頭條 模拟与嵌入式创新赋能边缘AI、汽车智能化与能源转型 【编者按】2025年，半导体市场在AI、汽车电子、消费电子和工业自动化等领域的推动下，持续快速增长，市场竞争激烈……在2026年，半导体市场能否继续保持增长态势，AI基础设施、汽车半导体、工业自动化等哪些细分领域更值得期待？ 最新資訊 OmniVision推出新款图像传感器，结合超低光及Nyxel™近红外成像技术，实现行业一流夜间成像 领先的数字图像处理方案开发商豪威科技（OmniVision）今日宣布推出OS02C10 图像传感器，像素尺寸为2.9微米，200万像素，采用突破性超低光（ULL）技术并融合了OmniVision行业领先的Nyxel™近红外技术，在各种光照条件下均能呈现业界一流图像质量。OS02C不仅可以检测到人眼可见的入射光，而且可以在近红外光谱下高效成像，为安防应用提供精确的彩色和单色图像。 發(fā)表于：2018/10/16 人工智能芯片的DNA 过去十年间，几项技术的进步使人工智能 （AI）成为最令人振奋的技术之一。2012年，Geoffrey Everest Hinton在Imagenet挑战赛中展示了他的广义反向传播神经网络算法，该算法使计算机视觉领域发生了革命性变化。然而，机器学习理论早在2012年之前就有人提出，并且Nvidia GTX 580图形处理器单元等微处理器使这一理论得以实现。这些处理器具有相对较高的内存带宽能力且擅长矩阵乘法，可将该神经网络模型的AI训练时间缩短至大约一周。理论与算法的结合开启了新一代技术进步，带来了与AI相关的全新可能性。本文概述了人工智能设计新时代及其多样化处理、内存和连接需求。 發(fā)表于：2018/10/16 泰克新推纪念版TBS1000X/TDS2000X系列，延续20年基础数字示波器普及之路 全球领先的测试测量提供商—泰克科技日前宣布推出TBS1000X /TDS2000X系列纪念版示波器，在全球售出第一百万台基于TBS/TDS平台的基础示波器之后，泰克为答谢客户和数百万正在使用泰克示波器的工程师，特别推出X系列，仅在中国市场在线发售，将以专业设计、熟悉的简便易用性、更超值的性价比，帮助中国工程师创建出色项目和实现突破性设计！ 發(fā)表于：2018/10/16 大联大友尚集团推出Realtek最新的IPCAM SoC安全监控解决方案 致力于亚太地区市场的领先半导体元器件分销商---大联大控股宣布，其旗下友尚推出瑞昱半导体（Realtek）最新一代IPCAM SoC安全监控解决方案。 發(fā)表于：2018/10/16 霍尼韦尔Vocollect语音解决方案助力大东鞋业实现仓储物流智能化 《财富》全球五百强之一的多元化、高科技先进互联工业企业霍尼韦尔（纽交所代码: HON）针对仓库和配送中心定制设计的Vocollect语音解决方案，成功帮助大东鞋业实现仓储物流智能化，使仓储作业效率显著提升50%、拣选准确率增至99.99%，同时缩短新员工培训时间达70%。 發(fā)表于：2018/10/16 OnRobot亮相中国国际工业博览会，展示协作机器人应用实力 总部位于丹麦的协作机器手臂末端工具（EOAT）供应商OnRobot参加了2018年中国国际工业博览会（CIIF），并在博览会上展示了一系列使机器人和人类能够更有效协同并肩工作的应用。 發(fā)表于：2018/10/16 Splunk 助力嘉年华公司为客户提供轻松愉悦的观光体验 致力于将数据转化为行动和价值的Splunk公司（NASDAQ： SPLK）宣布全球最大的休闲旅游公司嘉年华公司（Carnival Corporation & plc）正在通过Splunk Cloud™和Splunk® Enterprise Security（ES），在游客度假期间提供安全的移动接入。此外，嘉年华邮轮还通过Splunk Enterprise，对游客在线预订、活动预约以及其在船上的活动等数据进行分析。 發(fā)表于：2018/10/16 贸泽电子祝贺董荷斌勇夺2018富士6小时LMP2组亚军 专注于引入新品推动行业创新的电子元器件分销商贸泽电子(Mouser Electronics)宣布由其赞助的华人第一赛车手董荷斌所在的耀莱成龙DC车队38号车组，在上周末刚结束的2018-19国际汽联世界耐力锦标赛富士6小时中表现出色，在领跑大半场比赛后勇夺LMP2组亚军。 發(fā)表于：2018/10/16 基于胶囊网络的指静脉识别研究 针对卷积神经网络(CNN)中空间上的指静脉信息丢失的问题，提出了一种基于胶囊网络(Capsule Network，CapsNets)的指静脉识别算法。CapsNets在整个学习过程中以“胶囊”的形式从底层传递至高层，如此以向量的形式封装指静脉的多维特征，特征会在网络中被保存，而不是丢失后进行恢复。采用60 000张图像作为训练集，10 000张图为测试集，通过对图像增强、裁剪后进行网络学习。通过实验表明，CapsNets的网络结构特征相比CNN在处理脊线区域时效果更加明显，对比VGG精确度增加了13.6%，loss值也收敛到0.01。 發(fā)表于：2018/10/16 基于深度学习的实时识别硬件系统框架设计 设计了一种基于深度学习的实时识别硬件系统框架。该系统框架使用Keras完成卷积神经网络模型的训练并提取出网络的参数，利用ZYNQ器件的FPGA+ARM软硬件协同的方式，使用ARM完成对实时图像数据的采集、预处理及显示，通过FPGA实现卷积神经网络的硬化并对图像进行识别，再将识别结果发送至上位机进行实时显示。系统框架采用MNIST和Fashion MNIST数据集作为网络模型硬化试验样本，实验结果表明，在一般场景下该系统框架能够实时、准确地完成图像数据的获取、显示及识别，并且具有可移植性高、处理速度快、功耗低的特点。 發(fā)表于：2018/10/16 <…329330331332333334335336337338…>
