ai nb 文章最新資訊

IBM + X-POWER + 源卓微納：以AI會(huì)友，共創(chuàng)制造業(yè)智能化故事2.0

"極致數(shù)字化"的時(shí)代已然拉開(kāi)帷幕，全新水平的復(fù)雜數(shù)據(jù)和生成式 AI 的"化學(xué)效應(yīng)"，正在加速提升自動(dòng)化工作流的智能水平，幫助企業(yè)擁有更廣泛且有競(jìng)爭(zhēng)力的業(yè)務(wù)影響，同時(shí)通過(guò)實(shí)時(shí)洞察和決策來(lái)加速和擴(kuò)展企業(yè)內(nèi)部數(shù)字化轉(zhuǎn)型的議程。據(jù)IBM 商業(yè)價(jià)值研究院近期針對(duì)全球范圍內(nèi)2,000 多名首席級(jí)高管開(kāi)展的一項(xiàng)AI和自動(dòng)化調(diào)研的洞察報(bào)告顯示，在生成式 AI 采用和數(shù)據(jù)主導(dǎo)式創(chuàng)新領(lǐng)域處于前沿的企業(yè)已經(jīng)收獲了巨大的回報(bào)，其年凈利潤(rùn)要比其他組織高出 72%，年收入增長(zhǎng)率要高出
關(guān)鍵字： IBM X-POWER 源卓微納 AI 制造業(yè)智能化

'一個(gè)芯片超越一個(gè)小型GPU數(shù)據(jù)中心'：又一家AI芯片公司想挑戰(zhàn)Nvidia以GPU為中心的世界 - Taalas想要擁有超級(jí)專業(yè)化的AI芯片

多倫多AI芯片初創(chuàng)公司Taalas以5000萬(wàn)美元的資金從隱匿中現(xiàn)身，并立志顛覆由Nvidia主導(dǎo)的以GPU為中心的世界。Taalas由Ljubisa Bajic、Lejla Bajic和Drago Ignjatovic創(chuàng)立，他們之前都來(lái)自Tenstorrent（Grayskull的創(chuàng)建者）。Taalas正在開(kāi)發(fā)一種自動(dòng)流程，能夠快速將任何AI模型 - 變壓器、SSM、Diffusers、MoEs等 - 轉(zhuǎn)化為定制硅。該公司聲稱，由此產(chǎn)生的Hardcore Models比它們的軟件對(duì)應(yīng)物效率高1000倍。
關(guān)鍵字： AI 人工智能 MCU

Rebellions尋求成為首家大規(guī)模生產(chǎn)人工智能芯片以支持語(yǔ)言模型的韓國(guó)初創(chuàng)企業(yè)

在位于首爾南部的一座辦公大樓里，一打芯片并排放在架子上，每個(gè)芯片旁邊都有自己的電風(fēng)扇來(lái)降溫。這些名為ATOM的芯片是韓國(guó)初創(chuàng)企業(yè)Rebellions開(kāi)發(fā)的最新神經(jīng)處理單元（NPU），目標(biāo)是擁有多達(dá)70億個(gè)參數(shù)的人工智能模型。它們的性能正在進(jìn)行測(cè)試，并與同一樓層上另一個(gè)房間里的幾個(gè)Nvidia的A100 GPU進(jìn)行比較。作為下一代人工智能芯片，NPU是針對(duì)同時(shí)進(jìn)行矩陣運(yùn)算進(jìn)行優(yōu)化的處理器，意味著它們?cè)谏疃葘W(xué)習(xí)方面比通用中央處理單元（CPU）和圖形處理單元（GPU）更進(jìn)一步。2020年由五名韓國(guó)工程師共同創(chuàng)立
關(guān)鍵字： AI

人工智能開(kāi)創(chuàng)網(wǎng)絡(luò)安全新紀(jì)元：2024 年預(yù)測(cè)

近幾年來(lái)，人工智能 (AI) 一直是網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的賭注，但大型語(yǔ)言模型 (LLM) 的廣泛采用使 2023 年成為尤其令人興奮的一年。事實(shí)上，大型語(yǔ)言模型已經(jīng)開(kāi)始轉(zhuǎn)變網(wǎng)絡(luò)安全的整個(gè)格局。然而，它也產(chǎn)生了前所未有的挑戰(zhàn)。一方面，大型語(yǔ)言模型使處理大量信息變得容易，讓每個(gè)人都可以利用人工智能。大型語(yǔ)言模型可以為管理漏洞、防止攻擊、處理警報(bào)和響應(yīng)事故提供驚人的效率、智能和可擴(kuò)展性。另一方面，攻擊者也可以利用大型語(yǔ)言模型來(lái)提高攻擊效率，利用大型語(yǔ)言模型引
關(guān)鍵字： AI 人工智能

遭企業(yè)家、投資者強(qiáng)烈反對(duì)后，印度擱置 AI 模型發(fā)布審批計(jì)劃

3 月 16 日消息，印度在收到諸多當(dāng)?shù)睾蛧?guó)際企業(yè)家和投資者的批評(píng)之后，宣布擱置此前的 AI 審核計(jì)劃：任何企業(yè)發(fā)布 AI 模型之前需要經(jīng)過(guò)審批。電子和信息技術(shù)部本周五發(fā)布了一份最新的人工智能咨詢意見(jiàn)，不再要求他們?cè)谙蚰蟻喪袌?chǎng)用戶推出或部署人工智能模型之前獲得政府批準(zhǔn)。根據(jù)修訂后的指導(dǎo)原則，建議企業(yè)在未經(jīng)充分測(cè)試和不可靠的人工智能模型上貼上標(biāo)簽，告知用戶這些模型可能存在的缺陷或不可靠之處。印度信息技術(shù)部在本月早
關(guān)鍵字：印度 AI

AI視覺(jué)軟件在打印機(jī)零部件檢測(cè)中的應(yīng)用

在現(xiàn)代制造業(yè)中，打印機(jī)的零部件裝配是一個(gè)復(fù)雜而關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。由于零部件種類繁多，傳統(tǒng)的人工視覺(jué)檢測(cè)方式難以滿足高效率、高準(zhǔn)確性的需求。漏裝、反裝、錯(cuò)裝等問(wèn)題可能導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量缺陷，影響生產(chǎn)效率。因此，引入AI視覺(jué)軟件進(jìn)行自動(dòng)化檢測(cè)成為提高裝配過(guò)程質(zhì)量的一種創(chuàng)新解決方案。1. 目前的漏檢率在傳統(tǒng)的人工檢測(cè)環(huán)節(jié)，由于人工疲勞、視覺(jué)差異等因素，漏檢率相對(duì)較高，導(dǎo)致一些裝配缺陷未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)。根據(jù)過(guò)去的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的人工檢測(cè)漏檢率約為5%。2. AI視覺(jué)檢測(cè)原理AI機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，主要基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（
關(guān)鍵字：檢測(cè) AI 打印機(jī)

NPU是什么？為何它是開(kāi)啟終端側(cè)生成式AI的關(guān)鍵？

生成式AI變革已經(jīng)到來(lái)。隨著生成式AI用例需求在有著多樣化要求和計(jì)算需求的垂直領(lǐng)域不斷增加，我們顯然需要專為AI定制設(shè)計(jì)的全新計(jì)算架構(gòu)。這首先需要一個(gè)面向生成式AI全新設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NPU)，同時(shí)要利用異構(gòu)處理器組合，比如中央處理器(CPU)和圖形處理器(GPU)。通過(guò)結(jié)合NPU使用合適的處理器，異構(gòu)計(jì)算能夠?qū)崿F(xiàn)最佳應(yīng)用性能、能效和電池續(xù)航，賦能全新增強(qiáng)的生成式AI體驗(yàn)。正如在工具箱中選擇合適的工具一樣，選擇合適的處理器取決于諸多因素，將增強(qiáng)生成式AI體驗(yàn)。異構(gòu)計(jì)算的重要性生成式AI的多樣化要求和
關(guān)鍵字： NPU AI 計(jì)算架構(gòu)

羅德與施瓦茨與索尼半導(dǎo)體以色列（Sony）合作，達(dá)成了3GPP Rel. 17 NTN NB-IoT RF性能驗(yàn)證的行業(yè)里程碑

羅德與施瓦茨與索尼半導(dǎo)體以色列（Sony）合作，達(dá)成了3GPP Rel. 17 NTN NB-IoT RF性能驗(yàn)證的行業(yè)首次里程碑。他們還成功驗(yàn)證了基于PCT的測(cè)試用例。兩項(xiàng)工作都有助于NTN NB-IoT技術(shù)的市場(chǎng)就緒。在2024年巴塞羅那世界移動(dòng)通信大會(huì)上，羅德與施瓦茨將在其展臺(tái)上展示與Sony的Altair NTN Release 17 IoT設(shè)備一起進(jìn)行NTN NB-IoT測(cè)試的實(shí)時(shí)演示。與Sony的合作中，羅德與施瓦茨成功驗(yàn)證了Sony的Altair設(shè)備的NTN NB-IoT功能。使用羅德與施瓦
關(guān)鍵字：羅德與施瓦茨索尼 3GPP Rel. 17 NB-IoT RF

是德科技聯(lián)合ETS Lindgren推出創(chuàng)新NB-NTN OTA測(cè)試解決方案

●? ?該聯(lián)合解決方案可用于評(píng)測(cè)支持?NB-NTN?的設(shè)備在空口條件下的發(fā)射機(jī)/接收機(jī)性能●? ?為加快移動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)的非地面網(wǎng)絡(luò)部署進(jìn)程賦能是德科技聯(lián)合ETS Lindgren推出創(chuàng)新NB-NTN OTA測(cè)試解決方案是德科技（Keysight Technologies, Inc.）和?ETS Lindgren?日前發(fā)布了一款創(chuàng)新的?OTA?測(cè)試解決方案，該方案可用于測(cè)試支持窄帶非地面網(wǎng)絡(luò)（NB-NTN）技術(shù)
關(guān)鍵字：是德科技 ETS Lindgren NB-NTN OTA

聚焦AI，探析邊緣智能新動(dòng)向，研華AI on Arm合作伙伴會(huì)議開(kāi)啟報(bào)名！

研華Arm人工智能合作伙伴會(huì)議將于3月28日于上海古井假日酒店召開(kāi)，此次會(huì)議將匯集芯片廠家和軟件生態(tài)合作伙伴，共同探討Arm平臺(tái)的AI技術(shù)創(chuàng)新及服務(wù)升級(jí)，開(kāi)拓邊緣智能在多行業(yè)全方位的應(yīng)用機(jī)會(huì)。議程一覽：上午主會(huì)場(chǎng)：邊緣運(yùn)算未來(lái)趨勢(shì) 迎接新興產(chǎn)業(yè)應(yīng)用新時(shí)代下午分會(huì)場(chǎng)1：硬件設(shè)計(jì)構(gòu)建AI可靠基礎(chǔ)下午分會(huì)場(chǎng)2：軟件服務(wù)助力AI應(yīng)用落地演講嘉賓：本次活動(dòng)邀請(qǐng)到來(lái)自高通，瑞芯微，Hailo，瞰瞰智能，微軟，麒麟，海華為各位帶來(lái)關(guān)于生態(tài)伙伴AI技術(shù)的新成果分享和落地應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)?；顒?dòng)亮點(diǎn)：●? ?與業(yè)
關(guān)鍵字：邊緣智能研華 AI on Arm

替代國(guó)產(chǎn)與支持AI，這個(gè)春天MCU看點(diǎn)滿滿

又是一年春來(lái)到，我們展望各種電子元器件未來(lái)市場(chǎng)之時(shí)首選的還是MCU，雖然話題度不如GPU和處理器，但真要較真出貨量，GPU+手機(jī)AP一年也賣不出MCU一個(gè)月的銷量。不管是電系工程新生還是電子開(kāi)發(fā)菜鳥，入門的第一課多半還是數(shù)字控制。躲不開(kāi)的AI話題不管是ChatGPT，還是最新的Sora，生成式AI進(jìn)一步擴(kuò)展了AI賦予了整個(gè)產(chǎn)業(yè)未來(lái)遐想的邊界，我們現(xiàn)在無(wú)法預(yù)見(jiàn)AI硬件的天花板，但我們可以很篤定AI硬件最接地氣的非MCU莫屬，或者說(shuō)只有下沉到MCU端的AI應(yīng)用，才能真正做到普世而非僅僅普適。雖然言必稱AI
關(guān)鍵字：替代國(guó)產(chǎn) AI MCU

羅德與施瓦茨通過(guò)新的GCF認(rèn)證一致性測(cè)試案例推動(dòng)了NTN NB-IoT技術(shù)的推廣部署

在最近舉行的第77號(hào)一致性協(xié)議組（CAG）會(huì)議上，羅德與施瓦茨使用其R&S CMW500無(wú)線電通信測(cè)試儀成功驗(yàn)證了工作項(xiàng)目333中的NTN NB-IoT測(cè)試案例。這意味著全球認(rèn)證論壇（GCF）能夠在其設(shè)備認(rèn)證計(jì)劃中激活該工作項(xiàng)目?，F(xiàn)在，物聯(lián)網(wǎng)芯片組、調(diào)制解調(diào)器及終端設(shè)備制造商以及測(cè)試機(jī)構(gòu)可以信賴經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的羅德與施瓦茨解決方案，將基于非地面網(wǎng)絡(luò)（NTN）的下一代物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備推向市場(chǎng)，從而實(shí)現(xiàn)陸地、海洋和空中無(wú)處不在的連接功能。獲得一致性認(rèn)可是將物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備推向市場(chǎng)的關(guān)鍵步驟之一。為了確保這些設(shè)備正常運(yùn)行
關(guān)鍵字：羅德與施瓦茨 GCF認(rèn)證，NTN NB-IoT

Arm Neoverse 新動(dòng)態(tài)助推基礎(chǔ)設(shè)施AI應(yīng)用表現(xiàn)

隨著人工智能 (AI) 滲透到教育、就業(yè)、制造、醫(yī)療和交通等領(lǐng)域，AI 正在改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展和Arm的日常生活，Arm 構(gòu)建了全球應(yīng)用最為普及的 CPU 架構(gòu)，在多個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)革新中發(fā)揮主導(dǎo)作用，影響了世界各地人們的日常生活。AI技術(shù)的光明前景讓算力資源開(kāi)始逐漸向AI應(yīng)用需求傾斜，甚至在最近一兩年新配置的算力基礎(chǔ)設(shè)施中如果沒(méi)有更好的AI應(yīng)用支持，可能會(huì)很快被市場(chǎng)所淘汰。Arm 高級(jí)副總裁兼基礎(chǔ)設(shè)施事業(yè)部總經(jīng)理 Mohamed Awad直言，Arm 是這一切變革的基石。眾多國(guó)際知名的大型科技企業(yè)正基于 Arm
關(guān)鍵字： Arm Neoverse 基礎(chǔ)設(shè)施 AI

AI視覺(jué)軟件在PCB板焊點(diǎn)檢測(cè)中的成功應(yīng)用

在電子制造行業(yè)中，保證PCB（Printed Circuit Board）板的焊點(diǎn)質(zhì)量至關(guān)重要，而AI視覺(jué)軟件的引入為這一領(lǐng)域帶來(lái)了革命性的變化。某電子制造廠一直致力于提高PCB板焊點(diǎn)的質(zhì)量，以確保最終產(chǎn)品的穩(wěn)定性和可靠性。然而，傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方式效率低，且容易出現(xiàn)漏檢的問(wèn)題，對(duì)于大規(guī)模生產(chǎn)來(lái)說(shuō)顯然不夠可行。因此，該廠決定引入AI機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，以提升焊點(diǎn)檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性。檢測(cè)原理AI機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)采用深度學(xué)習(xí)算法，通過(guò)學(xué)習(xí)大量樣本數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別和分類不同類型的焊點(diǎn)。系統(tǒng)首先對(duì)PCB板進(jìn)行圖像掃描，然后通過(guò)神經(jīng)
關(guān)鍵字： AI PCB焊點(diǎn) 檢測(cè)

AI在工業(yè)控制方面的應(yīng)用

隨著第四次工業(yè)革命的不斷推進(jìn)，AI技術(shù)正逐漸成為工業(yè)系統(tǒng)不可或缺的一部分，且仍在不斷地推動(dòng)著工業(yè)自動(dòng)化向更高水平的智能制造轉(zhuǎn)型。AI在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用，包括智能機(jī)器人、自動(dòng)化生產(chǎn)線、智能物流、質(zhì)量控制、設(shè)備維護(hù)等，讓工業(yè)制造逐步實(shí)現(xiàn)從自動(dòng)化到數(shù)字化、智能化的蛻變升級(jí)。在傳統(tǒng)視角中，工業(yè)控制似乎都是自動(dòng)化的事情，和AI隔得相對(duì)較遠(yuǎn)。但當(dāng)前工業(yè)科技飛速發(fā)展，我們應(yīng)該重新認(rèn)識(shí)當(dāng)前的工業(yè)控制技術(shù)了。根據(jù)IFAC對(duì)工業(yè)技術(shù)影響力的調(diào)查結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基于AI的控制在很多行業(yè)應(yīng)用已經(jīng)追趕、甚至超過(guò)了傳統(tǒng)的控制方法。在故
關(guān)鍵字： AI 工業(yè)控制人工智能