北京,2025年1月15日——蓝牙技术联盟(Bluetooth Special Interest Group,SIG)宣布,蓝牙亚洲大会(Bluetooth Asia)将于2025年5月22日至23日在深圳会展中心(福田)5号馆举办。作为蓝牙技术的年度盛会,2025蓝牙亚洲大会在时隔五年后重磅回归,旨在为全球行业领袖、开发者和创新人士分享蓝牙技术的最新进展,共探蓝牙生态的未来发展趋势。
2025年InvestOps报告要点: 一份对200名全球买方运营领导者进行调查的最新报告显示,大多数人(75%)理解整合人工智能的潜在好处,但需要更多信息才能将其整合到投资流程中。 受访者从定性角度强调了对于...
DataMan 290和390条形码读取器受到业界领先客户的青睐,具备出色的可靠性和易用性 马萨诸塞州纳蒂克2025年1月14日 /美通社/ -- 工业机器视觉领域的领导者Cognex Corporation(纳斯达克股票代码:CG...
无论是在人工智能推理、机器人开发、大型语言模型还是边缘计算项目中,Jetson Orin Nano Super都能提供超乎预期的强大计算能力。开发人员不仅可以在原有的基础上进一步优化代码来执行更复杂的AI任务,还可以通过改进GPU和CPU性能来实现更高效的实时处理。
在刚刚结束的2025年美国消费电子展(CES 2025)上,三星AI(智能)伴侣机器人Ballie,这款形似保龄球的小精灵,历经多次迭代,以多元化的功能为观众呈现了一幅未来生活的生动画卷。
人工智能(AI)是为了模仿人类的认知能力而设计的,它的许多应用都是受我们的五感--视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉的启发。在艾省, 想象力 与计算机视觉相对应,使机器能够解释图像和视频。 听到 由自然语言处理(NLP)和语音识别系统复制,使AI能够理解和生成人类的语音。 接触 通过触觉反馈和机器人来模拟,这有助于机器人对物理互动作出反应。尽管不太先进, 品味 和 闻到 通过原子能机构驱动的化学分析和食品及香味应用传感器进行探索。
随着人工智能(AI)继续革命性的产业,其在关键应用中的作用继续指数增长。所有这些创新带来了越来越多的关注--我们如何保持AI系统的安全?与传统应用程序不同的是,人工智能处理的是高度敏感的数据、复杂的模型和不适合传统安全措施墙内的庞大网络。建立在确定的网络周界内的信任基础上的传统安全模式,在保护人工智能工作流的高度分布、动态和敏感性质方面证明是不够的。在人工智能的背景下,敏感数据、复杂模型和分布式系统相互交叉,零信任提供了一种前瞻性的整体安全方法。
低功耗 SMARC 模块AI 加速和图形处理性能再次提升
2025 年,对于汽车行业而言注定是不平凡的一年。在行业蓄势待发的同时,几大重要趋势愈发显现,比如汽车行业的重点正在转向人工智能领域,软件定义汽车将备受青睐, 5G乃至将来6G 无线网络在汽车行业应用的普及,电动汽车的市场渗透率将持续上升,电池技术的加速迭代升级等等。是德科技电动汽车与能源解决方案战略规划经理 Cecile Loison 和 是德科技软件定义汽车解决方案战略规划经理 Ken Horne 在本文中就相关话题展开了深入探讨。
2025年1月14日,深圳——全球领先的智能设备公司OPPO宣布与松下就蜂窝通信标准必要专利签署了一项全球专利交叉许可协议。协议由双方友好协商达成,内容涵盖知识产权的多领域合作计划,并将终结双方在全球范围内所有司法管辖区的未决诉讼。
不管它的行业如何,每个组织都有一个AI解决方案,正在致力于AI集成,或者在其路线图中有一个计划。虽然开发人员正在接受发展所需的各种技术技能的培训,但高级领导必须侧重于整合这些努力并使之与更广泛的组织协调一致的战略。在本文中,让我们回顾一下整个AI产品环境。我们将确定组织可以在哪些领域增加重要的客户价值,开发开发人员的必要技能,利用现代人工智能开发工具,以及构建团队以提高效率。
神经网络与人工智能transformer主要差异
本文全面概述了近年来在数据库管理系统领域取得的进展,包括关系数据库和非关系数据库。它概述了数据库技术的现状,确定了将影响未来数据库管理的新兴技术,并讨论了今后可能的研究和发展方向。在不断变化的技术环境中,数据库管理是许多企业和组织的基石。随着数据量继续呈指数增长,对更高效、可伸缩和安全的数据库解决方案的需求变得至关重要。
如果有一个领域人工智能清楚地显示了它的价值,那就是 知识管理 .每个组织,无论规模大小,都被大量文件和会议记录淹没。这些文档通常组织得很差,使任何人几乎不可能阅读、消化和掌握一切。然而,利用大型语言模型(LLMS)的力量,这个问题最终得到了解决。LLMS可以读取各种数据并检索答案,从而彻底改变我们管理知识的方式。
人工智能已经成为世界上一些变革性最强的技术背后的推动力。从医疗、金融到汽车和娱乐等行业的重塑潜力无穷。然而,随着人工智能的采用继续激增,对训练和部署这些复杂模型所需的巨大处理能力的需求也随之激增。这导致了数据中心资本支出和业务支出的上升,而数据中心是这场数字革命的支柱。
数据体系结构就是这样:用户在存储和使用数据时必须遵循的规则和指导方针。将这一数据管理集中到一个单一的统一平台上,对住房和发展都有很大好处,但也有一些新出现的挑战,如数据的复杂性和安全方面的考虑,这将使这种简化变得更加复杂。受欢迎的 生成的人工智能 ,这将推动技术产业的发展,这意味着数据架构将在这个革命性的现代时代完全改变。
通过利用人工智能技术,初创公司正在彻底改变他们的成长轨迹。从处理客户询问的智能聊天机器人到复杂的个性化用户体验推荐系统,人工智能工具使小型团队实现了巨大的影响。现代创业公司现在可以自动化复杂的操作,从数据中获得可行的见解,并有效地扩展他们的服务--这些曾经为大型企业保留的能力。让我们从系统体系结构的角度来探讨在初创企业中人工智能的实际实现,研究基本的技术堆栈和现实世界中的应用程序。
当它不是一个魔法或邪恶的实体, 人工智能 往往被减为一个任期: 软件 .这种简化可能会掩盖构建真正的AI系统的元素的复杂性和丰富的结构性相互作用。
大脑做出复杂决策所需的能量水平与人工智能处理器做出同样决定所需的能量消耗之间存在差异。通过模仿人类大脑的节能操作,TDK公司。已经开发出一种神经形态的元件,叫做旋转记忆器,它有可能将人工智能应用的耗电降低到传统设备的1/100。
不过,应该指出的是 AI的 实际上已经更好地重塑了项目管理,同时,掌握其流程实际上相当复杂。它是最好的资本,这使人工智能在这里发挥作用。众所周知,人工智能已经彻底改变了我们执行AI的方式,使我们的流程更加高效、适应性和数据驱动。