在之前的文章“为机器人技术的未来发展筑牢安全防线：网络安全的作用”中，我们全面介绍了机器人控制系统面临的安全挑战。文章强调了遵守机器人行业安全标准的重要性，并探索了加强机器人控制系统保护所需的基本安全能力。此外，我们还展示了如何利用ADI公司的安全产品来实现特定的机器人安全用例。
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AI（人工智能）通过满足工作负载需求正在深刻改变着世界。然而，尽管AI正以无数种方式影响着人们的工作效率、创造力乃至整个社会，但最根本的变革却发生在为这项技术本身提供底座支撑的数据中心当中。
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IBM咨询日前在深圳前海设立大湾区AI智汇中心，IBM咨询大中华区及韩国总裁陈科典接受南方财经全媒体集团采访，分享了'距离创造可能'的战略思路，凭借比邻香港的地理优势提升客户服务效率。
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IBM 近日发布的《2025年数据泄露成本报告》显示，当前 AI 应用的推进速度远快于其安全治理体系的建设。该报告首次针对 AI 系统的安全防护、治理机制及访问控制展开研究，尽管遭遇 AI 相关安全漏洞的机构在调研样本中占比不高，一个既定事实是：AI 已成为高价值、低门槛的网络攻击目标。
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Cognizant（纳斯达克股票代码：CTSH）今日宣布推出AI Training Data Services，该全新解决方案旨在帮助企业快速且大规模地构建、微调和实施AI模型。 Cognizant 凭借其作为数据与AI模型训练合作伙伴的深厚经验，继服务于部分领先的数字原生企业后，现正将这一专长应用于全球2000强客户，推动AI创新。
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人工智能（AI）和机器学习（ML）是使系统能够从数据中学习、进行推理并随着时间的推移提高性能的关键技术。这些技术通常用于大型数据中心和功能强大的GPU，但在微控制器（MCU）等资源受限的器件上部署这些技术的需求也在不断增加。
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根据托马斯·库恩的《科学革命的结构》，范式是一种普遍认可的科学成就，奠定了某一科学共同体（如物理学家、生物学家群体）在特定时期内共同接受的理论体系、方法论与价值标准的集合，为一个领域的快速发展提供了共识基础和快速发展的保障。
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随着高解析度音频应用的不断发展和广泛部署，诸如USB与I2S之间等不同专业接口之间的高品质音频转换需求日益增长，由此带来了实现高性能、高实时性与高灵活性的新挑战。
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近年来，伴随着生成式AI与大语言模型的快速发展，用来训练AI大模型的数据量越来越庞大，单芯片晶体管密度却已逼近物理与经济双重极限。以GPT-4为例，其训练参数量达到了1800B，OpenAI团队使用了25000张A100，并花了90-100天的时间才完成了单次训练，总耗电在2.4亿度左右，成本约为6300万美元。
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