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人工智能
中国芯片产业的大梁都是谁在挑?
在芯片领域,清华大学正发挥着难以估量的重要影响力,成为充满活力的芯片“梦工厂”,主宰着一大批民族芯片的根基。
2018-11-21
产业前沿
EDA/IP/IC设计
处理器/DSP
产业前沿
美国拟管制14项新兴技术出口,涉及哪些“敏感科技”?
商务部工业安全署已经发布了关于这项政策制定的先期通知,列出了14个政府考虑进行管制的领域,美国这项新提案究竟涉及哪些内容?将可能对哪些领域的公司造成影响?
网络整理
2018-11-20
产业前沿
无人机/机器人
人工智能
产业前沿
基于内存计算技术的人工智能芯片问世,快几百倍
该芯片基于内存计算技术,旨在克服处理器需要花费大量时间和能量从内存中获取数据的主要瓶颈,通过直接在内存中执行计算,提高速度和效率。
2018-11-19
人工智能
产业前沿
缓存/存储技术
人工智能
三星8nm制程的Exynos9820能否打赢苹果、华为的7nm?
Exynos9820能否后来居上战胜苹果A12、麒麟980呢?
网络整理
2018-11-15
FPGA
FPGA
支撑半导体下一个黄金十年的明星应用可能是……
这里我们想要讨论的是,谁将成为下一个引领半导体行业发展的明星应用?在我们进入正式讨论之前,首先分析一下要成为明星应用需要满足的条件。
矽说
2018-11-15
FPGA
FPGA
全球CEO峰会:AI成科技届明星,中国可以做什么?
2018年11月8日,在ASPENCORE举办的“全球CEO峰会”上,ASPENCORE全球联席总编辑Junko Yoshida(吉田顺子)主持了本次会议的圆桌论坛,参与讨论的嘉宾有来自ADI中国区总裁范建人、上海华力微电子有限公司执行副总裁舒奇、Imagination副总裁及中国区总经理刘国军、中感微电子董事长杨晓东,以及新思科科技芯片设计事业部联席总经理Sassine Ghazi。
程文智
2018-11-15
FPGA
FPGA
CEVA深度学习如何发挥边缘人工智能潜力?
日前,CEVA在深圳举办2018技术研讨会,CEVA营销副总裁Moshe Sheier在研讨会期间,接受了《电子工程专辑》的采访,介绍了在人工智能领域的最新进展,并解释了如何在各领域发挥边缘人工智能的潜力,以及利用这种技术为新一代嵌入式设计带来好处……
刘于苇
2018-11-15
人工智能
嵌入式系统
通信
人工智能
应对智能家居设计中的互联互通和安全性挑战
在开发智能家居产品时,实现互联互通和安全性是开发人员面临的两大挑战。首先,没有统一的行业协议标准,不同产品之间(尤其是不同生态之间)就难以实现互联互通。其次,在家庭网络和互联网之间进行通信,可能会遭受黑客的攻击。此外,对于智能家居中热门的智能语音技术,则需克服语音识别、语义理解及人工智能平台与算法不成熟等技术问题。
赵明灿
2018-11-14
物联网
消费电子
通信
物联网
从“AI和川普”看中国崛起…
在抵达深圳参加2018年全球双峰会的第一个晚上,我遇到了当地的一位朋友。我第一个问题就问她:「自从上次见面后,中国发生了什么变化?」她毫不犹豫地说:「AI和川普」...
Junko Yoshida
2018-11-13
人工智能
产业前沿
消费电子
人工智能
润欣科技庞军:分销商的本质是协助技术转移
在ASPENCORE主办的2018全球双峰会的第二天------全球分销与供应链领袖峰会上,本土技术分销商润欣科技的董事副总经理庞军带来了“IC技术转移和本土设计生态”的主题演讲。他认为分销商的本质应该是技术买卖行业,也就是协助技术转移。
程文智
2018-11-12
产业前沿
人工智能
无线技术
产业前沿
Soitec CEO:FD-SOI优化衬底实现AIoT和5G革命
在未来,IoT和AI将会更好地融合,从而引发一场新的革命。FD-SOI优化的衬底将为AI和IoT的融合提供“能量”。它可以提高能效,而使整个解决方案的有效性提高。FD-SOI对于5G的实施也有重大的意义。FD-SOI mmW在 5G时代将会对核心网和接入网等等提供支持。
赵明灿
2018-11-12
产业前沿
人工智能
通信
产业前沿
艾睿电子OpenLab为中国客户赋能“AI+IoT智算未来”
到2030年,深度学习芯片的全球市场将达到600亿美元左右。而作为芯片和元器件代理商,我们应如何参与到这个人工智能浪潮,分一杯羹呢?
廖均
2018-11-09
物联网
人工智能
物联网
盛世英雄汇,ASPENCORE全球CEO峰会报道纪实(中)
半导体产业内最具影响力的业界领袖人物与技术大咖齐聚中国深圳,共同探讨人工智能的冲击与契机、物联网路线图、联网标准之争等热门话题,并前瞻改变世界的未来技术。
邵乐峰
2018-11-09
物联网
人工智能
物联网
AI处理的视觉数据中99%是无用的?
2018年,很多数据中心成立了,但同时面临一个问题,数据中心虽然可以处理大量的数据,但同时却需要损耗大量的能耗。在每4年数据量或者数据中心的规模可能会翻番的情况下, AI处理能否跟上这样的进度?此外,如此大量的数据是否都是有用的呢?
夏菲
2018-11-09
人工智能
传感器/MEMS
产业前沿
人工智能
盛世英雄汇,ASPENCORE全球CEO峰会报道纪实(上)
业界领袖人物与技术大咖共同探讨人工智能的冲击与契机、物联网路线图、联网标准之争等热门话题,并前瞻改变世界的未来技术。
邵乐峰
2018-11-09
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