)器人及嵌入式平臺的主要客戶出樣 · MIPS 賦能通用的端側(cè) AI 能力,支持現(xiàn)代模型以及具備業(yè)...

2026-01-14 標(biāo)簽:mipsAIRISC-V 6.5萬 0

中科創(chuàng)達(dá)攜手亞馬遜云科技推出端云一體化邊緣AI解決方案

作為全球領(lǐng)先的智能操作系統(tǒng)和端側(cè)智能技術(shù)提供商,中科創(chuàng)達(dá)始終致力于通過技術(shù)創(chuàng)新賦能產(chǎn)業(yè)升級。2026年1月8日, 中科創(chuàng)達(dá)(ThunderSoft)在拉...

2026-01-14 標(biāo)簽:亞馬遜中科創(chuàng)達(dá)邊緣AI 2.1k 0

恩智浦推出全新eIQ Agentic AI框架

恩智浦半導(dǎo)體宣布推出全新eIQ Agentic AI框架,進(jìn)一步鞏固其在安全實(shí)時(shí)邊緣AI領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位。該工具支持在邊緣設(shè)備上直接實(shí)現(xiàn)自主智能體功能,助...

2026-01-13 標(biāo)簽:恩智浦AI邊緣AI 1.4k 0

當(dāng)邊緣AI進(jìn)入“實(shí)戰(zhàn)階段”,真正決勝的不是參數(shù),而是“場景適配力”

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這種產(chǎn)業(yè)端的真實(shí)需求,恰恰是芯片與硬件方案能否站穩(wěn)市場的標(biāo)尺 —— 而明遠(yuǎn)智?;谌鹦疚?RV1126B 打造的核心板,正是踩準(zhǔn)了這一 “適配剛需” 的...

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Arm解碼邊緣AI七大用例如何賦能現(xiàn)實(shí)生活

邊緣人工智能 (AI),即直接在產(chǎn)生數(shù)據(jù)的本地設(shè)備上集成 AI 能力,已不再是遙不可及的愿景,而是落地當(dāng)下的現(xiàn)實(shí)。這種技術(shù)支持端側(cè)本地處理,無需持續(xù)依賴...

2026-01-09 標(biāo)簽:ARMcpu邊緣AI 586 0

CES 2026|美格智能發(fā)布工業(yè)級邊緣AI BOX方案MT200:定義靈活、可靠、開箱即用的算力新范式

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2025-12-18 標(biāo)簽:NPUKneron邊緣AI 1.3k 0

研華科技AIR-420邊緣AI應(yīng)用服務(wù)器驅(qū)動藝術(shù)文化產(chǎn)業(yè)升級

研華以邊緣AI應(yīng)用服務(wù)器,協(xié)助美術(shù)館打造觀眾可親身參與的“AI互動體驗(yàn)活動”,展現(xiàn)邊緣AI在文化領(lǐng)域應(yīng)用的全新可能,也落實(shí)研華長期推動企業(yè)與藝術(shù)共榮的文...

2025-12-11 標(biāo)簽:研華邊緣AI 404 0

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在工業(yè)自動化與智能化浪潮的推動下,邊緣計(jì)算正成為連接物理世界與數(shù)字世界的核心樞紐。作為數(shù)據(jù)產(chǎn)生、處理與決策的前沿陣地,邊緣側(cè)對計(jì)算設(shè)備的性能、可靠性及環(huán)...

2025-12-10 標(biāo)簽:工控機(jī)邊緣計(jì)算邊緣AI 641 0

邊緣AI技術(shù)變革如何驅(qū)動產(chǎn)業(yè)新生

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2025-12-10 標(biāo)簽:恩智浦算力邊緣AI 764 0

恩智浦受邀出席第七屆全球IC企業(yè)家大會

日前,第二十二屆中國國際半導(dǎo)體博覽會(IC China 2025)在北京順利舉辦。恩智浦半導(dǎo)體副總裁袁文博受邀出席了同期舉辦的第七屆全球IC企業(yè)家大會,...

2025-12-04 標(biāo)簽:半導(dǎo)體恩智浦邊緣AI 2.3k 0

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    FFT算法一般指快速傅里葉變換。快速傅里葉變換即利用計(jì)算機(jī)計(jì)算離散傅里葉變換(DFT)的高效、快速計(jì)算方法的統(tǒng)稱,簡稱FFT??焖俑道锶~變換是1965年由J.W.庫利和T.W.圖基提出的。采用這種算法能使計(jì)算機(jī)計(jì)算離散傅里葉變換所需要的乘法次數(shù)大為減少,特別是被變換的抽樣點(diǎn)數(shù)N越多,F(xiàn)FT算法計(jì)算量的節(jié)省就越顯著。
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