Edom - Alif Semiconductor宣布推出先进的BLE和Matter无线微控制器，搭载适用于AI/ML工作负载的神经网络协同处理器
先进的安全、互联、节能的人工智能和机器学习（AI/ML）微控制器（MCU）和融合处理器供应商Alif Semiconductor今天宣布推出Balletto系列。该系列是先进的蓝牙低功耗（BLE）无线微控制器，具有针对AI/ML工作负载进行硬件优化的功能。 Ba...
时间：2024/8/12 阅读：53 关键词：半导体
Broadcom 在其新型软件可编程 Trident 5-X12 芯片中推出了一种新型片上神经网络推理引擎，称为 NetGNT（网络通用神经网络流量分析器）。 NetGNT 并行工作以增强标准数据包处理管道。标准管道是单数据包/单路径，这意味着它在通过芯片...
分类：名企新闻 时间：2023/12/5 阅读：349 关键词：电子
ST - STM32Cube.AI v7.2现可支持深度量化神经网络
意法半导体近期发布的 STM32Cube.AI v7.2 带来了对深度量化神经网络的支持功能，从而可以在现有微控制器上运行更准确的机器学习应用软件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出，用于把神经网络转换为适合STM32 MCU 的代码。该解决方案依附于 STM...
时间：2022/10/8 阅读：82 关键词：电子
苹果 VR/AR 新专利：用神经网络模拟全身动作，让 VR 无线传输更快
近日，苹果的两项VR/AR相关新专利得到了美国专利商标局（U.S.PatentandTrademarkOffice）授权。 第一项专利是“生成身体姿势信息（Generatingbodyposeinformation）系统”...
分类：名企新闻 时间：2021/7/16 阅读：4274
Mouser Maxim Integrated新型神经网络加速器MAX78000 SoC在贸泽开售
专注于引入新品的 电子元器件授权分销商贸泽电子 (Mouser Electronics) 即日起备货Maxim Integrated的新型MAX78000芯片。MAX78000基于双核MCU，结合了超低功耗深度神经网络加速器，为高性能人工智能 (AI) 应用提供所需的算力，是机器视...
分类：名企新闻 时间：2020/12/21 阅读：355 关键词： Mouse
Maxim Integrated推出神经网络加速器芯片，在电池供电设备中实现IoT人工智能
MaximIntegratedProducts,Inc推出带有神经网络加速器的MAX78000低功耗微控制器，支持电池供电的嵌入式物联网(IoT)设备在边缘通过快速、低功耗人工智能(AI)推理来制定复杂决...
分类：新品快报 时间：2020/10/22 阅读：5445
Microchip推出软件开发工具包和神经网络IP，助力轻松创建 低功耗FPGA智能嵌入式视觉解决方案
随着人工智能、机器学习技术和物联网的兴起，应用开始向收集数据的网络边缘迁移。为缩小体积、减少产热、提高计算性能，这些边缘应用需要节能型的解决方案。Microchip Technology Inc.（美国微芯科技公司）发布的智能嵌入式视觉解决方案...
分类：新品快报 时间：2020/6/18 阅读：1297 关键词：Microchip
CEVA宣布其DSP和语音神经网络集成TensorFlow Lite for Microcontrollers
CEVA 宣布其CEVA-BX DSP内核与瞄准会话型人工智能(AI)和情境感知应用的WhisPro?语音识别软件现在支持TensorFlow Lite for Microcontrollers，后者是一款可量产的跨平台框架...
以色列本古里安大学内盖夫网络安全研究中心的研究人员表示，在道路上投影图像形成幻影物体，可导致行驶中的半自主或全自主驾驶汽车误判并急刹车，从而危及车内驾驶员和乘客的生命。他们正在研究的神经网络技术，将解决自主驾驶汽车无法识...
由新浪网主办的中国5G高峰论坛暨新浪5G启动仪式于今日在北京举行，主题为“万物互联，从此开始”。现场，十余位行业大咖针对5G发展进行全方位探讨。中兴通讯5G产品国内市场...
VGG（Visual Geometry Group）是一种著名的卷积神经网络（CNN）架构，最初由牛津大学的一个研究小组在2014年的ImageNet挑战赛中提出。VGG模型以其简单而深的网络结构而闻名，特别是在图像分类任务中取得了优异的成绩。以下是对VGG模型结...
基础电子 时间：2024/8/15 阅读：349
使用 PyTorch 构建神经网络通常涉及几个关键步骤，包括定义模型结构、定义损失函数、选择优化器以及训练模型。以下是一个简单的示例，演示如何使用 PyTorch 构建一个基本的全连接神经网络（多层感知机）来处理分类任务。 步骤 1: 导入...
基础电子 时间：2024/8/2 阅读：252
BP神经网络，全称为反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network），是一种基于梯度下降算法的人工神经网络，常用于解决分类和回归问题。以下是BP神经网络的概述： 结构： BP神经网络通常包括输入层、若干个隐藏层和输出层。...
基础电子 时间：2024/7/29 阅读：255
BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常见的人工神经网络，用于监督学习任务，例如分类和回归。以下是BP神经网络算法的基本流程： 初始化： 初始化神经网络的结构，包括输入层、隐藏层（可能有多层）、输出层的神经...
基础电子 时间：2024/7/25 阅读：274
图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一种专门用于处理图结构数据的神经网络模型。传统的神经网络主要处理向量或序列数据，而图神经网络则致力于解决图数据的表示学习、节点分类、图分类、链接预测等任务。 图数据由节点（Node...
基础电子 时间：2024/4/1 阅读：301
深度学习前馈神经网络是一种常见的人工神经网络模型，用于解决各种机器学习问题。下面是对深度学习前馈神经网络技术的简要分析： 结构：前馈神经网络由多个神经元（或称为节点）组成的多层结构构成，每一层的神经元都与下一层的神经元...
基础电子 时间：2024/3/29 阅读：336
什么是单层感知器？ 在上一篇文章中，我们看到神经网络由分层排列的互连节点组成。输入层中的节点分发数据，其他层中的节点执行求和，然后应用激活函数。这些节点之间的连接是加权的，这意味着每个连接将传输的数据乘以标量值。 请...
基础电子 时间：2023/12/7 阅读：1627
小型机器学习神经网络的内存约束 在理解量化之前，有必要讨论一下为什么神经网络通常会占用如此多的内存。 神经网络由一系列层中的一系列互连神经元组成。如图 1 所示，标准神经网络由互连的神经元层组成，每个神经元都有自己的权...
基础电子 时间：2023/12/6 阅读：382
神经网络从根本上不同于其他信号处理系统。实现某种信号处理目标的“正常”方法是应用算法。在这个模型中，研究人员创建了一种数学方法来以某种方式分析或修改信号。有多种方法可以去除音频中的噪声、查找图像中的边缘、根据热敏电阻的电...
设计应用 时间：2023/6/6 阅读：311
偏置节点可以添加到感知器的输入层或隐藏层，产生一个由设计者选择的常数值。我们在第 11 部分讨论了偏置值，如果您不清楚偏置节点是什么或它们如何修改并可能增强神经网络的功能，我鼓励您阅读（或重新阅读）该文章的相关部分。在这篇文...
设计应用 时间：2023/4/23 阅读：841
