TAINAN, Taiwan and SHENZHEN, China – January 2, 2024 – Himax Technologies, Inc. (Nasdaq: HIMX) (“Himax” or “Company”), a leading supplier and fabless manufacturer of display drivers and other semiconductor products, today announced that the Company, in collaboration with Seeed Studio, the IoT hardware partner providing services that empower developers to implement their projects and products for digital转换,将推出尖端电池供电的端点AI视觉处理模块,Grove Vision AI模块V2,CES2024。此处理模块以Himax的WiseEye2 AI处理器HX6538(“ WE2”)为特色,以其极低的功耗和出色的AI推理性能而闻名,具有广泛和广泛的AI开发功能。在行业的最前沿,处理模块是一个强大的端点AI开发平台,为将来的AI应用程序铺平了道路。Himax的Wiseeye TM智能图像传感解决方案已在各种端点AI应用中很好地采用。新一代WE2 AI处理器是建立在其前身芯片We1的成功之上的。WE2利用高级皮层M55和Ethos U55体系结构可提供32倍的推理速度,而与WE1相比,推理速度和能源效率高50倍。这些增强功能允许WE2在保持超低功耗的同时启用更多端点AI计算要求。WE2具有多层电源管理结构,并结合了动态电压频率缩放(DVFS)技术,以实现微型水平的功耗。WE2还包含了令人印象深刻的安全功能,包括确保每个芯片都具有独特身份的物理不荡情功能(PUF)安全机制,从而减轻了未经授权的访问和伪造的风险,从而增强了芯片安全性。此外,内置的RSA和ECC硬件加密和解密引擎实现了毫秒级快速安全启动,进一步确保了安全有效的数据传输。作为AI支持的微处理器领域的先驱,WE2提供了出色的AI推论功能,具有超值功耗超过传统MCU的规格。这些优点使WE2成为Seeed Studio端点AI视觉处理模块的理想选择。配备了WE2的SEED Studio Endpoint AI模块是端点AI设备的全面开发平台,可满足软件和硬件的各种开发需求。在硬件开发方面,该模块支持MIPI CSI摄像机和麦克风,以帮助收集图像和声音数据。此外,它还提供了通用界面设计,可支持众多IO接口,使开发人员可以在同一接口上连接不同类型的外部设备,并大大增强了产品开发的灵活性和便利性。用于软件开发,Seeed Studio的端点AI视觉处理模块不仅提供了数十个预训练的AI模型,而且还具有Edgelab AI工具链。这个功能强大的工具链使用户可以根据其特定要求量身定制AI模型培训,从而实现更多个性化的AI软件开发。在系统级硬件和软件互操作性和协作方面,Seeed Studio处理模块可以与广受欢迎的Seeed的Universal Xiao Microcontroller开发板系列无缝集成。组合可以将处理模块与无代码AI方法集成到各种家用电器中,从而使家用设备中的AI技术更加有效。
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无需让现有的IP申请Bio Studio。与该项目有关的任何现有IP(背景IP),必须以市场条款获得未来纺纱公司的许可。在生物工作室期间生成的任何IP仍然是主机机构的财产,但也必须获得拆卸公司的许可。BII的IP专家可以在Bio Studio计划中协助设计和建议有关IP策略。
打开包装后对玩具进行分析,除了总细菌负荷处于无需担心且可预测的浓度之外,没有出现任何特别严重的问题。在案例 2 的分析时间内,我们看到总细菌负荷按比例增长,达到 10^6 的浓度,肠道细菌的浓度在最后一次达到 10^3 的浓度,而霉菌的浓度要低得多,但如果存在的话,其增殖速度可能会或多或少地快。
AM62A 片上系统 (SoC) 用于构建端到端应用程序,用于制造中的缺陷检测。AM62A 是一种异构处理器,除了用于视频和视觉处理的各种其他加速器外,还配备了 2 TOPS 深度学习加速器和最多四个 Arm ® Cortex ® A53 处理器。各种计算核心和丰富的外设集使 AM62A 成为需要实时高级传感器处理能力的应用的理想选择。本文档介绍了从数据收集、深度学习模型选择、模型训练和模型部署开始构建缺陷检测应用程序的完整过程。它展示了 TI 的 EdgeAI Studio 工具如何简化此过程。介绍了使用 TI 工具对应用程序进行系统级性能分析、资源利用率和功率分析。TI 的 github 存储库中的源代码和分步指南也可供感兴趣的开发人员使用:https://github.com/TexasInstruments/edgeai-gst-apps-defect-detection 。
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Item Value CPU Dual-core ARM Cortex M0+ processor up to 133MHz Flash Memory 2MB SRAM 264KB Digital I/O Pins 11 Analog I/O Pins 4 PWM Pins 11 I2C interface 1 SPI interface 1 UART interface 1 Power supply and downloading interface Type-C Power 3.3V/5V DC Dimensions 20×17.5×3.5mm Programming Language Arduino/Circuitppython/Micropython
人工智能 (AI) 用于创建更可持续的生产方法和模拟气候变化,使其成为对抗环境恶化的宝贵工具。本文描述了一种耗能技术服务于未来生态挑战的悖论。该研究概述了使用基于人工智能的解决方案进行环境保护的行业。它借鉴了来自绿色人工智能参与者的大量示例来展示用例和具体示例。在研究的第二部分,研究了人工智能对环境的负面影响以及支持绿色人工智能的新兴技术解决方案。研究还表明,对低能耗人工智能的研究更多地是出于成本和能源自主性约束,而不是出于环境考虑。这导致了反弹效应,有利于增加模型的复杂性。最后,讨论了将环境指标集成到算法中的必要性。环境维度是人工智能更广泛的伦理问题的一部分,解决它对于确保人工智能的长期可持续性至关重要。
参见:“4:04 - 第 5 步:导入和标记数据”现在是时候在您的计算机上打开 BME AI-Studio 了。创建一个新项目并选择您想要在硬盘上保存它的位置。我们将该项目称为“咖啡示例”。然后选择导入数据。从 BME 板上取出 SD 卡并选择卡上以 .bmerawdata 结尾的文件。该应用程序现在为您提供记录数据的概览。有一个图表在时间线上向您显示数据。首先,为您的测量会话命名。我们称之为“咖啡会话”。正如您在图下方看到的,已经定义了四个样本 - 一个从打开电路板开始,三个从我们在测量期间按下按钮开始。在左侧,有输入字段来标记每个样本。我们首先测量正常空气,然后是浓缩咖啡,然后是正常空气,最后是过滤咖啡。如果您在测量过程中忘记按下按钮,您也可以在此处手动定义样本。选择“导入数据”以完成。数据现在已复制到硬盘上的项目文件夹中。导入完成后,您可以在“标本收藏”中看到四个标本。标本收藏是您可以收集和管理特定项目的所有记录数据的地方。如果您选择其中一个标本,您可以在右侧看到有关该标本的所有可用详细信息。