人工智能

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是计算机科学的一个分支,致力于开发能够执行需要人类智能的任务的系统。这些任务包括学习、推理、问题解决、感知、语言理解等。人工智能的目标是创建能够模仿人类智能的机器,使其能够执行需要智能的任务。 人工智能在医疗、金融、教育、交通、制造业等各个领域都有广泛的应用,为解决复杂问题和提高效率提供了新的途径。

FPGA+GPU+CPU国产化人工智能平台

平台采用国产化FPGA+GPU+CPU构建嵌入式多核异构智算终端,可形成FPGA+GPU、FPGA+CPU、CPU+GPU等组合模式

一文总结:人工智能、机器学习、深度学习的关键技术概念及 Edge AI 的行业发展前景

本文将为您介绍与人工智能相关各种技术的概念介绍,以及先进的Edge AI(边缘人工智能)的最新发展与相关应用。

人工智能和量子时代的网络安全解决方案

人工智能系统和量子计算能力的崛起正在从根本上重塑现代组织的安全格局。这些技术在带来前所未有的功能的同时,也带来了传统网络防御方法难以解决的复杂安全漏洞

关于卷积神经网络,这些概念你厘清了么~

本文基于此解释了卷积神经网络(CNN)及其对人工智能和机器学习的意义。

加速发展网络边缘人工智能

本文探索FPGA在推动网络边缘AI创新方面的重要作用。

如何利用FPGA技术革新视觉人工智能应用?

嵌入式视觉人工智能应用通过在边缘实现高度复杂的实时视频流处理和决策,正在为各行各业带来变革。

加速发展网络边缘人工智能

随着大型语言模型(LLM)和生成式AI的激增,行业正在努力解决这些基于云的AI应用处理大数据以及训练和部署高级AI模型所需的密集计算能力。

Lisa Su谈与 Nvidia 的竞争:芯片市场足够大,容得下多家大型企业

当 CNBC 的Jim Cramer询问AMD首席执行官苏姿丰谈与人工智能巨头Nvidia 的竞争,她表示,炙手可热的半导体行业有足够的空间容纳多家大型企业。

神经形态计算的发展历程、器件特性及其测试挑战

本文将探讨神经形态计算的发展历程、关键器件及其测试参数,并讨论当前面临的挑战和解决方案。

瑞苏盈科打造基于工业标准SOM的人工智能

FPGA技术能够以低功耗和低延迟实现复杂的神经网络,同时还能连接大量外设并提供对工业应用非常重要的高稳定性