AI/物聯網接地氣 跨領域共享/共創解決破碎化難題

近年科技產業景氣迭創新高,新興技術帶動產業發展,讓企業勇於投資,物聯網與人工智慧(AI)就是其中的兩大亮點,在經歷一段時間的技術發展期之後,這兩個明星技術如何落實在產業應用,就成了接下來的發展重點,尤其是國內以中小企業為主的產業結構,導入最新的科技,改善產業體質與效率,以順利促成產業升級與轉型。...
2018 年 11 月 22 日

ACAP平台彈性/智慧高 Xilinx轉型全面擁抱AI

人工智慧發展全面展開,可編程邏輯廠商美商賽靈思(Xilinx)認為,未來已經沒有一個架構可以滿足所有的應用需求,因此正式踏上轉型之路,宣示從元件廠商轉型為平台廠商,提出自行調適運算加速平台ACAP,目標為打造靈活應變、萬物智慧的世界。
2018 年 11 月 12 日

物聯網應用大爆發 邊霧運算帶動閘道器商機

物聯網帶動無所不在的裝置聯網,舉凡燈具、家電、感測節點都要上網,根據產業研究機構預測,2035年各式聯網裝置總數將突破1兆個,包括智慧城市、智慧家庭、智慧農業、工業物聯網、5G、車聯網等應用,為了管理這些節點也帶動物聯網閘道器的需求,透過Gateway進行聯網、即時運算等處理功能。...
2018 年 11 月 12 日

Xilinx AI轉型拉攏資料中心 劍指Intel、NVIDIA

自行調適與智慧運算廠商賽靈思(Xilinx),多年來以可編程邏輯元件技術立足產業,為了在人工智慧(AI)的創新浪潮中注入下一波成長動能,啟動成立以來最大規模的轉型工程,並在日前的北京賽靈思開發者大會(XDF)中,積極與大陸雲端服務業者華為、阿里巴巴、浪潮等公司合作,搶占AI運算/推論市場,與布局較早的GPU、CPU競逐雲端AI應用大餅。...
2018 年 10 月 19 日

首款AI加速平台出鞘 Xilinx全面擁抱人工智慧

人工智慧AI發展全面展開,可編程邏輯廠商美商賽靈思(Xilinx)認為,未來已經沒有一個架構可以滿足所有的應用需求,因此該公司正式踏上轉型之路,舉辦賽靈思開發者大會(XDF),並發表未來幾年的技術與產品重點,全面擁抱人工智慧的發展趨勢,以資料中心(Data...
2018 年 10 月 16 日

駛向安全/潔淨/高效新未來 電動車商機催化技術變革

全球各國政府近期不僅以政策宣示禁售燃油車,也透過補助希望推動電動車的發展,以獎懲兼施的方式,實現潔能運輸願景,同時不約而同著手戮力發展自己的電動車產業鏈。
2018 年 09 月 09 日

專訪Keyssa行銷副總裁Steve Venuti Keyssa力推無線傳輸整合方案

行動裝置發展至今外,觀造型與使用便利性,依舊是廠商追求的重點之一。為提供產品設計更大的彈性,發揮創意並強化功能,IDT與Keyssa合作發展無線充電與無線高速傳輸解決方案。希望透過無線連結取消一般行動裝置的連接埠,並整合無線充電功能,讓外觀設計可能性大增,也能更易達到防水防塵設計,並能同時進行充電與資料傳輸功能。
2018 年 07 月 08 日

削峰填谷與分散式電網興起 儲能產業化2020年上路

隨著太陽能發電及新能源技術的發展,電力市場對電力儲存的需求越來越大,儲能被視為未來能源業的明日之星;台灣以ICT產業的基礎,切入歐美市場,並從儲能模組與系統服務切入,或許是個不錯的突破點。
2018 年 05 月 24 日

AI智慧無所不在 智慧終端大舉導入邊緣運算

在雲端運算成熟之後,大規模、廣泛的運算會留在雲端,小規模、具在地化特性與要求精準的運算將移到邊緣或霧端,2019年全球霧運算市場規模約37億美元,2022年則將進一步成長到182億美元左右。分散式架構概念興起,邊緣運算成為未來幾年發展重點。
2018 年 05 月 14 日

Cadence與CIC攜手 為台灣AI晶片研發打底

為提升台灣人工智慧(AI)研發能量,益華電腦(Cadence Design Systems)與國家實驗研究院晶片系統設計中心(CIC)共同宣佈將強化合作關係,透過提供設計驗證加速模擬平台,以及共同建置的SoC設計及驗證環境,協助學界將研發成果與產業效益連結。雙方也將合作驗證培育課程,協助學界加速開發新一代AI晶片應用並培植產業人才。...
2018 年 03 月 26 日

Flash記憶體成長無極限 3D NAND/SSD應用大熱門

物聯網的發展導致無論消費性電子、企業、工業、汽車市場對SSD的需求都急速攀升,為NAND Flash記憶體、控制晶片、SSD模組等供應鏈業者帶來絕佳的成長機會,本活動邀集SSD領域重要廠商,前瞻未來技術規格的演進與市場應用趨勢。
2018 年 02 月 10 日

延伸應用範圍與準確率 人工智慧讓機器視覺更加強大

全球機器視覺應用預計到2025年底,市場規模將超過192億美元。機器視覺技術不僅成功應用於多個領域,應用範圍還在逐步擴大,透過人工智慧、深度學習的發展,機器對於圖形辨識的準確率已經超過人類,未來該技術將可以蒐集大量訊息並自動處理,取代並延伸許多人類的工作。
2018 年 01 月 25 日