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TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
基于机器学习的算法，用于虚拟的早期检测和筛选神经退行性和神经认知疾病：系统性评估
1伊朗德黑兰Shahid Beheshti大学认知和脑科学研究所伊朗，伊朗5名学生研究委员会，艾哈瓦斯，伊朗艾哈瓦兹，伊朗，伊朗六号医学院，艾哈华达邦医学院医学院6校Shahid Beheshti医学科学大学放射学，伊朗，伊朗，10个神经科学系，Bahçeşehir大学，伊斯坦布尔，伊斯坦布尔，Türkiye，萨哈鲁德医学科学大学医学院11学院，医学院夏鲁德大学医学院夏鲁德大学，伊兰夏鲁德学院，伊兰，伊兰，什拉兹12学院。医学科学，德黑兰，伊朗，
基于机器学习的算法，用于虚拟的早期检测和筛选神经退行性和神经认知疾病：系统性评估
1伊朗德黑兰Shahid Beheshti大学认知和脑科学研究所伊朗，伊朗5名学生研究委员会，艾哈瓦斯，伊朗艾哈瓦兹，伊朗，伊朗六号医学院，艾哈华达邦医学院医学院6校Shahid Beheshti医学科学大学放射学，伊朗，伊朗，10个神经科学系，Bahçeşehir大学，伊斯坦布尔，伊斯坦布尔，Türkiye，萨哈鲁德医学科学大学医学院11学院，医学院夏鲁德大学医学院夏鲁德大学，伊兰夏鲁德学院，伊兰，伊兰，什拉兹12学院。医学科学，德黑兰，伊朗，
WebAssembly启用低延迟可互操作的增强和虚拟现实软件
使用增强/虚拟现实（AR/VR）设备特定硬件和基于Web的实现的本机应用程序之间的运行时性能有明显的差异。在这里我们表明WebAssembly（WASM）提供了一个有前途的开发人员解决方案，该解决方案可以为基于Web的应用程序带来近乎本地的低潜伏期性能，从而通过在任何WIFI或蜂窝数据网络启用的AR/VR AR/VR设备上运行的便携式字节码来使硬件 - 稳定的互操作性按比例扩展。许多软件应用领域已经开始意识到WASM作为关键促进技术的潜力，但尚未在AR/VR域中建立强大的影响力。在考虑当前基于Web的AR/VR开发技术（例如WebXR）的局限性时，该技术提供了现有的应用程序编程接口（API），该界面（API）为基于Web的程序提供了AR/VR功能时，WASM可以解决与正当（JIT）汇编，慢速运行时间，大型文件，大型文件，大型数据和大数据等方面所面临的关键问题。使用基于WASM的WebXR的现有应用程序稀疏但增长，并且移植本机应用程序使用此新兴框架的潜力将受益于基于Web的AR/VR应用程序空间，并使其在性能方面更接近其本地对应物。综上所述，针对AR/VR应用程序的这种标准化的“ Write-once-Deploy-everywhere”软件框架有可能巩固各种头部安装的显示器和其他嵌入式设备上的用户体验，以最终创建一个可互操作的AR/VR生态系统（Jacobsson and Will'en（202020））。
在与代理商和化身的社交互动中的触觉...
摘要通过虚拟空间中的触觉结合触觉，使人们能够传达情感并进行更自然而有意义的社交互动。触觉和虚拟现实技术和应用方面的进步对于支持研究人员在虚拟环境中探索中介社会触摸至关重要。这项工作的目的是回顾过去的十年研究触觉和虚拟现实技术，研究人类化身以及人类与非人类虚拟药物之间的社会触摸行为。我们的系统评价在三个维度上组织了各种各样的研究：研究中介社会触摸的背景，使用的触觉和虚拟现实技术的类型以及包括收集和淘汰数据在内的经验研究。我们讨论了三个维度分析的结果，并对未来的研究产生了影响。我们指出了在社会虚拟现实上考虑野外研究和新兴问题的重要性；了解具有不同身体和认知能力的人的人性感知，以及；创建开发工具来扩大对先进技术设置的探索。
BCN -PT，OT和ST以及脊医和运动培训师的物理医学服务：虚拟运动治疗和事先授权确定
如果患者告诉您他们参与该计划，我们要求您与患者谈论虚拟肌肉和联合健康计划如何为他们的整体护理计划做出贡献。您无需向会员提供正式文档，也不需要为此讨论提供健康。
虚拟集成供应链管理计划
综合供应链管理课程成立于 2003 年，由圣路易斯大学供应链卓越中心提供。自那时起，该课程不断进行修订和改进，以确保始终与最新的供应链最佳实践和技术进步保持同步。虚拟 ISCM 课程由八个独立模块组成，通过 Zoom 提供十二个 6 小时的课程。除此之外，参与者以团队形式工作，为他们选择的公司选择并完成流程改进项目。我们欢迎由我们计划参与者的雇主赞助的项目，并强烈鼓励参与者为其公司当前面临的问题制定切实可行的解决方案以及实施计划。
欧洲网络将开发虚拟双胞胎技术，用于房颤患者的个性化卒中管理：TARGET 联盟
该项目恰逢其时——虚拟双胞胎、人工智能、计算机模拟试验和相关技术在医疗保健应用中越来越普遍，利用了学习型健康系统模型方法。旨在增进我们对 AF 理解的人工智能和机器学习出版物呈指数级增长，这主要得益于深度神经网络的进步和大型开放获取数据库的可用性。9 TARGET 将利用这一点和技术的成熟，进一步推进个性化护理方向的工作。该项目涵盖的时间表包括 (i) 个性化模型和决策支持工具的开发，(ii) 这些模型和工具的验证（包括计算机模拟试验），以及 (iii) 对新收集的数据（来自观察性临床研究）进行测试，所有这些都有患者、医疗保健专业人员和相关利益相关者的参与（共同开发和评估）。
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我们的平台目前已部署在超过 5 亿台设备中，适用于所有设备、操作系统、平台和应用程序。通过将系统级遥测数据应用于基于云的大型语言模型 (LLM)，AI 虚拟智能传感器平台提供了无与伦比的能力，可以利用来自每个可用数据源的输出数据。这种方法使设备能够更好地理解和响应其环境，使技术更加直观和用户友好。在 Elliptic Labs，我们不仅适应技术的未来，而且还积极塑造它。我们的目标是继续突破情境智能的界限，为全球用户创造更直观、更强大的体验。
使用模拟运动和LIDAR测量的基于机器学习的虚拟负载传感器
摘要。漂浮的海上风力涡轮机（FOWTS）配备了各种传感器，可为涡轮机监视和控制提供有价值的数据。由于技术和运营挑战，用于精确获得的系泊线和Fairleads的负载估计可能很难且昂贵。这项研究深入研究了一种方法，其中将模拟的浮游运动测量和风速测量得出，从前瞻性的基于Nacelle的Lidar得出，被用作不同类型的神经网络的输入，以估计Fairlead张力时间张力时间序列和损害等效载荷（DELS）。fairlead张力与浮游器的动力学和作用本质上相关。因此，我们系统地分析了浮油动力学对Fairlead张力时间序列和DELS预测质量的个人贡献。通过基于NACELLE的LIDAR获得的风速测量值在近海风力涡轮机上固有地影响了平台的动力学，尤其是旋转螺距的位移和流量器的潮流位移。因此，激光雷达风速数据间接包含浮雕的动态行为，这反过来又控制着Fairlead载荷。这项研究杠杆测量的视线（LOS）风速以估计Fairlead紧张局势。该模型的训练数据是由启用的风力涡轮机仿真工具与数值LIDAR模拟框架Vicondar一起生成的。使用长期短期内存（LSTM）网络预测Fairlead张力时间序列。del预测是使用三种不同方法进行的。首先，DEL是根据预测的时间序列计算得出的。其次，使用序列至一lstm体系结构预测DELS，第三，使用卷积神经网络体系结构预测DELS。结果表明，可以从浮游运动时间序列中准确估算Fairlead张力时间序列和DEL。此外，我们发现LiDAR LOS测量值不会改善时间序列或如果可用运动测量结果。然而，使用LiDar测量作为DEL预测的模型输入，导致与使用层的位移测量相似的精度。