多倫多AI芯片初創公司Taalas以5000萬美元的資金從隱匿中現身，并立志顛覆由Nvidia主導的以GPU為中心的世界。Taalas由Ljubisa Bajic、Lejla Bajic和Drago Ignjatovic創立，他們之前都來自Tenstorrent（Grayskull的創建者）。Taalas正在開發一種自動流程，能夠快速將任何AI模型 - 變壓器、SSM、Diffusers、MoEs等 - 轉化為定制硅。該公司聲稱，由此產生的Hardcore Models比它們的軟件對應物效率高1000倍。
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AI 人工智能 MCU
在位于首爾南部的一座辦公大樓里，一打芯片并排放在架子上，每個芯片旁邊都有自己的電風扇來降溫。這些名為ATOM的芯片是韓國初創企業Rebellions開發的最新神經處理單元（NPU），目標是擁有多達70億個參數的人工智能模型。它們的性能正在進行測試，并與同一樓層上另一個房間里的幾個Nvidia的A100 GPU進行比較。作為下一代人工智能芯片，NPU是針對同時進行矩陣運算進行優化的處理器，意味著它們在深度學習方面比通用中央處理單元（CPU）和圖形處理單元（GPU）更進一步。2020年由五名韓國工程師共同創立
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AI
近幾年來，人工智能 (AI) 一直是網絡安全領域的賭注，但大型語言模型 (LLM) 的廣泛采用使 2023 年成為尤其令人興奮的一年。事實上，大型語言模型已經開始轉變網絡安全的整個格局。然而，它也產生了前所未有的挑戰。一方面，大型語言模型使處理大量信息變得容易，讓每個人都可以利用人工智能。大型語言模型可以為管理漏洞、防止攻擊、處理警報和響應事故提供驚人的效率、智能和可擴展性。另一方面，攻擊者也可以利用大型語言模型來提高攻擊效率，利用大型語言模型引
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AI 人工智能
3 月 16 日消息，印度在收到諸多當地和國際企業家和投資者的批評之后，宣布擱置此前的 AI 審核計劃：任何企業發布 AI 模型之前需要經過審批。 電子和信息技術部本周五發布了一份最新的人工智能咨詢意見，不再要求他們在向南亞市場用戶推出或部署人工智能模型之前獲得政府批準。根據修訂后的指導原則，建議企業在未經充分測試和不可靠的人工智能模型上貼上標簽，告知用戶這些模型可能存在的缺陷或不可靠之處。印度信息技術部在本月早
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印度 AI
在現代制造業中，打印機的零部件裝配是一個復雜而關鍵的環節。由于零部件種類繁多，傳統的人工視覺檢測方式難以滿足高效率、高準確性的需求。漏裝、反裝、錯裝等問題可能導致產品質量缺陷，影響生產效率。因此，引入AI視覺軟件進行自動化檢測成為提高裝配過程質量的一種創新解決方案。1. 目前的漏檢率在傳統的人工檢測環節，由于人工疲勞、視覺差異等因素，漏檢率相對較高，導致一些裝配缺陷未能及時發現。根據過去的統計數據，傳統的人工檢測漏檢率約為5%。2. AI視覺檢測原理AI機器視覺系統采用深度學習技術，主要基于卷積神經網絡（
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檢測 AI 打印機
歐盟版“芯片法案”已于去年正式通過生效，該法案計劃調動430億歐元的公共和私人投資，吸引全球芯片公司赴歐洲投資建廠，2030年歐洲芯片產量占世界份額將從10%上升到20%。德國、意大利等國將擔任重要角色，它們將通過利好政策積極招攬各大芯片廠商投資與布局。近期，半導體新創公司Silicon Box宣布計劃與意大利合作，投資36億歐元在意大利北部建設先進封測產能。Silicon Box意大利工廠將引入面板級封裝、芯粒集成等技術，面向AI、大模型、電動汽車等領域提供封測服務。意大利工業部長阿道夫·烏爾索表示，意
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芯片 MCU 芯片法案
工業通信是自動化系統中極其重要的一環，可稱為自動化系統的“大動脈”。工業通信經過多年的發展，協議眾多，優勢各異，各系統之間如何兼容成為了難題。在目前國產化需求日益增加的大背景下，兆易創新和驥遠強強聯手，推出基于GD32H759的多協議通訊模塊—Xone嵌入式從站歸一板。方案介紹Xone 通訊板采用GD32H759IMK6作為主控芯片，GD32H7系列MCU主頻高達600MHz，提供了大容量存儲空間，最高支持3840KB的片上Flash及1024KB的SRAM。還配備了TMU三角函數加速器、Σ-模塊等外設資
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工業以太網 MCU
近年來，隨著工業生產的自動化程度不斷提高，許多工業企業都開始將自動化技術應用于生產和操作中，HMI（Human-Machine Interface，人機界面）作為工業自動化系統的一個重要組成部分，負責實現人與機器之間的信息交互和指令傳遞，對于提高生產效率和操作便捷性起到了至關重要的作用。現代工業對工業HMI的需求也隨著數字化和智能化的快速發展在不斷演進。用戶對HMI的期望越來越高，需要開放性、靈活性和可定制性更強的解決方案，還希望能夠通過直觀、快速的操作方式來高效地操作設備和系統。因此，工業HMI系統需要
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工業HMI MCU
在今天工業控制系統已經大量應用工業現場總線，從而降低應用成本與提高系統穩定性。進入工業4.0時代后，工業實時以太網工業總線應用也逐步占據工業現場總線的主導地位，例如由西門子公司主導的PROFINET總線、倍福公司主導的EtherCAT總線、羅克韋爾公司主導的Ethernet/IP總線等等。工業實時以太網總線逐步成為新一代工業控制系統的主流配置，同時成為進入工業數字化時代的基礎。1EtherCAT工業實時以太網總線以其高性能、高穩定性、高響應等特點快速在工業控制系統中得以廣泛應用，目前EtherCAT主站在
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以太網 MCU 單芯片
系統簡介近年來，由于社會高速發展，對運動控制系統的要求越來越高。傳統的基于PC及低端微控制器逐漸滿足不了現代制造的工藝要求。隨著嵌入式技術的日臻完善，嵌入式運動控制器已經開始在工業自動化市場上占據主導。基于ARM技術的微處理器具有體積小、低成本、低功耗的特點，在工業自動化運動控制領域具有廣闊的發展前景。圖1運動控制系統原理基于GD32H759系列超高性能MCU優秀的數據計算能力，硬件設計方案方案采用ARM+FPGA的架構。本運動控制系統總體設計方案，使用MODBUS-RTU/TCP及本公司自定義“太控”協
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嵌入式 MCU 控制系統
服務多重電子應用領域、全球排名前列的半導體公司意法半導體(STMicroelectronics,簡稱ST)近日發布了一款新的集MPU和MCU兩者之長的高性能產品。微處理器(MPU)系統通常更加復雜，處理性能、系統擴展性和數據安全性更高，而微控制器(MCU)系統的優勢是簡單和集成度高。取兩者之長，意法半導體新產品越級進化。在采用這些新的STM32H7 MCU后，設備廠商可以更快、更經濟地開發智能家電、智能樓宇控制器、工業自動化和個人醫療設備，滿足終端市場用戶日益增長的需求。具體用例包括增加更豐富多彩的圖形用
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意法半導體 微控制器 MCU 智能家居
生成式AI變革已經到來。隨著生成式AI用例需求在有著多樣化要求和計算需求的垂直領域不斷增加，我們顯然需要專為AI定制設計的全新計算架構。這首先需要一個面向生成式AI全新設計的神經網絡處理器(NPU)，同時要利用異構處理器組合，比如中央處理器(CPU)和圖形處理器(GPU)。通過結合NPU使用合適的處理器，異構計算能夠實現最佳應用性能、能效和電池續航，賦能全新增強的生成式AI體驗。正如在工具箱中選擇合適的工具一樣，選擇合適的處理器取決于諸多因素，將增強生成式AI體驗。異構計算的重要性生成式AI的多樣化要求和
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NPU AI 計算架構
Source:?Getty Images/metamorworks根據1月16日發布的一篇新聞稿，英飛凌科技日前與Qt集團合作，將Qt的圖形用戶界面（GUI）框架集成到其微控制器（MCU）中。此次合作旨在將Qt的輕量級高性能圖形框架無縫集成到英飛凌支持圖形的Traveo T2G集群微控制器中。Qt集團微控制器產品總監主管Toni Paila表示：“當今的全球半導體市場競爭非常激烈，全球制造商正在不斷尋找辦法，以期盡可能快地將他們的產品推向市場。全球微控制器的開發周期不斷縮短就是最好的證明。但即使
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英飛凌 Qt 圖形用戶界面 微控制器 MCU
隨著科技的不斷發展，微控制器（MCU）已成為
許多領域的核心組件，從智能家居到汽車制造，從工業
自動化到物聯網應用，MCU 都在發揮著越來越重要的
作用。恩智浦半導體邊緣處理事業部產品總監林明分享
了恩智浦在 MCU 領域的創新、挑戰以及對未來發展的
看法。1 8位/16位/32位MCU在競爭中共存隨著 32 位 MCU 的普及，8 位 /16 位 MCU 是否會
被完全替代的話題屢屢討論不止。但從客戶需求和應用
的角度來看，8 位還是 32 位并不是主要因素，重點還
是從性能、成本、開發
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恩智浦 MCU
研華Arm人工智能合作伙伴會議將于3月28日于上海古井假日酒店召開，此次會議將匯集芯片廠家和軟件生態合作伙伴，共同探討Arm平臺的AI技術創新及服務升級，開拓邊緣智能在多行業全方位的應用機會。議程一覽：上午主會場：邊緣運算未來趨勢 迎接新興產業應用新時代下午分會場1：硬件設計構建AI可靠基礎下午分會場2：軟件服務助力AI應用落地演講嘉賓：本次活動邀請到來自高通，瑞芯微，Hailo，瞰瞰智能，微軟，麒麟，海華為各位帶來關于生態伙伴AI技術的新成果分享和落地應用經驗。活動亮點：●? ?與業
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邊緣智能 研華 AI on Arm
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