端侧AI
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ASML在2024年投资者日会议上就市场机遇提供最新看法：有望在2030年内实现营收和盈利的显著增长
在11月14日举办的2024年投资者日会议上，ASML将更新其长期战略以及全球市场和技术趋势分析，确认其到2030年的年收入将达到约440亿至600亿欧元，毛利率约为56%至60%。
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OPPO AI助力 2024年“中国高校计算机大赛-智能交互创新赛”圆满收官
2024年11月16日，杭州——由OPPO与浙江大学联合承办的第三届（2024年）中国高校计算机大赛——智能交互创新赛在浙江省杭州市举行了全国总决赛及颁奖典礼。本届竞赛以“交互无界，创意无限”为主题，聚焦人机交互技术，深度挖掘AI智能体的应用潜力，推动智能产业的升级和发展。
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天工大模型4.0 O1版（英文名：Skywork O1）将于11月27日启动邀测
北京2024年11月18日 /美通社/ -- 2023年4月17日，昆仑万维发布自研双千亿级大语言模型「天工1.0」正式奠定了国产大模型崛起之路。 2024年4月17日，「天工大模型3.0」震撼来袭，其采用4千亿级参数MoE混合专家模型，并将同步选择开源，是全球模型参数最大、性...
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亚马逊云科技助力参盘科技打造智慧供应链 加速冷链行业数智化升级
北京2024年11月18日 /美通社/ -- 新希望鲜生活冷链集团旗下专业从事供应链科技产业的服务商参盘科技选择亚马逊云科技为首选云服务供应商，基于亚马逊云科技的数据、存储、分析、机器学习等云服务构建智慧供应链解决方案，为食品与饮料、餐饮、泛零售等行业客户打造高效物流供应以及柔性...
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比亚迪BYD 9000座舱芯片曝光！4nm制程
11月18日消息，前不久比亚迪正式发布了方程豹豹8，共4款配置车型，售价区间37.98-40.78万元，其中部分豹8配备了硬派专属AI智能座舱，采用比亚迪定制4nm制程BYD 9000芯片。
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基于树莓派的目标检测使用TensorFlow和OpenCV
在计算机视觉领域，设计一个能够在一张图像中识别多个物体的综合机器学习模型是一项具有挑战性的任务。然而，随着深度学习和目标识别系统的最新进展，开发这种多目标识别系统变得更加容易。在这里，我们将使用TensorFlow和OpenCV与树莓派构建对象检测模型。
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一文探究竟! 嵌入式项目是怎样评估系统所需的RAM和ROM用量的？
ROM和RAM是人尽皆知的概念。即：RAM(random access memory)随机存储内存 ，这种bai存储器在断电时du将丢失其存储内容，故主要用于存储短时间使用的程序。ROM(Read-Only Memory)只读内存 ，是一种只能读出事先所存数据的固态半导体存储器。
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荣耀四周年联合网易云音乐为每个人创作专属年度AI单曲
深圳2024年11月15日 /美通社/ -- 2024年11月15日，在荣耀即将迎来独立四周年之际，AI众创版《GO BEYOND》正式上线，这首歌配乐来自荣耀2021年8月推出的英文版全球主题曲，中文歌词和声音画面则是以荣耀全球用户和荣耀员工共同投稿的内容为基础，通过AI技术创...
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降低工业和汽车应用中陶瓷电容器的电源要求
随着现代工业和汽车系统的快速发展，对电源管理的要求日益严格。陶瓷电容器，尤其是多层陶瓷电容器(MLCC)，在电源管理中发挥着至关重要的作用。然而，随着汽车、工业、数据中心和电信行业对电源需求的不断增加，陶瓷电容器的价格在过去几年中急剧上涨。
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2025 福布斯中国人工智能科技企业 TOP 50 评选正式启动
上海2024年11月15日 /美通社/ -- 根据Grand View Research预估，从2024年到2030年，全球AI市场规模将以36.6%的复合年增长率(CAGR)快速增长。紧随时代发展潮流，作为全球AI领先国家之一，中国近年来进一步强化了对AI及其相关产业的指引和投...
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基于温度的非接触式考勤系统，采用NodeMCU和MLX90614红外测温仪
新冠肺炎疫情爆发后，非接触式测温设备越来越受欢迎，大多数采用红外温度传感器。这个装置在没有任何身体接触的情况下测量人的体温。今天我们还将使用NodeMCU和Arduino IDE来接口MLX90614红外温度传感器。
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光刻机巨头抛出重要信号！半导体行业大拐点要来了？
当地时间11月14日，ASML在荷兰举办的2024年投资者日会议上，公开发表了关于市场机遇的最新看法。虽然只是短短的几行字，但却释放了多重信号。
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Microchip借助NVIDIA Holoscan平台加速实时边缘AI部署
PolarFire® FPGA 以太网传感器桥接器为NVIDIA边缘 AI 平台提供低功耗多传感器桥接功能
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基于径向基神经网络的尾门优化研究
某一新车尾门悬挂重达35 kg备胎 , 需满足下垂性能指标及轻量化需求 ,针对传统人工迭代优化周期长 、难度大的 问题 ,提出一种基于径向基神经网络(RBF)的尾门优化方法 , 首先将尾门结构参数和料厚定义为可优化设计变量 , 然后通过试验 设计(DOE)生成不同设计变量与车门下垂性能对应关系的多组数据 , 再基于RBF建立结构参数和性能的非线性映射 , 最后基于 Isight的遗传算法对尾门参数进行优化 。结果表明 ,优化方案尾门满足下垂下坠性能 ,并且减重1. 0 kg(3. 7%)。该研究对尾门 优化设计有较大的工程参考价值。
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博世与清华大学续签人工智能研究合作协议，共同推进工业领域人工智能发展
● 博世将在未来五年投入5000万元人民币支持研究合作； ● 清华大学—博世机器学习联合研究中心自2020 年成立以来已发表百余篇顶级会议论文； ● 博世中央研究院总裁Thomas Kropf教授表示：“博世致力于推动工业领域人工智能的发展。与清华大学的紧密合作将有助于博世加快人工智能技术的发展，并将创新研究成果快速投入应用。”
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