想要了解“深度学习+”,我们必须回到深度学习技术在中国落地生根的历史当中。2006年,辛顿等人意外发现了多层神经网络带来的全新可能性,就此将上世纪80年代已经产生的机器学习技术,推动到了深度学习的新阶段,而深度学习技术在一系列AI测试任务上的优异表现,也重新燃起了人们对AI的期待。客观来说,经历了两次寒冬的AI技术,能够再次复兴的核心要素就是深度学习技术的出现。
提高生产力和降低运营成本,是所有企业/工厂努力追求的目标,由此引发对增强边缘智能新技术的需求暴增。不过您可能会好奇,“边缘是什么意思”?在ADI看来,“边缘”是机器与现实世界融合或交互之地。
无论构建什么样的物联网系统,都必须具备三个“必备”要素:传感器节点、网关和云网络。
集成硬件与软件,构建边缘到云应用 2017年,台北–全球嵌入式计算领导厂商研华科技,继2016年推出物联网网关后,研华整合更多的软件模组与服务,进一步推出EIS-Edge I
根据SAR Insight & Consulting最新的人工智能/机器学习嵌入式芯片数据库显示,在2019-2024年,全球支持人工智能的设备和边缘计算的CAGR将以64.2%的速度增长。
本文讨论毫米波技术如何为自主机器人提供边缘智能,使传感器能够做出实时决策,以减缓或停止机器人,并确保其在工业机器人应用中的持续性能。
2017年,台北–全球嵌入式计算领导厂商研华科技,继2016年推出物联网网关后,研华整合更多的软件模组与服务,进一步推出EIS-Edge Intelligence Server——IoT边缘智能服务器系列。