当前，人形机器人正逐步迈向实际应用部署阶段，其落地节奏取决于物理智能与实时推理能力的发展。随着NVIDIA Jetson Thor平台的正式面市，Analog Devices, Inc. (ADI)将进一步加速人形机器人与自主移动机器人(AMR)的研发进程。
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随着智能边缘加速演进，Ceva高管团队提出了清晰蓝图——智能、连接与感知在设备中直接汇聚，摆脱对云端的依赖，从而带来即时响应和沉浸式情境体验。
>>详情无人机已广泛应用于娱乐产业（如电视节目/电影制作）、业余摄影领域，甚至成为风靡一时的趣味玩具。凭借抵达复杂区域的能力，无人机的应用正逐步拓展至工业检测、物流配送、安防监控等专业场景。但你是否知道，支撑无人机运行的核心组件是视觉系统？在深入探讨这一主题之前，我们将先理清无人机的定义、梳理其多元应用场景，并解析其快速普及的背后逻辑。最后，我们将探讨安森美(onsemi)如何凭借技术革新，推动无人机的视觉系统升级。
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随着大模型训练与推理需求爆发，AI芯片算力不断提升，功耗与发热问题日益凸显，正成为制约智能设备性能释放的核心瓶颈。实验表明，当芯片温度升至70–80℃时，每再升高10℃，性能下降近50%。高温已成为制约AI应用发展的关键瓶颈，也催生了新一代散热技术的迫切需求。
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提升工业系统智能化的方法有多种，其中包括将边缘和云端人工智能(AI)技术应用于配备模拟和数字器件的传感器。鉴于AI方法的多样性，传感器设计人员需要考虑若干相互冲突的要求，包括决策延迟、网络使用、功耗/电池寿命以及适合机器的AI模型。
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是德科技与Heavy Reading合作发布了《超越瓶颈：2025年AI集群网络报告》，探讨运营商如何演进以适应人工智能（AI）工作负载的规模和速度。报告显示近九成（89%）电信和云服务提供商计划扩大或维持AI基础设施投资，其中前三大增长因素分别为云集成（51%）、更高速的GPU（49%）和高速网络升级（45%）。
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在这个数字连接日益重要的世界中，人工智能（AI）在提升日常连接体验方面的作用不容小觑。从优化游戏体验到确保无缝视频通话，AI正悄然变革人们与技术互动的方式。设想一下这样的未来：终端能够预测用户需求，在Wi-Fi和蜂窝网络之间顺畅切换，视频通话和游戏等实时体验相比以往更加流畅。
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这两天，英伟达一个最新研究结论让业界备受关注——小型语言模型（SLM）才是智能体的未来。紧接着，英伟达又抛出了自己的全新小型语言模型：Nemotron-Nano-9B-V2，该模型在部分基准测试中达到了同类产品中的最高性能。
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