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由TE Connectivity（簡稱“TE”）主辦的TE AI Cup 2021-2022 競賽近日圓滿收官。本屆賽事共吸引全球逾百名學生參與。他們致力于應用AI技術解決現實世界中的真實挑戰。來自三大洲的學子組成了23支團隊，以AI技術為基礎，為工廠在實際生產中面臨的挑戰提供創新的解決方案。TE?AI?Cup競賽的一大特色是堅持以實踐與應用為導向。參賽團隊在比賽前期就鼓勵前往TE工廠，了解現行生產的挑戰。在比賽進程中，參賽團隊可以將他們設計的解決方案通過現場或者遠程的方式在TE工廠進
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TE AI
人工智能熱潮激發了諸多領域的創新與成就，隨著軟硬件解決方案的日益成熟，行業生態的豐富性與包容性讓元宇宙及其重要組成部分——數字人受到了前所未有的關注。NVIDIA RTX GPU的強勁算力能夠滿足數字人的大規模實時計算需求，通過海量數據賦予數字人以“生命力”。NVIDIA CloudXR則可以支持將數字人傳輸至用戶的輕型終端設備，讓數字人的呈現不再局限于高端物理工作站中。平行云科技有限公司（以下簡稱為“平行云”）借助NVIDIA CloudXR和RTX GPU，讓能夠在線訪問的超寫實、高智能數字人 Jud
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GPU NVIDIA
我們預計 NVIDIA 將在今年秋天發布其代號為 Ada Lovelace 的下一代 GPU 系列。這就是該公司及其生產合作伙伴測試新圖形處理器的時候了。GPU 泄漏的重要來源Kopite7Kimi表示，這些測試過程已經開始。通常，GPU 的開發過程需要一年多的時間。因此，根據目前的表格，NVIDIA 應該在去年夏天就購買了 AD102 處理器的第一批樣品。但是，芯片和驅動程序和驅動程序現在應該已經準備好了。過去的泄漏表明，這家科技巨頭將通過RTX 4000 系列最大限度地提高性能。但是，我們預計功耗會出
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GPU NVIDIA RTX 4000
什么是人臉識別？人臉識別是一種軟件層面的算法，用于通過處理視頻幀或數字圖像來驗證或識別一個人的身份，其中該人的臉是可見的。面部識別技術有幾種不同的工作方法，但是他們通常會將圖像中的面部特征與數據庫中的面部特征進行比較。人臉識別處理的4個步驟特定的神經網絡被訓練用來檢測人臉的標簽，并將人臉與圖像中的其他物體區分開來。標簽是人類普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。人臉識別算法的工作流程任何人臉檢測和識別系統或軟件都繞不開人臉識別算法。業界將這些算法分為兩種：幾何方法側重于區分特征簡而言之就將
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人臉識別 算法 AI 機器學習 神經網絡
人工智能（AI）、機器學習（ML）、數字孿生——我們越來越頻繁地聽到這些新名詞，忽然之間它們變得舉足輕重。為什么？答案很簡單：當事情太過復雜以至于人類無法輕松處理，或者是留給人類做出關鍵決策的時間太少時，唯一的選擇就是把人類從繁瑣的事情中解放出來。實現這一目標需要能夠復制人類可能經歷的思維過程，而這需要大量的數據以及對決策環境的深刻理解。那么，現在的情況如何？是德科技憑借 80 年的經驗積累幫助工程師開發先進技術，擁有獨特的技術開發視角。過去幾十年來，我們看到的巨大進步主要來自于電子產品的集成化和小型化。
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數字孿生 AI
在RX 6000系顯卡中，AMD讓玩家見識到了什么叫彎道超車，雖然綜合性能尚不如RTX
30系顯卡，但在理論跑分中，兩家不分型號確實打得難舍難分。今年除了5nm Zen4架構的銳龍7000系列處理器，AMD還有一個重磅產品——RX
7000顯卡，使用RDNA3架構，5nm及6nm工藝都會有，大核心Navi31會上雙芯封裝，集成多達7顆小芯片。從某種角度來說，AMD的顯卡更值得A飯期待，因為過去幾年中，AMD雖然使用了先進的7nm工藝，但在顯卡競爭上依然敵不過NVIDIA，7nm
RDNA架構的
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RX 7000 AMD NVIDIA
4 月 4 日，在第 23 屆 MPLS SD & AI 網絡世界大會舉辦期間，IPv6 峰會在巴黎會議中心舉行。峰會現場，華為數據通信產品線歐洲分部 CTO 吳平表示，數字化浪潮正席卷全球，在大部分國家和地區，數字經濟的增速比 GDP 增速的兩倍還多，數字經濟對世界的影響比歷史上任何時期都要顯著。吳平指出，數字經濟的快速發展，對傳統 IP 網絡提出了新的需求。首先是海量聯接，預計到 2030 年全球物聯規模將達到百億級別，支持海量設備接入將成為 IP 網絡的重要基礎能力；其次，隨著云時代的到來，
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全球物聯 MPLS SD & AI 網絡世界大會
4月7日，全球權威AI基準測試MLPerf發布最新榜單，在聚焦低功耗、高能效的IoT領域Tiny v0.7榜單中，基于平頭哥玄鐵RISC-V C906處理器的軟硬件聯合優化方案，取得了全部4個指標的第一。這意味著在AIoT領域，RISC-V架構能以極低的計算代價實現定制化AI功能。 （圖說：MLPerf網站截圖） MLPerf Tiny是目前全球IoT領域對軟硬件性能和優化能力測試的權威AI榜單，包含視覺喚醒、圖像分類、語音喚醒及異常監測等4個典型AI任務。今年，參與比拼的CPU覆蓋A
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Synaptics Incorporated宣布推出一款 Edge AI 開發工具包，用于快速開發和建構tinyML等應用。該套件基于 Synaptics 低功耗 Katana 系統單芯片平臺，有效整合視覺、動態和聲音感測的軟硬件，以及有線與無線連結等相關技術，大幅簡化智慧家庭、建筑、工業和監控等物聯網相關的Edge AI應用設計與開發。 根據 Valuates 報告，到 2030 年，Edge AI 硬件市場預計將達到 389 億美元，從 2021 年起，復合年增長率 (CAGR) 將接近 1
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Synaptics Katana Edge AI AI視覺
當人們在75年前使用寶麗來 (Polaroid ) 相機拍攝出世界上第一張實時成像照片時，便是一項以逼真 2D 影像迅速捕捉 3D 世界畫面的創舉。時至今日，人工智能 (AI) 研究人員反將此作法倒轉過來，亦即在幾秒鐘內將一組靜態影像變成數字 3D 場景。 NVIDIA Research 透過人工智能，在一瞬間將 2D 平面照片變成 3D 立體場景這項稱為逆向渲染 (inverse rendering) 的過程，利用 AI 來預估光線在真實世界中的表現，讓研究人員能利用從不同角度拍攝的少量 2D
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世界移動通訊大會（Mobile World Congress；MWC）2022年2月28日于西班牙巴塞羅那Fira展覽館舉辦，采取實體與虛擬展會形式同步展出。總計吸引約37國1,500家廠商參展，現場觀展人數約6萬人，其規模遠不如以往。MWC2022展示技術面與應用面的六大主題，包括5G、AI、Cloud、金融科技、IoT與科技視野，其中5G+AI與云端開放網絡等技術應用展現等更是主要國際大廠展出重點。 圖一 : 世界行動通訊大會（MWC）2022年以「Connectivity Unleashe
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NVIDIA CEO黃仁勛23日在全球媒體在線會議中表示，半導體供應鏈產能供不應求，每家公司有其因應方法，NVIDIA更重視芯片運算效能，除了采用新制程，未來仍會維持多晶圓代工策略，與臺積電及三星晶圓代工合作，不排除增加其它合作伙伴。黃仁勛表示，去年開始全球半導體供應鏈出現產能供不應求情況，每家公司都有自己的策略去爭取產能，對NVIDIA來說，重視的是芯片的運算效能，包括設計新芯片會采用新制程，也在芯片中導入第四代NVLink連接技術，或采用臺積電CoWoS先進封裝技術等，目的是要做出能符合高效能運算（H
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NVIDIA 芯片缺貨 多元代工
Kroger與NVIDIA（輝達）今日宣布將展開策略合作，透過人工智能（AI）應用程序及服務重塑購物體驗。 Kroger使用NVIDIA AI、Omniverse和硬件重塑商店設計與購物體驗美國最大的生鮮雜貨零售商Kroger與NVIDIA將合作成立最先進的AI實驗室和展示中心，以擴大Kroger的鮮食計劃、改善運輸物流，并透過數字孿生（digital twin）仿真技術，打造更美好的店內購物體驗，利用虛擬模型精準反映商店的陳列及其他營運業務。Kroger技術轉型與研發部門副總裁Wesley R
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NVIDIA今日宣布正式推出NVIDIA Jetson AGX Orin開發者套件，這是體積精巧又節能的人工智能（AI）超級計算機，適用于先進的機器人技術、自主機器及新一代嵌入式與邊緣運算裝置。 NVIDIA Jetson AGX Orin單芯片邊緣AI超級計算機Jetson AGX Orin每秒可進行275兆次運算，處理能力較前一代Jetson AGX Xavier高出八倍以上，并且維持與前一代相同的小巧尺寸及針腳兼容性，以及相似的售價。Jetson AGX Orin搭載NVIDIA Ampe
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NVIDIA今天宣布推出專為大規模數字孿生（digital twins）而設計的運算系統NVIDIA OVX。 專為大規模數字孿生而設計的運算系統NVIDIA OVX專為運行復雜的數字孿生仿真作業而打造的NVIDIA OVX將在 NVIDIA Omniverse中運行。NVIDIA Omniverse是3D設計協作與模擬的平臺，能提供實時、符合物理定律且精準的真實世界模擬。OVX系統結合高效能GPU加速運算、繪圖、人工智能（AI），以及高速存取儲存裝置、低延遲網絡和高精度時間等功能，提供能打造符
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