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CTIMES / 機器學習
科技
典故
Intel的崛起-4004微處理器與8080處理器

Intel因為受日本Busicom公司的委託設計晶片,促成了4004微處理器的誕生,也開啟了以單一晶片作成計算機核心的時代。1974年,Intel再接再厲研發出8080處理器,和4004微處理器同為CPU的始祖,也造就了Intel日後在中央處理器研發的主導地位。
是德發表進階分析應用軟體 加速半導體設計驗證 (2020.05.21)
是德科技(Keysight Technologies Inc.)日前發表 PathWave Waveform Analytics邊緣電腦至雲端運算應用軟體。這套創新軟體利用機器學習演算法來改善異常偵測成效,並且降低矽前驗證的資料儲存成本
Cadence發表iSpatial技術與新數位流程 提升晶片PPA目標 (2020.04.23)
為因應更趨複雜的晶片設計與先進製程需求,電子設計自動化(EDA)方案供應商益華電腦(Cadence Design Systems)宣布,推出全新的數位全流程,結合新推出的iSpatial技術與機器學習(ML)功能,能大幅縮短整體晶片開發的時間,同時更進一步提升晶片本身的PPA(效能、電耗、面積)結果
是德AI先進分析軟體在Nokia 5G基地台製造過程獲充分驗證 (2020.03.20)
是德科技(Keysight Technologies Inc.)日前宣布其創新軟體工程技術,在Nokia 5G基地台製造過程中獲充分驗證,不但可極致發揮人工智慧(AI)和先進資料分析的效益,同時還可顯著提升整體測試效率
甲骨文預測:2020-2025年十大雲端趨勢 (2020.03.05)
甲骨文預測,90%的手動IT操作和資料管理任務將在2025年完全自動化,工程師將有更多時間發展人工智慧和機器學習等先進技術。
Appier延攬台大林守德博士 擔任首席機器學習科學家 (2020.03.04)
台灣人工智慧(AI)新創公司沛星互動科技(Appier)今日宣布延攬國立台灣大學資訊工程學系林守德教授擔任首席機器學習科學家(Chief Machine Learning Scientist)。憑藉他在機器學習領域長達20年的資歷與豐富的產學研實務經驗,Appier將開拓在AI領域的創新應用,強化並擴展當前的產品組合,讓AI技術接軌市場需求並加速應用落地
美光攜手德國馬牌 加速推動邊緣機器學習 (2020.02.27)
全球記憶體與儲存裝置廠商美光科技攜手德國馬牌(Continental), 日前宣布簽署合作協議,將共同研究並導入美光的深度學習加速器,協助開發次世代機器學習汽車應用。汽車與記憶體產業的兩大領導品牌將共同推進機器學習技術,以滿足現代汽車工業的高端記憶體需求
機器學習開啟行動裝置大規模運算新革命 (2020.02.11)
在機器學習的案例中,最具挑戰性的是多媒體強化功能。而大規模運算將成為行動運算晶片開發人員所面臨的最大挑戰。
人工智慧革命: 無標記姿態擷取技術顛覆影片錄影 (2019.12.12)
科學家們使用The Imaging Source DMK 37BUX287相機進行高速錄影,結合實驗室自行開發的開源軟體工具DeepLabCut所寫成的機器學習演算法,來追蹤老鼠的行為事件及相應其腦部活動
3D FeFET角逐記憶體市場 (2019.11.25)
愛美科技術總監Jan Van Houdt解釋FeFET運作機制,以及預測這項令人振奮的「新選手」會怎樣融入下一代記憶體的發展藍圖。
強化學習:入門指南 (2019.11.14)
強化學習是機器學習的一種,指的是電腦透過與一個動態環境不斷重複地互動,來學習正確地執行一項任務。強化學習演算法的目標,即是在於找出能夠產生最佳結果的策略
AI逐步走向終端 邊緣運算需求大增 (2019.11.11)
邊緣運算在過程中,盡可能靠近資料來源以減少延遲和頻寬的使用。目的是減少遠端運算量,減少異地用戶端和伺服器之間的數據傳輸量。
Gartner發表2020年十大策略科技預測 以人為本成核心 (2019.10.31)
國際研究暨顧問機構Gartner近日提出2020年企業必須了解的十大策略性科技趨勢,分別為超級自動化、多重體驗、專業知識的全民化、增進人類賦能、透明化與可追溯性、更強大的邊緣運算、分散式雲端、自動化物件、實用性區塊鏈以及人工智慧安全性
強化學習:入門指南 (2019.10.29)
強化學習是機器學習的一種,指的是電腦透過與一個動態環境不斷重複地互動,來學習正確地執行一項任務。強化學習演算法的目標,即是在於找出能夠產生最佳結果的策略
實現物聯網與雲端運算的新型記憶體技術 (2019.10.04)
研究指出,以 MRAM取代微控制器中的 eFlash 和 SRAM,可節省達 90% 的功耗。這些功耗與面積成本優勢,使得MRAM成為邊緣裝置的理想選擇。
仿真和原型難度遽增 Xilinx催生世界最大FPGA (2019.10.03)
賽靈思推出世界最大容量的FPGA,單一顆晶片擁有最高邏輯密度和最大I/O數量,將可以用於對未來最先進的ASIC和SoC技術的仿真與原型設計提供支援。
Arm Treasure Data導入Treasure Boxes與Custom Scripts (2019.10.01)
Arm Treasure Data今(1)日宣布為其顧客數據平台(CDP)推出新產品能力與功能,包括Treasure Boxes與Custom Scripts,兩者都能協助加速企業達到營運成果,並可從平台上看到。Treasure Boxes是業界第一個CDP成套預生成的編碼與應用程式的解決方案程式庫
新一代記憶體發威 MRAM開啟下一波儲存浪潮 (2019.09.24)
STT-MRAM可實現更高的密度、更少的功耗,和更低的成本。此外,STT-MRAM也非常有可能成為未來重要的記憶體技術。不止可以擴展至10nm以下製程,更可以挑戰快閃記憶體的低成本
使機器學習推論滿足實際效能需求 (2019.09.18)
FPGA提供即時機器學習推論所需的可配置性,並具有能夠適應未來作業負載的靈活性;資料科學家和開發者需要借助兼具全面性且易用的工具才能運用此優勢。
Microsoft 365以AI為企業資安全方位助力 (2019.09.10)
隨著雲端服務與網路應用普及,日益複雜的駭客手法與網路威脅,更是資訊人員分秒必爭的挑戰。企業迫切需要一個全方位的AI智能防護工具作為數位轉型的強力後盾。台灣微軟今(10)日宣布結合「雲端SIEM+SOAR」功能的Azure Sentinel正式在台上線
機器學習實現AI與EDA的完美匹配 (2019.09.10)
多年來,AI與EDA如何完美匹配,一直被工程人員討論著。實際上,人工智能已經開始逐漸在EDA領域發揮作用。不久之後,AI將可望在EDA領域找到一席之地。

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