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机器视觉：汽车制造智能化转型的必选项
当汽车产业迈入 “电动化、智能化、网联化” 三重变革，3 万余个零部件的精密协同与超 1 亿行软件代码的稳定运行，对制造体系提出了前所未有的严苛要求。机器视觉系统作为工业自动化的 “智慧眼睛”，正从边缘辅助装备升级为核心生产设施，其在质量控制、成本优化、柔性生产等方面的多维价值，值得汽车制造商重新审视与深度布局。
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国产边缘 AI 芯片：谁将掌控万物智能的 “最后一厘米”?
就在所有人将目光聚焦于云端 AI 军备竞赛时，一场决定中国智能未来的关键战役，正在我们触手可及的边缘地带悄然打响。你的手机、家里的摄像头 、工厂的机器人 、街上的自动驾驶汽车 —— 这些设备的 “大脑” 正成为科技巨头们争夺的新焦点。没有庞大的数据中心支持，它们必须在最后一厘米的距离上，独自完成感知、决策和学习的全过程。
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负责任的赋能技术实现边缘 AI 全面适用
在当今数字化时代，边缘 AI 正以前所未有的态势改变着我们的生活与产业格局。从智能安防到自动驾驶，从医疗健康到工业制造，边缘 AI 的身影无处不在。然而，要实现边缘 AI 的全面适用，仍面临诸多挑战，而负责任的赋能技术则成为攻克这些难题的关键所在。
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Orange与Google Cloud建立人工智能和边缘计算服务合作伙伴关系
Orange和Google Cloud宣布建立战略合作伙伴关系，以加速Orange的IT基础架构的转型以及未来云服务(尤其是边缘计算)的发展。该协议加强了Orange的承诺，正如其Engage 202
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Glow神经网络编译器首次应用于MCU，面向边缘端机器学习
2020年8月5日，恩智浦半导体NXP Semiconductors N.V.（纳斯达克代码：NXPI）今日发布了eIQ机器学习（ML）软件对Glow神经网络（NN）编译器的支持功能，针对恩智浦的i
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多云和边缘提供巨大价值，但仍存在重大挑战
物联网（IoT），人工智能（AI）和机器学习的日益普及正在改变应用程序和数据的分布，这些应用程序和数据正迅速部署在多云和边缘环境中。Gartner预计，到2022年，超过50％的企业数据将在多个云和边
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边缘智能传感器概述
什么是边缘智能传感器?它有什么作用?在我的上一篇博文中，我讨论了德州仪器(TI)毫米波(mmWave)传感器如何为工厂中的机械臂提供边缘智能。现在，我想讨论毫米波技术如何为自主机器人提供边缘智能，使传感器能够做出实时决策，以减缓或停止机器人，并确保其在工业机器人应用中的持续性能。
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从云端到边缘，数据处理面临哪些问题？
如今物联网的应用越来越广泛，但需要具有企业的视角。这意味着垂直行业应用程序、开发生态系统、产品设计、硬件、部署等。
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机器人AI处理技术的推动需要AI的发展
无论是传统的工业机器人系统，还是当今最先进的协作机器人（Cobot），它们都要依靠可生成大量高度可变数据的传感器。这些数据有助于构建更佳的机器学习（ML）和人工智能（AI）模型。而机器人依靠这些模型变得“自主”，可在动态的现实环境中做出实时决策和导航。
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AI从云端转向边缘，新架构顺势兴起！
在最近举行的Linley处理器研讨会上，Cadence设计系统公司和Flex Logix技术公司分别发布了专门针对边缘AI的设计架构。两种架构都专注于将AI功能引入边缘节点设备，而且重点是减少内存占用。
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基于FPGA的Sobel边缘检测应用
