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CTIMES / AI
科技
典故
第一顆電晶體(Transistor)的由來

第二次世界大戰末期,貝爾實驗室開始一項研究計畫,目標是研發出一種體積更小、功能更強大、更快速且可靠的裝置來取代真空管。1947年12月23日,由貝爾實驗室研發的電晶體取代了真空管,優點是體積更小、更可靠、且成本低廉,不僅孕育了今日遍及全球的電子半導體產業,同時也促成電訊電腦業、醫學、太空探測等領域產生戲劇性的改變。
臺灣AI雲助力歐特明 實現無人駕駛自動代客泊車 (2020.06.11)
台灣自主研發自動駕駛技術更進一步!歐特明電子與國家實驗研究院國家高速網路與計算中心(國研院國網中心)合作,運用臺灣AI雲(TWCC)加速產品研發速度,開發車用AI感知與辨識系統,實現自動駕駛level 4等級的記憶式無人自動代客泊車(Automated Valet Parking;AVP)系統
為AI注入理解力 (2020.06.11)
機器學習屬於AI的一個子集,原理是通過訓練基於電腦的神經網路模型來識別給予的模型或聲音。在神經網路完成訓練後,就可以推理出結果。
Automation Anywhere:五成企業盼提升財務作業自動化 (2020.06.10)
台灣新冠肺炎疫情逐漸趨緩,企業除了積極恢復營運外,也應審視得以因應危機、非常態事件的數位體質與轉型進程。Automation Anywhere偕中華徵信所公布最新「企業財務流程調查」
Arm:5G將成為雲端遊戲的絕佳賦能者 (2020.06.09)
從物流、重工業、機器人學到自駕車,5G 勢必將在物聯網(IoT)的各個角落開啟許多機會。蜂巢式連接的既有應用將大幅強化,加上移除了傳統的進入障礙,如速度、延遲與網路的可用性,將開展前所未見的全新應用與營收來源
雲端服務需求激增 數據機房面臨綠色能源挑戰 (2020.06.09)
目前日益依賴數位技術的社會,突顯了決策者在極端條件下,更需要仔細評估靈活性資源的潛在可用性的需求。
CTIMES聯手安馳科技堅守智能醫療防線 線上課程第二堂衝出高人氣! (2020.06.08)
隨著行動醫療的逐漸普及,生命體徵監測的可靠性與多元性更加受到醫療產業重視。目前生命體徵監測(VSM)正廣泛應用於多樣化的市場,每種市場應用都有不同的挑戰和關鍵要求
新型態競爭風雲起 EDA啟動AI晶片新戰場 (2020.06.05)
AI將引導全世界走向工業革命以來,相關廠商必須快速將運算晶片上市,來處理AI架構的全新挑戰,需求驅使EDA工具日新月異。
邊緣運算四大核心 實現海量資料處理的最佳佈局 (2020.06.03)
物聯網的概念開啟了科技應用的新視野,然而,當越來越多元件走向微型化、智慧化,數據海嘯也隨之而來,如何讓這些裝置以最有效率的方式運作...
台積電採用HPE ProLiant伺服器部署PaaS環境 (2020.05.29)
慧與科技 (HPE) 宣布台積電已採用使用AMD第二代EPYC 7000系列處理器的HPE ProLiant DL325 及DL385 Gen10伺服器,以提升其應用程式開發效率、降低總持有成本(TCO),並實現虛擬化架構上平台即服務(PaaS) 的管理及維運簡化目標
Dell EMC PowerStore帶來應用靈活性與行動性 (2020.05.28)
我們正處在數據爆炸成長以及充滿創新技術的新IT時代。在這個全新時代,企業正處於成為數位巨擘的浪頭上,但面臨兩大障礙:其一是數據不論在邊際位置、核心資料中心到公有雲哪個位置
Arm:全新IP將為5G時代帶來真正的數位沉浸 (2020.05.27)
過去幾個月的情況前所未見,人們體認到我們有多麼依賴科技,生活中已經不能沒有科技。大家都需要網際網路、高效能、手機行動網路,並且隨時都需要無線網路。完全離不開的裝置就是智慧手機
Cadence:透過內外兼具的EDA佈局 加速設計流程 (2020.05.26)
一般來說,AI對於EDA工具的影響,多半需要考量兩個部分。EDA工具通常面臨著解決許多難以解決的挑戰,這些挑戰需要利用更先進的方法來加以管理。例如,在佈局和設計路線流程的早期,就先評估大型數位化設計的線路擁擠或可能的錯誤
Western Digital加入汽車邊緣運算聯盟 推動連網汽車基礎建設 (2020.05.25)
汽車邊緣運算聯盟(The Automotive Edge Computing Consortium;AECC)指出,Western Digital已加入汽車邊緣運算聯盟跨產業組,一起為未來汽車、運算,以及儲存融合(storage convergence)技術貢獻心力
邊緣運算需求引爆 軟硬體協同開發是最大挑戰 (2020.05.22)
許多邊緣運算裝置是採用電池供電,因此對於系統的功耗有很高的要求。這些裝置也必須對隱私數據進行保護,讓核心運算在邊緣端可以更安全。
AI邁入自主系統時代 加速晶片市場競爭力道 (2020.05.21)
隨著AI技術的逐漸擴大應用,復雜性也不斷增加,人們越來越清楚地知道,AI及其許多工具(例如深度學習、機器學習等)都將再一次引導全世界走向工業革命以來,最大幅度的社會經濟革新
Arm:運算由雲端轉移至邊緣 將釋放更多應用可能性 (2020.05.20)
智慧物聯網是AI趨勢下驅動的一個市場方向,其應用也將擴及至智慧交通、環境保護、政府工作、公共安全、工業監測、智慧醫療、水質監測、商品追蹤、智慧製造等多個領域,也可能徹底顛覆公部門對各項公共設施的維運管理,進而改變人們工作、生活與商業營運的方式
NXP:邊緣運算最大挑戰在於軟硬體的協同開發 (2020.05.18)
AI正逐步深入生活的各層面,許多裝置都漸漸需求更高的運算效能。事實上,智慧生活相關的裝置,越來越多普遍都必須依賴AI演算法。這些應用場景對低功耗和安全性都有很高的要求,這就展現出了邊緣運算的重要性
邊緣運算是實現智慧物聯應用的關鍵 (2020.05.18)
邊緣運算所能帶來的應用與價值,就是更快、更好的體驗,它能實現在用戶端或者製造前端的智慧化服務。
人工智慧長驅直入 邊緣運算漸成產業主導要素 (2020.05.15)
隨著運算資源成熟,邊緣運算將成為所有產業和應用的主導要素。特別是機器人等各種複雜的邊緣裝置,都將加速此一轉變。
迎接5G時代 IBM和Red Hat推出新邊緣運算解決方案 (2020.05.13)
對於全球企業來說,無線5G電信網路的推出可以使行動資料獲得極高速、低延遲和最小傳輸延遲,這些全都是為加速邊緣運算的應用而設。IBM在其Think Digital大會上宣布合作夥伴生態系統的新服務與解決方案,協助企業和電信公司在5G時代加速邁向邊緣運算

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