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機器學習（Machine Learning），是研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

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ml技術

選擇邊緣ML應用程序硬件的注意事項

隨著邊緣機器學習（ML）應用的不斷發(fā)展，EE 需要了解邊緣的 ML，尤其是在處理和處理硬件方面。隨著邊緣的日益擴散機器學習技術上，工程師有必要...

2023-01-27 標簽：處理器 ML 機器學習 1523 0

256Gb/s就緒套裝：PCIe Gen6驗證IP

AI、ML 和自動駕駛等新興應用的數(shù)據(jù)量非常大。應用程序性能和結果質量在很大程度上取決于數(shù)據(jù)的豐富性和計算基礎架構的性能。PCIe Gen6 提供可擴展...

2023-05-25 標簽：AI ML 自動駕駛 1469 0

基于 Renesas 的 RA8M1 實現(xiàn) AI 和 ML 部署

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2024-04-23 標簽：AI Renesas ML 1331 0

在MCU上“跑”機器學習依然也很給力

機器學習（ML）是解決涉及模式識別問題的一個非常好的工具，ML算法能將雜亂的原始數(shù)據(jù)轉化為可用信號。其基本流程是基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生模型，然后利用模型預測輸出，...

2022-07-20 標簽：mcu ML 機器學習 1201 0

為什么UCIe是多芯片系統(tǒng)的集成互連

傳統(tǒng)的單片 SoC 正在達到超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的人工智能（AI）、機器學習（ML）和高性能計算（HPC）等數(shù)據(jù)密集型應用的功耗、性能和面積（P...

2023-05-05 標簽：soc AI ML 1161 0

使用電流傳感器高效地采集數(shù)據(jù)，實現(xiàn) AI 預測性維護

作者：Clive “Max” Maxfield 物聯(lián)網(wǎng) （IoT）引發(fā)了人們對使用人工智能（AI）和機器學習（ML）技術來監(jiān)視機器（包括電機、發(fā)...

2023-10-03 標簽：AI 電流傳感器 ML 1076 0

為什么以及如何將 Efinix FPGA 用于 AI/ML 成像第 2 部分：圖像采集和處理

作者：Adam Taylor 編者按：全新的 FPGA 架構方法帶來了更精細的控制和更大的靈活性，以滿足機器學習（ML）和人工智能（AI）的需求...

2023-10-03 標簽：fpga HDMI AI 1075 0

FPGA的Block RAM級聯(lián)架構給AI/ML帶來超高數(shù)據(jù)流通量

隨著數(shù)據(jù)中心、人工智能、自動駕駛、5G、計算存儲和先進測試等應用的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)流量不斷增大，不僅需要引入高性能、高密度FPGA來發(fā)揮其并行計算和可編程硬...

2022-07-06 標簽：fpga AI ML 1072 0

提高TinyML、ML-DSP和深度學習工作負載的能效

近來，對實時決策、降低數(shù)據(jù)吞吐量以及注重隱私的需求，已將人工智能處理的很大一部分工作轉移到邊緣。這一轉變催生了大量邊緣人工智能應用，每種應用都有著不同...

2023-11-09 標簽：dsp CEVA ML 1060 0

使用Xcelium ML簡化您的驗證環(huán)境

Xcelium機器學習（ML）應用程序通過自動化模擬過程和控制測試的隨機化來應對這些挑戰(zhàn)。它使用機器學習算法從以前的回歸會話中學習，并自動優(yōu)化每次模擬運...

2023-04-20 標簽：自動化 ML 機器學習 994 0

適用于MEMS傳感器的先進ML：提高精度、性能和功耗

*附件：適用于MEMS傳感器的先進ML：提高精度、性能和功耗.pdf 當前一代傳感器現(xiàn)在可以通過在邊緣利用機器學習（ML）技術來收集、分析和發(fā)送重要數(shù)據(jù)...

2024-11-25 標簽：傳感器 mems ML 883 0

將ML模型推向邊緣實現(xiàn)了AI的新用例

如前文所討論的那樣，ML模型通常依賴于大量的并行運算。本質上講，它們需要原始的計算能力。但是，在算力和設備消耗的實際功率之間始終要進行權衡與取舍。要將M...

2023-05-09 標簽：MCU AI ML 879 0

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2023-10-03 標簽：fpga AI 開發(fā)板 850 0

三大嵌入式軟件開發(fā)趨勢

1?產(chǎn)業(yè)背景 2024年2月IDC發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2023年中國物聯(lián)網(wǎng)（IoT）連接量超66億個，未來5年復合增長率約16.4%[1]。隨著物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)...

2024-12-16 標簽：嵌入式 AI 虛擬化 818 0

創(chuàng)造無限可能：全新恩智浦MCX N系列高性能MCU

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2023-05-25 標簽：傳感器 mcu ML 760 0

使用 Renesas RA8M1 MCU 快速地部署強大高效的 AI 和 ML 功能

作者：Kenton Williston 人工智能 (AI)、機器學習 (ML) 和其他計算密集型工作負載在物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 網(wǎng)絡邊緣的興起，給微控制器...

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機器學習讓存儲器設計提速N個數(shù)量級

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2023-05-25 標簽：存儲器人工智能 ML 689 0

如何快速部署邊緣就緒的機器學習應用

作者：Stephen Evanczuk 機器學習（ML）為創(chuàng)造智能產(chǎn)品提供了巨大的潛力，但神經(jīng)網(wǎng)絡（NN）建模和為邊緣創(chuàng)建 ML應用非常復雜且困...

2023-10-03 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡物聯(lián)網(wǎng)開源 624 0

如何通過生產(chǎn)就緒平臺快速構建和部署自適應邊緣視覺應用

作者：Stephen Evanczuk 在越來越多的嵌入式視覺應用中，如機器視覺、安保、零售和機器人，人工智能（AI）在基于邊緣的智能攝像頭上的應用...

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智能虛擬助手如何徹底改變行業(yè)

智能虛擬助手（IVA）是一種軟件程序，它使用人工智能（AI）來執(zhí)行不同的活動或根據(jù)給予他們的響應或任務為個人提供服務。IVA 通常旨在理解自然語...

2023-06-08 標簽：物聯(lián)網(wǎng)人工智能 ML 504 0

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