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搜尋「神經網路」,共 621

代理式 AI 正從雲端進一步延伸至邊緣與實體 AI。隨著開發者需要跨不同模型、執行環境與硬體目標進行開發,整體複雜度也隨之提高。Arm 的運算平台橫跨這整個連續運算範圍,背後有超過 2,200 萬名開發者組成的生態系,而這些開發者都需要經過

過去十年間,全球科技產業對AI與機器學習的想像,經歷了從量變到質變的洗牌。生成式AI並非全盤否定傳統判別式演算法,而是在其精準感知、即時控制的基石上,補足了抽象思考、泛化遷移與自主推理的拼圖。

如果把人形機器人拆開來看,最醒目的往往是AI晶片、攝影機、馬達與減速器;但真正決定它能否離開舞台展示、進入工廠與服務現場的,並不是其中任何一顆明星元件,而是各種快慢不同、風險不同的電子系統能否形成一個有秩序的整體。語言模型可以花數百毫秒理解

當實體AI與新一代機器人快速崛起,機器人產業的競爭維度已從「單一硬體零組件供應」徹底轉向「全系統整合與生態系對決」。面對台灣在全球市場中的戰略定位,恩智浦半導體(NXP)資深市場行銷經理黃佳琪指出,台灣擁有全球罕見且完整的電子系統整合底蘊,

AI PC的競爭常被濃縮成一個數字:NPU有多少TOPS。然而,一部真正可用的AI PC,從來不是把一顆NPU放進既有筆電就完成。

為了將類比廣播(AM與FM)與支援人工智能和機器學習(AI/ML)的音訊處理功能整合至高度靈活的單晶片解決方案,以因應新一代廣播技術挑戰。恩智浦半導體今(30)日推出新款車載音訊與廣播處理器SAF9800,以簡化車載資訊娛樂系統架構,提供汽

台灣三菱電機自動化公司近日假臺中科技大學民生校區舉辦第二屆「三菱電機智慧自動化設備創新實作競賽(Mitsubishi Electric Contest of Automation,MECA)」決賽暨頒獎典禮。經書面初審選出的9組大專院校隊伍

當今的汽車電子模擬在其規模與複雜度上,不斷挑戰運算建模的極限。Ansys(現已與新思科技合而為一)與EMA協助客戶藉由元模型建模減少時間、精力、成本與風險。

在近年全球智慧化浪潮與邊緣運算技術快速推進下,無線通訊晶片大廠Nordic於台北國際電腦展Computex 2026展會期間,全面展示在物聯網領域的最新突破與策略布局。本次展示的核心概念圍繞在多協議通訊的整合、邊緣人工智慧的導入、開源作業系

透過FPGA與NPU的雙重防線,現代量測設備成功在最前線截斷了龐大的數據海嘯,將傳統的「採集後分析」轉變為「在採集的瞬間即完成洞察」。

邊緣 AI融合多功能工作負載,致使傳統架構面臨低延遲與確定性的挑戰。當FPGA結合專用張量區塊與熟悉工具鏈,可協助開發者突破軟硬體壁壘,實現高效能、長壽命的智慧邊緣部署。

傳統以穩定串流為主的需求,逐漸轉向高密度、爆發性的資料流量突發。為因應機器學習同步所需的低延遲與低訊號抖動(Zero-jitter)挑戰,博通(Broadcom)推出整合神經網路處理單元(NPU)的 50G 家用閘道器單晶片— BCM688

國科會今日(8日)舉辦「Rethinking Intelligence: A NeuroAI Symposium(RIANS)」國際研討會,由計畫主持人中研院陳儀莊特聘研究員主持,國科會陳炳宇副主委代表出席。指出,面對AI與腦科學快速發展的

隨著軟體定義車輛(SDV)發展,車內控制系統的設計方式正悄悄改變。 過去,微控制器(MCU)主要負責執行既定邏輯,功能在設計完成後大致固定;但在軟體可以持續更新的架構下,控制器不再只是照既有指令運作,而需要承擔更多運算與調整的角色。 在這樣

車輛電子架構正從分散式設計逐步走向整合。 過去汽車多由多個電子控制單元(ECU)分別負責不同功能,從動力控制、電池管理到車身系統,各自獨立運作,再透過線束連接。隨著電動車與軟體定義車輛(SDV)發展,功能數量持續增加,也讓系統複雜度、重量與

虛擬量測技術是半導體產業從經驗驅動轉向數據驅動的里程碑。它不僅解決了實體量測的瓶頸,更為晶圓廠提供了製程透明度。

德州儀器(TI)推出兩款全新MCU系列,具備邊緣AI功能。MSPM0G5187與AM13Ex MCU整合了TI的TinyEngine神經處理單元(NPU),這是一款專為MCU設計的硬體加速器,能最佳化深度學習推論運算,在實現邊緣處理的同時,