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XMOS将以全新智能音频及边缘AI技术亮相广州国际专业灯光音响展
中国深圳，2025年5月——全球领先的边缘AI和智能音频解决方案提供商XMOS宣布：将于5月27-30日亮相第23届广州国际专业灯光、音响展览会（prolight + sound Guangzhou，以下简称“广州展”，XMOS展位号：5.2A66）。在本届展会上，XMOS将展出先进的音频及多模态AI传感器融合接口（AI Interface）、AI降噪（AI Denoise）及空间音频（Spatial Audio）、DSP音效（DSP Sound Effect）、Hi-Fi解码器参考设计（Hi-Fi Decoder Reference Design）和麦克风阵列参考设计（Microphone Array Reference Design）等技术和方案。
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智聚边缘 创见未来 贸泽电子2025技术创新论坛探讨“边缘AI与机器学习”新纪元
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。
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动态电压频率调节（DVFS）在边缘AI设备中的能效优化
随着边缘AI设备的广泛应用，如智能摄像头、智能音箱、自动驾驶辅助设备等，对设备的能效要求日益提高。边缘AI设备通常需要在有限的电池电量或严格的功耗限制下运行，同时保证AI任务的实时处理能力。动态电压频率调节（Dynamic Voltage and Frequency Scaling，DVFS）技术作为一种有效的能效优化手段，能够在保证性能的前提下，动态调整处理器的电压和频率，从而降低功耗。
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使用DEEPCRAFT™和MicroPython轻松实现边缘AI
半焊板，传感器粘在任何移动的东西上——每一个原型都是从混乱和希望开始的。你的想法看起来很有希望，但甚至在你开始之前，获取实时传感器数据就成了主要的障碍。突然间，您被埋没在嵌入式C驱动程序、破碎的日志和神秘的bug中，只是试图回答：“传感器实际感知到什么?”灵感的火花在繁琐的设置墙后消失了。
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XMOS推出支持AES67标准的以太网音频解决方案——使高兼容性和低延迟专业音频传输及播放成为可能
中国深圳，2025年5月——全球领先的边缘AI和智能音频专家XMOS宣布：推出支持AES67标准的以太网音频解决方案和对应的开发板，以支持零售和工业环境中广泛采用的公共广播系统、建筑物中的背景音乐及音频采集、公共交通或建筑设施中的小型对讲解决方案；该开发板集成了将语音和音频设备添加到任何网络所需的一切功能。AES67协议已在欧洲等区域市场得到了广泛的应用，XMOS计划将在2025年下半年支持中国客户引入该方案，向包括国内市场在内的全球市场提供更加灵活和性价比更高的专业音频产品和系统。
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应用边缘AI面临哪些挑战？边缘AI有哪些缺点
边缘AI将是下述内容的主要介绍对象，通过这篇文章，小编希望大家可以对它的相关情况以及信息有所认识和了解，详细内容如下。
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边缘AI用于实时分析应考虑什么？？？
以下内容中，小编将对边缘AI的相关内容进行着重介绍和阐述，希望本文能帮您增进对边缘AI的了解，和小编一起来看看吧。
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边缘AI模型的反逆向工程：神经网络混淆与硬件绑定技术
随着边缘计算与AI技术的深度融合，边缘AI模型在智能安防、自动驾驶、工业物联网等领域得到广泛应用。然而，模型作为AI系统的核心资产，面临严重的逆向工程威胁：攻击者可通过反编译、模型窃取等技术手段，获取模型结构与参数，进而复现或篡改模型，导致知识产权泄露、服务中断甚至安全漏洞。本文提出一种基于神经网络混淆与硬件绑定的综合防御框架，通过代码混淆、硬件特征绑定与动态加密技术，构建多层次防护体系。
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智能设备搭载边缘 AI 有何优势？边缘AI如何用于实时分析
本文中，小编将对边缘AI予以介绍，如果你想对它的详细情况有所认识，或者想要增进对它的了解程度，不妨请看以下内容哦。
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创建必备特性和功能列表助力边缘AI
在这篇文章中，小编将为大家带来边缘AI的相关报道。如果你对本文即将要讲解的内容存在一定兴趣，不妨继续往下阅读哦。
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如何应对智能设备边缘 AI 发展面临的挑战
今天，小编将在这篇文章中为大家带来边缘AI的有关报道，通过阅读这篇文章，大家可以对它具备清晰的认识，主要内容如下。
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边缘AI能带来什么？边缘AI安全性+网络协议介绍
在这篇文章中，小编将对边缘AI的相关内容和情况加以介绍以帮助大家增进对它的了解程度，和小编一起来阅读以下内容吧。
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边缘AI与边缘计算有什么关系？边缘AI边缘计算架构介绍
一直以来，边缘AI都是大家的关注焦点之一。因此针对大家的兴趣点所在，小编将为大家带来边缘AI的相关介绍，详细内容请看下文。
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你了解边缘AI吗？边缘AI两项关键技术介绍
在下述的内容中，小编将会对边缘AI的相关消息予以报道，如果边缘AI是您想要了解的焦点之一，不妨和小编共同阅读这篇文章哦。
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边缘AI芯片架构的思考：为何可扩展GPU架构值得关注
随着大模型在不断演进的同时将推理应用大规模推向边缘和端点设备，以及物联网智化、具身智能、AI智能体(AI Agent)和物理AI等新的AI应用场景和模式的快速涌现，AI赋能设备的主控芯片设计师正面临着全新的挑战。尤其是对于边缘和端点设备，它们既可能成为大模型的承载设备，也可能是用智能去为应用提供更好的核心功能，新的产品定义方向使主芯片架构师不得不去思考，其芯片在如何应对大模型快速演进的同时，还能实现用智能手段赋能传统应用和实现新兴功能。
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基于Arduino的边缘AI构建自定义对象检测系统
现在我们可以打开Colab Notebook，并连接到运行时。如果你只是尝试，选择CPU，因为它是免费的，有最长的运行时间。GPU处理更快，但可能需要购买计算单元以在高峰时间运行。
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下一代物联网：芯科科技和Arduino借助边缘AI和ML简化Matter设计和应用
2024年1月，Silicon Labs(芯科科技)和Arduino宣布建立合作伙伴关系，旨在通过Arduino Nano Matter开发板(基于芯科科技的MGM240系列多协议无线模块)的两阶段合作来简化Matter协议的设计和应用，同时通过这一功能强大且支持人工智能和机器学习(AI/ML)硬件加速器的开发板，帮助开发人员更容易实现创新的边缘AI和ML产品，进而开启下一代物联网(IoT)的崭新局面。
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如何在Jetson Nano上使用YOLOv8实时检测和计数空白空间
YOLOv8(你只看一次，版本8)。是一种最先进的物体检测模型，以其速度和准确性而闻名。它能够快速准确地实时识别物体，使其成为空空间检测应用的理想选择。通过定制YOLOv8，我们可以训练模型专门识别Empty Space，增强其有效性。
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GPU领域再迎重大创新——全新Imagination DXTP GPU将功效提升20%
功效比超高的DXTP GPU IP将为图形计算与边缘AI应用SoC的创新提供巨大的帮助
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英飞凌边缘AI平台 DEEPCRAFT™ Studio通过Ultralytics YOLO 模型增加对计算机视觉的支持
【2025年3月7日, 德国慕尼黑讯】全球功率系统、汽车和物联网领域的半导体领导者英飞凌科技股份公司(FSE代码：IFX / OTCQX代码： IFNNY)在DEEPCRAFT™ Studio中增加了对计算机视觉的支持，扩大了当前对音频、雷达和其他时间序列信号数据的支持范围。在增加这项支持后，该平台将能够用于开发低功耗、低内存的边缘AI视觉模型。这将给诸多应用领域的机器学习开发人员带来极大的便利，例如工厂可以借此实现对零件的实时视觉检测、机器会在有人靠近时自行关闭;智能家居设备可以监测物体、人类或宠物。总之，视觉能够为边缘AI应用带来巨大的可能性。
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