- 1. 基于神經網絡的機器翻譯 入選理由：翻譯是“自然語言處理”的最重要分支，也是比較難的一支。早年間，機器翻譯還被視作 “低級翻譯”被嘲諷，如今神經網絡的機器翻譯準確性大大提高，堪比專業人工翻譯。我們熟知的谷歌翻譯、微軟語音翻譯以及搜狗語音識別等都是基于此項技術。 2.基于多傳感器跨界融合的機器人自主導航 入選理由：機器人的終極目標是為人類提供智能化的服務，其中自主導航是近年來人類一直想要攻克的技術壁壘，臻迪(PowerVision)通過聲吶、視覺等多傳感器融合，使其水下機器人能實現自主導航及智
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AI DuerOS AR
- 數字化機遇帶來的沖擊是巨大的，制造業將發生前所未有的變化。
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AI 機器人
- 嵌入式系統中的MCU(微控制器)正在經歷著從8/16位到32位的轉移，雖然在量產上8/16位還是主流，但是新的設計采用32位占多數，32位MCU越來越多地采用ARM
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MCU 開發成本 硬件轉移到軟件
- 作為國內最優秀的AI芯片公司，深鑒科技被以3億美元的價格賣給FPGA巨頭賽靈思，長期盈利無望，賣身給FPGA廠家肯定是最明智的選擇。
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AI 芯片 FPGA
- 伴隨著人工智能技術應用而起的AI學術浪潮已來。
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AI KDD
- 樹大好乘涼，在這樣復雜的冰火兩重天的環境下，無論是AI獨角獸還是AI創業公司，急需找到一個能夠讓自己渡過AI泡沫期的巨頭，BAT剛好就是這顆大樹。
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AI 科大訊飛
- 作為新一輪科技革命的重要代表之一，人工智能是當今科技領域最前沿的課題。繼2017年首次被寫入全國政府工作報告一年后，“人工智能”(AI)再次成為兩會焦點。 今年兩會期間，總理在2018政府工作報告中指出要“加強新一代人工智能研發應用”，再次強調人工智能給中國帶來的歷史機遇，人工智能也將成為中國的政治、經濟、學術領域的重中之重。 國內的一些上市科技巨頭也早已布局，百度布局自動駕駛、阿里布局智慧城市、騰訊布局醫療影像識別、科大訊飛布局語音識別，他們都在各自的人工智能領域有所建樹。除了以上四家，國內還有
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AI 人工智能
- 近年來，國家與企業加大對“中國芯”的投入，在芯片研發上取得了一些成績，中國自主研發的“芯片”也相繼問世。
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中國芯 龍芯 AI
- 從AI企業目前能提供的服務來看，如果要完全切入安防市場，并切下部分蛋糕，還需較多的時間來深入產業，了解產業。
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AI 安防
- 無論是炙手可熱的工業4.0，還是近兩年非常火的無人機，電機尤其是可以大范圍調速、能量轉換效率高的無感BLDC，在這些領域，扮演著非常重要的角色。
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MCU BLDC 單片機
- MulTIsim是基于SPICE的電路仿真軟件，SPICE(SimulaTIon Program with Intergrated Circuit Emphasis)是“側重于集成電路的模擬程序”的簡稱，在1975年
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lcd mcu 單片機
- 從舊世界轉向新世界，谷歌可能開局不利，過程中又有點踉蹌，但是在這盤AI棋局上，還有N個李飛飛或者李佳在指點迷津，共同推動谷歌向著新世界狂奔。
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谷歌，AI
- 微處理器和單片機(MCU)從上世紀70年代在歐美開始興起，1981年8051 單片機問世，到今天已經37年了。經歷了SCM、MCU、SoC三大階段。單片機由以前的1位、4位、8位、16位，發展到現在的32位甚至64位。但從數量上看，8位單片機依然是MCU市場的主力。 《與非排行榜》在與非官網、與非網公眾號進行了一場關于8位MCU的投票調查，根據大家的投票結果，經過緊鑼密鼓的統計和整理，最終有五款8位MCU在大家的“幫助”下，從茫茫MCU海中突出重圍，脫穎而出。此次活動有幾百位業內人士參與投票，主要以
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MCU Microchip 意法半導體
- 在2018年初的vivo戰略規劃會上，vivo高層對內宣布成立承載人工智能戰略落地的實體組織——“vivo AI全球研究院”，進行人工智能領域的基礎科學和顛覆式技術創新研究。在宣布該消息的兩個月后，研究院的人才體系和組織架構搭建完畢，并已面向全球聘請首席科學家。 過去一年時間，vivo持續加大在人工智能領域的投入，并從歐美以及中國本土廣泛招聘研究人才。 vivo AI全球研究院院長周圍▲ vivo將會加大在人工智能的投資布局，加強研發投入，以及硬件基礎設施的投資，也會加強與各個AI技術公司以及各
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vivo AI
- 在電子智能領域，所有類型的芯片廠商都不約而同的研發推出各種不同類型的AI處理器。國外大企，像高通、英偉達等，都已宣布推出用于智能手機和其他移動設備的神經引擎。例如在智能手機中添加AI功能和手機的Face ID應用等。使用邊緣側AI自行處理相比傳輸到云端處理更安全、私密，響應時間更快。 按照整體大趨勢，不出意外的，神經網絡引擎/加速器成為主流。幾年后，每臺帶有攝像頭的設備都將包含具有AI功能的視覺處理和神經網絡引擎。 什么是邊緣計算? 在邊緣計算參考架構2.0中，對邊緣計算有這樣的定義： “邊緣
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邊緣計算 AI
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