物聯網相關技術不斷向前演進,加上節能減碳意識抬頭,使得AI也從雲端走向邊緣端,僅需mW等級的超低功耗就能進行機器學習的「微型機器學習」(tinyML)概念應運而生…
在現實生活中,AI/ML可幫助開發人員創建更好、成本更低的物聯網(IoT)終端節點,使他們的產品生態系統受益…
構成家庭、辦公場所、工廠和車輛萬物邊緣的智慧物品數量,將出現巨幅成長。而整體產業都有責任確保這些裝置皆符合社會發展的最終目標,亦即實現一個更環保、更安全、更高效的社會。
Google以應用於Google Cloud的ML加速器Cloud TPU (Tensor Processing Units) v4 Pod為基礎,推出速度更快、效率更好的Google Cloud機器學習叢集。
美國新創公司Aspinity開發號稱全球首款類比機器學習晶片,能處理原生類比資料並進行分析,以接近於零的功耗進行推論並偵測事件...
訴求節能減排、低碳環保的目標,電動車正成為全球車輛發展的明日之星;電動車持續挺進電氣化、智慧化與自主性,對於ICT產業蓬勃發展的台灣而言,更堪稱一大契機...
「No Planet B」研究發現人們對永續性和社會倡議方面缺乏進展而感到失望,期望企業採取實際行動,並認為科技可以彌補人們的不足…
AI技術成為一條重要的出路,比較典型的是基於深度神經網路,採用超解析度(super-resolution)方案即時地提升遊戲的畫質和遊戲體驗…
從2020年起,每年追蹤並發佈全球人工智慧(AI)最新發展趨勢,已經成為MathWorks的一種慣例。日前,該公司又發佈了2022年及以後推動人工智慧發展的十大關鍵趨勢預測…
人工智慧類似人類智慧,但人工智慧需要大量的人類訓練才能發揮作用,並且在辨識、理解、分類物體或場景方面表現出與人類截然不同的邏輯…