贸泽电子 - 博客 | 人工智能

2022 年 10 月 31 日, 作者 Doctor M 分类 All, 人工智能

为什么人们需要更低功耗的人工智能？麻省理工学院（MIT）副教授Vivienne Sze此前在接受采访时表示，人工智能应用正在向智能手机、微型机器人、互联网连接设备和其他功率和处理能力有限的设备转移，意味着数据处理不再需要在云端、仓库服务器机架上进行，从云上卸载计算使我们能够扩大人工智能的影响范围，通过减少与远程服务器通信造成的延迟来加快响应时间。

标记: 边缘计算, 人工智能

你没看错：如今MCU上“跑”机器学习，也很给力！

2022 年 9 月 7 日, 作者 Doctor M 分类 All, 人工智能

机器学习（ML）是解决涉及模式识别问题的一个非常好的工具，ML算法能将杂乱的原始数据转化为可用信号。其基本流程是基于数据产生模型，然后利用模型预测输出，从而实现无需人工交互即可完成学习、推理和决策等目的。然而，对高性能计算资源的需求将许多ML应用程序限制在云中。也就是说，只有云数据中心级别的性能才能满足ML对算力的要求。

标记: MCU, 机器学习, 嵌入式处理器, 人工智能

边缘智能趋势明显，系统安全更要重视

2022 年 2 月 28 日, 作者 Doctor M 分类边缘计算

在核心技术不断突破，标准体系持续完善的情况下，全球物联网产业进入了高速发展阶段。根据全球移动通信系统协会（GSMA）的预测数据，2025年全球物联网设备的数量预计将达到246亿个，为网络传输资源带来巨大压力。

标记: 边缘计算, 人工智能, 系统安全

当工业物联网遇到AI，会发生什么？

2022 年 2 月 9 日, 作者 Doctor M 分类物联网

或许这就是为什么在没有IIoT提供关键帮助的情况下，企业很难在工业4.0带来的大规模数字转型中能够生存下来的重要原因。而人工智能（AI）和IIoT这两种技术的结合，能有效管理并充分利用数字化生产过程中产生的海量数据，把工业过程控制提升到一个全新的高度。

标记: 工业物联网, 基础设施, 嵌入式系统, 人工智能

借助MPU快速打造消费类应用的方法论

2022 年 1 月 10 日, 作者 Doctor M 分类 All, 人工智能

人工智能时代，智能终端的出现意味着简单的顺序控制/处理已经无法满足用户需求，人机交互（HMI）的刚性需求需要更强大的系统性能，并运行复杂的应用程序。

标记: MPU, 嵌入式系统, 人工智能

人工智能如何改善你的睡眠

2021 年 11 月 15 日, 作者 Adam Kimmel 分类 All, 机器学习, 人工智能

从更快的疾病诊断到优化医疗设备库存管理，AI已经在不断改进医疗应用的方方面面。将AI用于调节和改善睡眠，可以为病人提供近24小时的护理改善。

标记: 人工智能, 深度学习, 物联网, 智能家居, 智能卧室

标准缺失让RPA前路坎坷

2021 年 11 月 2 日, 作者 Jeff Shepard 分类工业, 机器人

机器人流程自动化 (RPA) 涉及到开发的大众化，这意味着需要一定程度的标准化。但是目前几乎没有在标准化方面的努力。到目前为止，唯一可供采用的标准是IEEE的分类标准，而RPA供应商仍在继续提供专有和各自独立的解决方案。

借助于Kria SoM部署边缘人工智能

2021 年 10 月 6 日, 作者 Adam Taylor 分类 All, 开源, 设计

生产线已步入了快节奏时代，但要提高交付速度和客户满意度，势必需要在装运前检测制造或包装缺陷。然而，自动化检测设备需要在不降低生产线速度的情况下进行处理和做出决策。所以，我们需要借助于Xilinx Kria K26系统模块 (SoM) 等器件的帮助。

何为脑机接口？一篇文章帮你搞懂！

2021 年 8 月 19 日, 作者 Paul Golata 分类 All, 人工智能

脑机接口 (BCI) 应用加速了医疗器械行业的转变。在文中，我们将深入探讨此领域，并介绍测量脑电波所需信号链中的一些关键电子元件，以及AI是如何将这些元件整合起来的。

标记: ai, bci, dl, eeg, 大脑, 计算机, 接口, 脑电图, 人工智能, 深度学习, 信号链, 医疗

医疗的未来：当新兴科技用于医疗实践

2021 年 8 月 13 日, 作者 Wang Dongang 分类 All, 机器人, 人工智能, 医疗

随着科技发展，医疗科技也会相应进步，更好地帮助人类实现健康和长寿。本文讨论了新兴科技在医疗中的应用。这些技术包括传感技术、人工智能、机器人技术、微纳米技术、基因技术等，应用场景涵盖了医疗传感、医学成像、智能诊断、人机交互、远程医疗和个性化医疗。基于对新兴科技和医疗场景的分析，本文展望了医疗领域未来的发展趋势，即从治病转向健康管理，并且走向更精细的诊疗。此外，本文也提出了一些在技术落地过程中存在的难点，包括审查机制的冗杂与不完善、人工智能算法的局限性以及潜在的医疗伦理问题等。

标记: 机器人, 基因技术, 技术落地, 人工智能, 未来医疗

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