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CWTS2016第六届深圳(国际)穿戴物联网设备技术开发及应用峰会暨精品展

随着智能硬件、智能穿戴、智慧医疗、智慧养老、移动支付等物联网化,物联网已有超过互联网的趋势,穿戴物联网产品也将是未来无可限量的热门产品和应用。。。在这个大时代下,第六届深圳(国际)穿戴物联网设备技术开发及应用峰会暨精品展(CWTS2016)4月7日在深圳大中华国际交易广场盛大 CWTS2016 以“穿戴2.0–新的机会与挑战”为口号,由深圳市科技创新委员会指导,国家集成电路设计深圳产业化基地、深圳中小科技企业发展促进中心大力支持,深圳市微纳集成电路与系统应用研究院、中国智能硬件行业协会及深圳市鑫思宇会展传播有限公司联合承办。致力于打造物联网时代下的全智能硬件产业链专业活动,议题涵盖智能穿戴平台选型及技术应用、人机交互、智能硬件、物联网技术与应用、移动支付、VR/AR、智慧家庭与便捷生活连接等领域,联合微软、君正、Versilicon、ARM、联通等数十家家国际国内顶尖行业代表企业倾力打造!伴随着智能穿戴/智能硬件行业的快速发展,CWTS每年以超过30%的速度增长,已发展成为中国智能穿戴专业代表活动! 7日上午是智能穿戴创新者/企业主题论坛(穿戴2.0–新的机会与挑战),特邀国家集成电路...

IBM使用相变存储创建了用于认知计算的人造神经元

传统计算模型中,内存和逻辑单元是相互独立的。一个计算需要执行时,必须首先访问存储获取数据,将数据传输到逻辑单元中,并由逻辑单元返回计算结果。计算结果一旦被获得就必须发送回内存中。这个过程是持续反复的。因此当需要处理大量的数据时,这种模型就真正地出现了问题。 在神经网络中计算和存储是共处一处的,无需构建逻辑与内存间的通信,仅需适当地建立不同神经元间的连接。这也是我们认为我们的方法之所以将会更加高效的主要原因,对于大规模数据处理尤其如此。 该技术在大数据和机器学习领域有着大量的用例。例如使用物联网中的探测器采集和分析大量最新的气象数据实现快速预报,使用人工神经元检测金融交易中的模式以发现差异,或是使用源自社会媒体的数据实时发现新的文化趋势。在具有内存和处理单元共处一处的神经形态协处理器中,可大量使用这样高速、低能耗的纳米级别神经元。 下一步研究是实验将神经元链接成网络,该网络将连接到探测器上,调整网络可以对不同类型的物联网数据进行探测,例如工厂机器的温度异常、患者心脏的电子心率、金融市场中特定类型的交易等。 这种神经元网络的更大前景是将其烧制在计算机芯片中,这可实现一种快速、节能的协处理器...

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