从智能家居助手（如 Alexa、Google 和 Siri）到能够提示驾驶人员发生车道偏离的高级驾驶辅助系统 (ADAS)，世界依赖边缘 AI 为这些日益普及的重要设备提供实时处理能力。边缘 AI 在设备内直接使用人工智能，在数据源附近进行计算，而无需依赖远程数据中心的云计算。边缘 AI 带来了更低的延迟和更快的处理速度，降低了对持续互联网连接的依赖，同时减少对隐私方面的担忧。
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i.MX RT700系列提供了高性能、高集成度、先进功能和高能效的优化组合，为支持智能AI的边缘端设备赋能，例如可穿戴设备、消费电子医疗设备、智能家居设备和HMI设备。
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人工智能 (AI) 正在各行各业掀起一场彻底的革命，因为它提供了能够显著提高效率、准确性和能够做出正确决策的革命性解决方案。在这种情况下，边缘 AI 的概念——在网络边缘的设备上处理 AI 算法，已经成为一种改变游戏规则的方法。AI 可以实现实时数据处理、减少延迟、提高数据隐私性和决策自主性，这在医疗保健、机器人和工业自动化等领域尤为重要。
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人工智能机器人是改变机器人执行操作方式的技术奇迹之一。如今的机器人技术不再仅仅局限于机械和电子技术，在计算机科学的帮助下，人工智能机器人正在变得更加智能和高效。
>>详情数据是各种现代企业的生命线，而数据存储、访问与管理策略对企业的生产力、盈利能力以及竞争力会产生显著影响。随着人工智能（AI）的兴起，各行各业都在经历变革，企业不得不重新思考如何利用数据来加速创新和增长。然而，AI训练和推理对数据管理和存储提出了独特的挑战，因为它们需要处理庞大的数据，同时要求高性能、可扩展性和高可用性。
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如果企业拥有数据中心，需要关注的是人工智能（AI）技术可能很快就会部署到数据中心。无论AI系统是一个聊天机器人，还是横跨多个系统的自动化流程，亦或是对大型数据集的有效分析，这项新技术都有望加速和改善许多企业的业务模式。然而，AI的概念也可能会令人产生困惑和误解。是德科技的这篇文章旨在探讨有关AI网络如何工作以及该技术面临的独特挑战等五个方面的基本问题。
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探讨了人工智能（AI）的普及给嵌入式设计人员带来的新挑战。在创建“边缘机器学习（ML）”应用时，设计人员必须确保其能有效运行，同时最大限度地降低处理器和存储开销，以及物联网（IoT）设备的功耗。
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训练生成式人工智能（GenAI）神经网络模型通常需要花费数月的时间，数千个基于GPU并包含数十亿个晶体管的处理器、高带宽SDRAM和每秒数太比特的光网络交换机要同时连续运行。虽然人工智能有望带来人类生产力的飞跃，但其运行时能耗巨大，所以导致温室气体的排放也显著增加。
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在不断发展的技术格局中，人工智能 (AI) 是推动各行业创新的关键力量。从彻底改变医疗诊断到改变金融服务和工业 4.0，人工智能的影响深远而深远。然而，随着人工智能能力的不断扩展，一场新的争论出现了：边缘还是云？
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