Teledyne launches Z-Trak Express 1K5 for cost-effective, in-line 3D measurement and inspection
它可以通过实时处理进行高速3D检查，在其完整的测量范围内达到每秒5,000个配置文件的最大概况率。这使得它非常适合各种行业，包括二级电池生产，汽车，木材检查，工厂自动化和物流。
Creating a Data Science Pipeline for Real-Time Analytics Using Apache Kafka and Spark
本文说明了如何使用Apache Kafka和Spark创建实时处理数据的系统。
Carbon Robotics launches ‘breakthrough’ tractor solution with real-time remote supervision
碳机器人技术是AI驱动的农业自动化解决方案的开发商，已经推出了碳自动质机器，该碳自动质机描述为“突破性的拖拉机自治解决方案”。由碳AI供电，碳自质机安装在现有拖拉机上，并由碳机器人操作员远程监控，碳机器人操作员将实时处理干预措施以确保无缝操作。碳自动质子可靠，不间断[…]
Carbon Robotics launches ‘breakthrough’ tractor solution with real-time remote supervision
碳机器人技术是AI驱动的农业自动化解决方案的开发商，已经推出了碳自动质机器，该碳自动质机描述为“突破性的拖拉机自治解决方案”。由碳AI供电，碳自质机安装在现有拖拉机上，并由碳机器人操作员远程监控，碳机器人操作员将实时处理干预措施以确保无缝操作。碳自动质子可靠，不间断[…]
AI Cracks the Ocean’s Acoustic Code to Reveal Hidden Marine Life
研究珊瑚礁曾经是指艰苦的手动分析数小时，但是人工智能正在改变游戏。一个新的神经网络可以实时处理海洋声音，识别鱼类活动的速度比人类快25倍。这项技术可以彻底改变科学家如何监测礁石的健康并保护海洋生态系统。珊瑚的隐藏复杂性[...]
New fast radio burst detector could sift through 'a whole beach of sand' to solve big cosmic mystery
CRACO 射电望远镜系统实时处理大量数据，因此可以非常高效地探测快速射电爆发和零星中子星。
Neural Processing Units (NPUs): The Driving Force Behind Next-Generation AI and Computing
就像 GPU 曾经在 AI 工作负载方面超越 CPU 一样，神经处理单元 (NPU) 将通过提供更快、更高效的性能来挑战 GPU——尤其是对于生成式 AI，其中大规模实时处理必须以闪电般的速度和更低的成本进行。问题是 NPU 是如何工作的，为什么它们会超越 […] 文章《神经处理单元 (NPU)：下一代 AI 和计算背后的驱动力》首先出现在 Unite.AI 上。
今年，我们的合作伙伴 Gazinformservice 庆祝成立 20 周年。为了纪念这一盛事，《专家》杂志分析中心发布了一本电子书，其中行业领先的专家对信息安全市场的发展进行了预测。 21世纪的远见者是科学技术领域的分析师、专家。本书介绍了这些信息安全领域的远见卓识者和知名专家的 22 项原创预测，他们在书中分享了对未来三年行业发展的看法。 SOC并给出了来年的预测。现代信息安全监控中心（安全运营中心（SOC））面临着新的挑战，这些挑战与网络攻击、隐藏和持续的 APT 攻击数量的增加、来自 NTA、EDR 等其他来源的安全事件流的增加有关。 XDR，招聘和培训分析师处理安全事件的复杂性。人工
Vadym Bychkov, Founder of Hawk Live – The Integration of AI in Esports
人工智能已成为电子竞技行业的基石，尤其是在增强事件预测和比赛分析方面。人工智能能够实时处理大量数据，因此能够以令人印象深刻的准确度预测比赛结果，为粉丝提供动态见解，从而提升他们的观看体验。这项技术不仅可以预测获胜者，而且 [...]
Medical Image Denoising with CNN
在本文中，我将讨论使用 CNN 对 CT 图像进行去噪的不同方法以及一些传统方法。Daniel Öberg 在 Unsplash 上的照片使用卷积神经网络 (CNN) 对 CT 图像进行去噪代表了医学成像技术的重大进步。CT（计算机断层扫描）扫描对于诊断和监测各种医疗状况非常有用，但由于使用低剂量辐射来最大限度地减少患者暴露，它们通常会受到噪音的影响。这种噪音会掩盖重要的细节并影响诊断的准确性。CNN 是一类深度学习神经网络，已被证明在解决这个问题上非常有效。这些网络在包含嘈杂和干净图像的大量数据集上进行训练，学习识别和消除噪音，同时保留关键的解剖细节。要了解如何对 CT 图像进行去噪以提高图
