设想这样一个系统,它可以探索解决复杂问题的多种方法,依托对海量数据的理解——从科学数据集到源代码,再到商业文档——并能够实时推理各种可能性。这种闪电般极速的推理不是未来的设想,而是如今亚马逊云科技客户AI生产环境中正在发生的事情。当前我们的客户在药物研发、企业搜索、软件开发等多个领域构建的AI系统规模令人惊叹,而这仅是开始。
Altair 因其愿景完整性和执行能力被评为领导者 上海 2025年6月27日 /美通社/ -- 全球计算智能领域领军企业Altair近日宣布,旗下Altair® RapidMiner®(数据分析与AI平台)再度被 Gartner 评为数据科学...
全面支持助力能耗优化与绿色转型
无线技术的未来,其实比想象中来得更快。6G技术的出现有望带来更高的性能和灵活性,其应用场景将远超我们今天的无线系统。预计到2030年代初,这些下一代网络就会投入商用,而整个行业正从研究阶段逐步转向开发和标准化阶段。
利用这两种趋势,我们利用NVIDIA Jetson Nano开发了一种实时螺栓检测和计数系统。该解决方案不仅涉及强大的机器学习模型的开发,还涉及在Jetson Nano等边缘设备上直接优化和部署这些模型,从而实现工业过程中的变革性自动化。
在汽车设计领域,机器学习正逐渐成为一股颠覆性的力量。传统的汽车设计往往依赖设计师的经验与创意,过程漫长且具有一定的局限性。而机器学习的介入,彻底改变了这一局面。通过对海量历史设计数据以及市场反馈的深度分析,机器学习算法能够精准洞察消费者的审美趋势和功能需求,从而为设计师提供极具价值的创意灵感。例如,丰田汽车利用生成式 AI 技术,在汽车设计的初始阶段,根据给定的参数快速生成多种设计模型,为设计师开拓了设计思路,极大地提高了设计效率。不仅如此,机器学习还能够在设计过程中进行实时的性能预测和优化。通过构建精准的模型,对汽车的空气动力学性能、燃油经济性、结构强度等关键性能指标进行模拟预测,帮助设计师及时调整设计方案,在满足美观需求的同时,确保汽车性能达到最优状态,实现设计与性能的完美平衡。
作者:Bruno Aziza , IBM 数据、人工智能和战略分析副总裁Stephen Mortefolio, IBM 数据和人工智能产品市场副总裁 北京 2025年6月18日 /美通社/ -- 数据科学家和机器学习工程师在整个企...
Nordic 突破性 nRF54L 系列和 Neuton.AI 自动化 TinyML 平台相辅相成,在边缘实现易于使用的超高效机器学习 (ML)
第十版年度全球报告揭示了人与技术的协同如何改变运营并增强工业韧性
2025年5月22日 – 提供超丰富半导体和电子元器件™的业界知名新品引入 (NPI) 代理商贸泽电子 (Mouser Electronics)宣布将于5月28-20日举办2025贸泽电子技术创新论坛首场活动。本期论坛将深度聚焦“边缘AI与机器学习”,云集Analog Devices, Amphenol, NXP, Silicon Labs, VICOR等业界知名厂商及产学研专家阵容,共同解构AI浪潮下企业数字化转型的创新路径和可持续发展战略,携手创造智能化未来。
机器学习是一种教会计算机从数据中学习并提高其性能的方法,而无需显式编程。
AI与物联网系统的融合改变了数据的处理、分析与使用方式。多年以来,各种 AI 解决方案始终基于云端部署,而如今边缘 AI 的兴起,在提升运行效率、增强安全性和改善运营可靠性方面提供了颇有潜力的解决方案。本文旨在深入剖析边缘 AI 的复杂性,探究其构成要素、应用优势及其快速演进的硬件支持体系。
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该项目旨在开发一种设备,以提高视障游泳者在不熟悉的室内游泳池中的安全性。该设备将使用机器学习来绘制泳池环境地图,实时检测障碍物,并向游泳者提供音频反馈。
边缘计算对于充分发挥人工智能 (AI)、机器学习和物联网 (IoT) 的全部潜能至关重要。供电和供电效率对于下一代边缘计算机系统优化性能非常关键。
在电子设计自动化(EDA)领域,随着芯片设计复杂度的不断提升,传统的自动化测试平台面临着诸多挑战,如测试用例数量庞大、异常检测效率低下以及根因分析困难等。为了解决这些问题,引入人工智能(AI)技术,特别是机器学习算法,成为提升自动化测试平台性能的有效途径。本文将探讨基于机器学习的异常检测与根因分析在AI赋能的自动化测试平台中的应用。
在电子设计自动化(EDA)领域,设计规则检查(DRC)是确保芯片设计符合制造工艺要求的关键环节。随着芯片设计复杂度的不断提高,DRC违规数量呈指数级增长,传统的人工检查方法已难以满足高效、准确的需求。机器学习(ML)技术的兴起为DRC违规分类和定位带来了新的机遇,通过训练模型自动识别和分类违规问题,能够显著提高检查效率和准确性。
我想和大家分享我的DIY遥控车的项目,在车上实现机器学习模型,这可能会给它带来自主功能。下一个生物就在这里,稍低一点。我受到了新技术,机器人,无人机的启发,并决定做一些与这个领域相关的事情。有一种想法是制造一种带有遥控器的东西,它可以飞行或驾驶,有可能播放视频和探测物体。我使用树莓板+摄像头作为图像处理单元,检测物体。Arduino Mega 2560以无线电模块为硬件核心来驱动汽车。此时通过SSH流建立视频传输。所以,让我们继续前进吧!
我们开始探索如何使用手势识别和嵌入式机器学习来控制物理模型。我们的目标是展示如何利用这些技术来创造直观、身临其境的体验,让用户以一种更自然、更免提的方式与模型或环境互动。
加速新药研发 北京2025年4月17日 /美通社/ -- 行业领先的生物医药科技公司英矽智能利用亚马逊云科技,构建生成式人工智能赋能的药物研发平台Pharma.AI,进行智能化靶点识别、分子设计和临床试验结果预测,以更高效、更精准的方式推动新药研发进程。基于亚马逊云科...