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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安森美 (onsemi) 的中低压 T10 PowerTrench® MOSFET 采用了新型屏蔽栅极沟槽技术，降低了开关损耗和导通损耗，并进而显著降低了其 Qg，RDS(ON) 也降至 1mOhm 以下。其中的先进软恢复体二极管缓解了振铃、过冲和噪声问题，同时降低了 Qrr 损耗，为快速开关应用找到了性能与恢复时间的平衡点。
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现代社会的各个方面都需要先进的人工智能（AI）来处理，例如对周围环境的识别、行动决策和运动控制，这包括工厂、物流、医疗、城市中的服务机器人以及安全摄像头等应用场景。然而，要在边缘端实现人工智能，我们需要克服两大挑战：功耗和灵活性。
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我们相信，AI的需求量将在短时间上升至300 亿。因为我们预期PMMP（People-Machine-Machine-People）通讯模式将成为新常态，每个用户的手机都将运行各式各样的AI应用程序并连通多个云端服务器以提供大家所需的资讯和功能。这些机器与机器间的相互协作将大幅增加，推动半导体产值冲破1万亿美元。
>>详情笔者按：2024，行业“GPT时刻”来临。笔者看到，在汇聚人类顶尖智慧与精湛工艺的半导体行业，以智现未来为代表的工业软件供应商，正发挥着其深耕行业数十年的数据积淀、技术储备和深厚的一线服务经验，以大模型为武器，盘活工厂数据资产，解决晶圆厂数据孤岛困局、“经验沉没”和“人才密度不足”等诸多难题，开启全新的工业智能时代。
>>详情6G即将为移动网络带来下一次演进。6G 将以更快的速度、更低的延迟和更大的容量超越 5G，无数应用将会从中受益，制造业预计将成为最大的受益者之一。虽然这项技术还需要数年时间才能实现，计划未来的制造商应该开始考虑 6G应用的可能性以及如何确保做好准备。
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科技已成为我们生活中不可或缺的一部分且正在不断改变我们的世界。正因如此，系统设计变得更加复杂，为了确保性能、功能和可靠性，设计的仿真参数不断增加。优化拥有众多仿真参数的设计是一项极具挑战性的工作，设计人员对此深有体会，因为这项任务需要耗费大量的计算资源、时间和成本。最终，这种方法将难以为继。
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在快节奏的职场生态中，视频会议已经成为日常工作中不可或缺的沟通协作工具。然而，尽管视频会议极大地促进了工作的便利性，但有时参会者可能无法及时进入会议环境，使得视频画面杂乱无章，对专业形象造成一定的负面影响。
>>详情总的来说，BP算法通过不断地计算网络输出与实际标签之间的误差，并通过反向传播来更新网络参数，使得网络逐渐学习到数据中的模式和规律。该算法是深度学习中的基础算法之一，为神经网络的训练提供了有效的方法。
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生成式AI变革已经到来。随着生成式AI用例需求在有着多样化要求和计算需求的垂直领域不断增加，我们显然需要专为AI定制设计的全新计算架构。这首先需要一个面向生成式AI全新设计的神经网络处理器(NPU)，同时要利用异构处理器组合，比如中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)。通过结合NPU使用合适的处理器，异构计算能够实现最佳应用性能、能效和电池续航，赋能全新增强的生成式AI体验。
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