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浙江:杭州市萧山区加强错时执法 整治无证音像摊...

设备端 AI 模型的突破简化了开发

  • Nota AI 在加利福尼亚州举行的 2025 年嵌入式视觉峰会上与 Qualcomm Technologies 一起展示了其最新的边缘 AI 创新,包括平台的协作集成,以优化和实现在设备上轻松实现模型。通过最近宣布与 Qualcomm Technologies 的合作,Nota AI 已将其专有模型优化平台 NetsPresso 与 Qualcomm AI Hub 集成,以提高效率和可扩展性。集成平台显著简化了在边缘和资源受限设备上开发和部署 AI 和 LLM 模型的工作流程。NetsPresso 平台
  • 关键字: 设备端  AI模型  

全硅“片上风扇”使薄型器件保持低温

  • 大多数手机和平板电脑都依赖于被动冷却,将热量散发到设备主体中(并最终散发到您的手掌中)。主动冷却风扇会有所帮助,但传统风扇太大,无法安装在智能手机、平板电脑甚至一些笔记本电脑中。微型扬声器制造商 xMEMS 认为它拥有世界上第一款全硅片上风扇 XMC-2400 的解决方案。它的设计大约厚一毫米,宽和深不到一厘米,借鉴了 xMEMS 音频产品的经验教训。“该行业有一系列从机械设备转移到硅的技术。从数据存储,然后到麦克风,他们完成了过渡,“xMEMS 副总裁 Mike Housholder 
  • 关键字: xMEMS  风扇  设备端  AI 系统  片上风扇  

ROHM开发出数十毫瓦超低功耗的设备端学习 AI芯片,无需云服务器,在设备端即可实时预测故障

  • *设备端(On-device)学习:?在同一AI芯片上进行学习和训练全球知名半导体制造商ROHM(总部位于日本京都市)开发出一款设备端学习*AI芯片(配备设备端学习AI加速器的SoC),该产品利用 AI(人工智能)技术,能以超低功耗实时预测内置电机和传感器等的电子设备的故障(故障迹象检测),非常适用于IoT领域的边缘计算设备和端点*1。通常,AI芯片要实现其功能,需要进行设置判断标准的“训练”,以及通过学到的信息来判断如何处理的“推理”。在这种情况下,“训练”需要汇集庞大的数据量形成数据库并随时
  • 关键字: ROHM    设备端  AI芯片  无需云服务器    实时预测故障  
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设备端介绍

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