• 边缘计算的优势与面临的挑战及未来发展趋势
    发布日期:2024-09-10     208
    边缘计算的优势‌(1)低延迟‌由于数据处理在本地或网络边缘进行,‌因此可以显著减少数据传输的延迟,‌这对于需要实时响应的应用场景(‌如自动驾驶、‌远程手术等)‌至关重要。‌(2)带宽优化‌边缘计算减少了需要传输到中心化数据中心或云端的数据量,‌从而减轻了网络带宽的压力,‌并降低了数据传输成本。‌(3)隐
  • 顺丰发布丰语大语言模型,号称物流垂域能力全面超越通用模型
    发布日期:2024-09-10     116
    9 月 9 日消息,顺丰科技昨日在深圳国际人工智能展上发布了物流行业的垂直领域大语言模型"丰语"。顺丰科技大模型技术总监江生沛表示,顺丰在综合考虑效果与使用成本的均衡的思路下,自研了行业的垂直领域大语言模型。在训练数据方面,丰语约有 20% 的训练数据是顺丰和行业的物流供应链相关的垂
  • 中国小型云服务供应商提供的AI服务器租用价格低于美国
    发布日期:2024-09-10     106
    9月8日消息,据《金融时报》报道指出,尽管美国对中国进行了高性能AI芯片的出口管制,但是一些中国云服务供应商仍然通过部分渠道获得了英伟达A100、H100等AI芯片,并且它们提供的云端AI服务器租用成本甚至低于美国。报道称,中国4家小型云端供应商有向当地科技集团提供配备8颗A100的服务器,并收取每小时约6美元的租赁费用,
  • 美英欧盟将签署首个具法律约束力的AI国际条约AI Standards
    发布日期:2024-09-06     112
    9 月 5 日消息,北京时间今天午间,据英国《金融时报》报道,美国、欧盟和英国预计都将在 9 月 5(今)日签署欧洲委员会的人工智能标准协议,这是首个具有法律约束力的人工智能国际条约。该公约由 50 多个国家起草,历时两年,其中还包括加拿大、以色列、日本和澳大利亚等地,该公约要求签署国对 AI 系统产生的任何有害和歧
  • ST Edge AI Suite人工智能开发套件正式上线,加快采用意法半导体技术的AI产品开发速度
    发布日期:2024-09-06     139
    所有边缘AI项目的新起点,一站整合工具、软件和资源,更快、更顺畅的开发体验服务多重电子应用领域、全球排名前列的半导体公司意法半导体(STMicroelectronics,简称ST;纽约证券交易所代码:STM) 宣布人工智能开发套件ST Edge AI Suite正式上市。该开发套件整合工具、软件和知识,简化并加快边缘应用的开发。ST Ed
  • IDC首次发布移动端AI大模型应用报告,百度文心一言发展较全面、抖音豆包用户活跃度表现出色
    发布日期:2024-09-03     223
    9 月 3 日消息,市场调查机构 IDC 昨日(9 月 2 日)首次发布了移动端大模型应用市场竞争力分析研究报告,评估了市场上 8 款热门 Chatbot 聊天机器人模型,并分析、洞察了相关 AI 模型的性能和特征。附上本次评估的 8 款 Chatbot App 如下(按照公司拼音首字母顺序排列):·kimi 智能助手·豆包·海螺 A
  • 以AI之力革新可穿戴设备,为生命护航
    发布日期:2024-08-22     125
    在智慧健康领域,可穿戴智能展现出广阔的应用场景,通过生命体征监测等手段有力推动疾病防治和健康管理的进步。其实它的超能力还不止步于此,用AI技术为可穿戴设备装上智慧大脑,还能围绕如何预防各种意外伤害的发生这一重要课题,提供新的解题思路。面对迫切的新市场需求,安富利正在与初创公司Wearable Technologies(简称
  • 世界机器人大会再掀热潮 市场展现智能新活力
    发布日期:2024-08-22     121
    8月21日消息,当地时间8月20日,OpenAI宣布将面向企业推出“个性化定制服务”,企业可以使用自身数据来微调“定制”OpenAI。据OpenAI负责模型定制化工作的软件工程师John Allard透露,微调训练平均需要一到两个小时,最初用户只能使用基于文本的数据来微调模型,而不能使用图像或其他内容。微调(fine-tuning)作为AI模型优
  • AI辅助光子检测器识别假冒半导体芯片
    发布日期:2024-08-22     145
    本文引用地址:https://www.eepw.com.cn/article/202408/462274.htmRAPTOR检测系统的示意图研究人员结合了人工智能和光子技术,开发了一种新方法来检测假冒芯片。这里所展示的RAPTOR系统使用了一种注意力机制,用于优先处理在篡改前后样本之间的纳米颗粒相关性,然后将其输入到一个基于残差和注意力的深度卷积分类器中。(图
  • 助电源完整性测试提高人工智能数据中心的能效
    发布日期:2024-07-22     298
    数据中心正在部署基于人工智能 (AI) 的技术,处理器密集型服务器正在推动能源需求的增长,下表说明了这种发展趋势所带来的巨大影响。国际能源署 (IEA) 预测,到 2030 年,数据中心的耗电量将占全球耗电量的 7%,相当于印度全国的耗电量。图 1:数据中心CPU 和 GPU 技术的功耗。由于电力需求不断增长,关注能源效率至关

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