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5G来临 终端侧AI芯片应用机遇巨大

目前,AI芯片的大规模应用场景主要还是在云端。在云端,互联网巨头已经成为了事实上的生态主导者,因为云计算本来就是巨头的战场,现在所有开源AI框架也都是这些巨头发布的。工业主板 从应用场景看,AI芯片主要有两类,一是部署在以数据中心为代表的云端,其特点是高性能,功耗随之也偏高;另一个是部署在消费级和物联网的终端,其最大特点就是低功耗。 云端AI芯片已经被各大巨头把控,但是在终端上,由于还没有一统天下的事实标准,芯片厂商可以八仙过海各显神通。目前,AI芯片在终端的应用场景主要还是手机,各大手机处理器厂商都在打AI牌,生怕错过了热点。 产学研各界的众多企业和科研机构在最近两年纷纷投入人力和财力,进行低功耗AI芯片的研发,以期在竞争中占得先机。一些传统AI服务厂商将自己的服务进行垂直拓展,比如的自然语音处理厂商云知声从自己的传统语音业务出发,开发了UniOne语音AI芯片,用于物联网IoT设备。相对于语音市场,安防更是一个AI芯片扎堆的大产业,如果可以将自己的芯片置入摄像头,是一个不错的场景,也是很好的生意。 在计算机体系结构顶级会议ISSCC 2018,“Digital Systems: D...

物联网、人工智能和云计算下智能制造新趋势

当今,工业发达国家重视技术的创新,致力于以技术创新引领产业升级,注重资源节约、环境友好和可持续发展,因此,智能化、绿色化已成为制造业发展的必然趋势,智能制造装备的发展也将成为世界各国竞争的焦点。物联网网关 当前,通用物联网设备正在改变工业管理与运营,用于特定行业的物联网设备也在变得更加强大。同时,物联网通过与自动化技术、人工智能和云计算的组合应用,真正实现了传统工业向智能制造的转变。在这一转变过程中,数字孪生、人机交互、预测性维护、网络安全、弹性变化、自动化和边缘计算正在成为智能制造的七个关键趋势。这些趋势也将极大地改变制造业中机器与机器、人与机器、人与人、预测与操作、管理与运营之间的关系,推动工业4.0时代的到来。数字孪生的“接管”数字孪生(Digital Twin)是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生提供了与工业部门中使用的物理组件相对应的虚拟对象。例如,制造汽车的机器人手臂可以使用数字孪生进行监控,数字孪生收集有关机械手臂操作的数据,并提供有关需要定...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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