Maxim/Xailient聯手打造低功耗IoT人臉偵測方案

Maxim日前宣布與專注於人工智慧(AI)邊緣計算的Xailient達成合作,Xailient在其Detectum專利神經網路方案中採用Maxim的MAX78000超低功耗神經網路微控制器,偵測並鎖定影片、圖像中的人臉。與傳統嵌入式方案相比,Xailient的神經網路技術方案將功耗降低250倍(僅為280微焦耳),每次偵測運算只需12...
2021 年 08 月 19 日

凌華推新模組助力高性能嵌入式/工業應用

邊緣運算解決方案商凌華科技(Adlink)日前推出全新首款Express-TL COM Express Type 6模組,該模組具有Intel Core、Xeon W和Celeron 6000處理器和八核性能。包含Intel...
2021 年 08 月 04 日

Digi-Key未來工廠影片展示邊緣運算協助工廠案例

Digi-Key提供全球豐富的電子元件品項,且有現貨可立即出貨;日前推出「未來工廠」系列影片,專門探討工業自動化的進展。 此影片系列共有三集,由 Banner Engineering 與 Weidmüller...
2021 年 08 月 02 日

鎖定網路邊緣應用 萊迪思發表新款FPGA

針對各種網路邊緣應用,萊迪思(Lattice)近日再度發表新款低功耗FPGA CertusPro-NX。此通用型FPGA為該公司18個月內推出的第四款Nexus FPGA,不僅功耗優於目前市場上同等級的FPGA,還可在最小的封裝尺寸中提供更高通訊頻寬,且是同類產品中唯一支持LPDDR4外部記憶體的FPGA。此FPGA是專為通訊、運算、工業、汽車和消費性應用所開發的產品。...
2021 年 07 月 06 日

ATM影像追蹤可疑人士 ML推理網路實現即時辨識

目前大多數研究與論文都側重於針對特定任務的機器學習(ML)模型,分析在執行該模型時達到的精度以及處理架構的效率,但在現場部署實際解決方案時,還有其他諸多需要考慮的因素。廠商如恩智浦半導體(NXP)的i.MX...
2021 年 05 月 31 日

衝刺資料中心市場 Intel強推Xeon可擴充處理器平台

英特爾(Intel)日前推出第3代Intel Xeon可擴充處理器(代號Ice Lake)針對雲端、企業、高效能運算、5G與邊緣等各種應用情境打造,提供相較前一世代平均達1.46倍的效能,相較五年前系統更達2.65倍。...
2021 年 04 月 29 日

Wi-Fi/LTE/LPWA各有所長 IIoT閘道器助攻遠端監控

工業物聯網(IIoT)的問世,讓世界各地的企業能夠獲得充足的資訊,以便更快做出明智的決策、進行預防性維護,進而推動企業成長。這些優點看似顯而易見,但業界還不清楚如何在不同地點和環境中,確實將工業裝置和設備連接到網路,以支援不同的應用。
2021 年 03 月 18 日

西門子解決方案助攻 工具機數位轉型大步向前

COVID-19疫情使得各行各業數位轉型的腳步明顯加速,工具機產業也不例外。西門子(Siemens)提倡多年的數位轉型概念,在2020年出現大幅進展。在工具機產業的客戶紛紛加快數位轉型步伐的情況下,過去一年西門子提出的工具機數位轉型方案,在台灣市場上大有斬獲,也讓工具機的設計、製造、維運數位化程度大幅提高。...
2021 年 03 月 16 日

宸曜新GPU邊緣運算電腦亮相

宸曜科技推出新款GPU邊緣運算電腦Nuvo-7162GC,可支援NVIDIA Quadro P2200和Intel第九代/第八代Core處理器,不但產品使用壽命更長,還可真正實現寬溫操作。此外更搭載6個PoE...
2021 年 02 月 08 日

RRAM結合3D堆疊 記憶體內運算取得重大進展

法國研究機構CEA-Leti日前在IEDM 2020會議上發表兩篇論文,證明採用3D堆疊結構的可變電阻式記憶體(Resistive RAM, RRAM),可為記憶體內運算(In-memory Computing,...
2021 年 01 月 04 日

COMPUTEX 2021回歸實體 聚焦聯網AI裝置

台北國際電腦展(COMPUTEX)日前舉辦線上國際記者會,宣告2021年COMPUTEX將回歸實體展舉行,且將運用人工智慧技術,打造智慧型虛實融合(Online-Merge-Offline, OMO)展覽平台。該場記者會由外貿協會董事長黃志芳主持,會中他連同國際市場調研機構IDC資深研究副總裁David...
2020 年 12 月 17 日

邊緣資料收集/訓練/推論各取所需 工業AIoT應用即刻上手

工業物聯網(IIoT)應用產生的資料量空前龐大。對於許多工業應用設備,特別是位於偏遠地區的高度分散式系統,想要持續傳送大量的原始資料到中央伺服器,根本不可行。為了降低延遲、減少資料傳輸和儲存成本,並且增加網路可用性,企業開始將人工智慧(AI)和機器學習(ML)功能轉移至網路邊緣,以便在現場採取即時的決策和行動。
2020 年 11 月 12 日