博客 | 电子创新网 Imgtec 社区

人工智能和机器学习在工业自动化中的作用

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已成为工业自动化领域的变革力量。

文章讨论了 GPU 服务器如何利用并行处理支持 AI 运算，比较了其与传统 CPU 服务器在扩展性、功耗与散热等方面的区别，并指出数据中心须相应升级供电与冷却设施。

芯片首次流片成功率正在下降，主要原因是设计复杂度上升和成本削减的尝试。这意味着管理层必须深入审视其验证策略，确保工具和人员的潜力得到最大发挥。

大脑的数字孪生可能很快就会彻底改变科学家研究大脑的方式，并有可能加速神经科学的研究，尤其是在理解神经元如何响应各种刺激方面。

Chiplet将在半导体功能和生产效率上实现巨大飞跃，就像40年前的软IP一样，但在这一愿景成为现实之前，还有许多工作要做。

随着AI的进步和计算基础设施的变化，恶意软件正在迅速发展。

本文将探讨量子计算与云计算的融合前景，分析其技术优势、应用场景以及未来发展趋势。

人工智能正在改变世界。然而，它需要大量的处理能力。需求每 100 天翻一番，这推动了人工智能基础设施的投资热潮。

本篇汇总了图像描述/字幕相关开源模型与数据集，助力开发人员的研究进程，轻松获取所需算法与数据。

本文将深入探讨GPU架构的演变历程、核心组件以及其在不同应用场景中的优势。

本文将深入探讨这两种人工智能技术，以帮助读者更好地理解它们，并为实际应用提供参考。

2025-05-29 | 人工智能

本文深入探讨了图像分类技术的发展历程、核心技术、应用领域和未来展望，强调了该技术在各个领域的广泛应用和不可替代的地位。

GenAI将彻底重塑企业应用的目的、功能以及人机交互方式。

在传统的虚拟化环境中，虚拟机往往无法直接访问物理GPU，导致图形处理能力受限。

量子计算的发展可以使数据中心受益。量子计算的潜在用途包括改善供应链、金融建模、人工智能和机器学习优化。