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2019年06月18日星期二


熱門關鍵字：USB PD | 自駕車 | 藍牙5 | NB-IoT | AI
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Xilinx支援百度大腦加速AI終端應用
分類：產業動態
賽靈思(Xilinx)宣布，百度所推出的最新百度「EdgeBoard終端加速運算方案」選用了賽靈思技術。EdgeBoard是百度採用賽靈思技術所打造，能滿足從客製化需求到終端運算加速的一站式解決方案，支援客戶輕鬆開發出高效能的AI硬體。開發者能直接採用百度已完全配置好的方案，進而加快上手速度，亦可作為百度大腦AI硬體平台計畫的一部分進行配置和客製化。
Xilinx於2019 CES攜手領先汽車廠商發表多項新聞
分類：產業動態
今年展會中，賽靈思與其汽車夥伴與客戶聯手發表多項新聞，分享賽靈思技術支援人工智慧(AI)加速、自動駕駛(AD)、以及先進駕駛輔助系統(ADAS)等方面的訊息。賽靈思的產品亦被各家廠商呈現在實品展示會上。
歐思電子獲得授權許可在最新款多媒體平台中部署使用CEVA藍牙IP
分類：產業動態
CEVA宣布，開發先進多媒體SoC的無晶圓廠半導體公司歐思電子有限公司(Optek Digital Technology)已獲得授權許可，可將CEVA的RivieraWaves藍牙5雙模式IP部署應用在其最新的OTK528X多媒體系統單晶片(SoC)中，這款SoC將以人工智慧(AI)、語音和音樂等領域和包括聆聽式設備、無線喇叭、耳罩式/耳塞式耳機、多聲道AVR、樂器和語音使用者介面(VUI)在內的諸多應用為其市場目標。
貿澤最新一期的Methods技術電子雜誌 探索智慧物聯網邊緣運算
分類：產業動態
貿澤電子(Mouser Electronics)宣布推出最新一期的Methods技術與解決方案電子雜誌。本期為第三期，內容探討傳統邊緣裝置如何進化成更為具處理與決策功能且更聰明的邊緣裝置，可代為執行雲端任務。在最新一期的Methods中，貿澤的專家探討了智慧邊緣發展的方向與方式，藉以將運算任務嵌入裝置，使物聯網(IoT)階層轉型為端對端的解決方案平台。本期亦包含關於裝置安全性的獨家內容，並探索邊緣運算對網路設計帶來的影響。
Xilinx與ZF聯合宣布在AI創新與無人駕駛展開策略合作
分類：產業動態
自行調適與智慧運算的全球領導廠商賽靈思(Xilinx)，今日與汽車動力傳動系統、底盤技術及主被動安全技術領域的全球領導廠商和一級汽車供應商采埃孚(ZF Friedrichshafen AG)，聯合宣布一項全新的策略合作-透過賽靈思技術強化ZF高度先進的人工智慧(AI)汽車控制單元「ZF ProAI」，加速落實無人駕駛的應用。
菁英開講
專訪應用材料副總裁暨台灣區總裁余定陸　搶食AI商機需要材料創新
文．黃繼寬 分類：市場話題
美商應用材料副總裁暨台灣區總裁余定陸認為，科技業正面臨有史以來最大的AI大戰。在電腦運算處理器部分，人工智慧需要大量、快速的記憶體存取及平行運算，這時繪圖處理器(GPU)及張量處理器(TPU)會比傳統運算架構更適合處理人工智慧的應用。為使人工智慧潛力完全開發，其效能/功耗比需比目前方案提高1,000倍。
CIC/NDL正式合併　台灣半導體研究中心揭牌運作
文．黃繼寬 分類：熱門新聞
國家實驗研究院旗下兩個跟半導體技術相關的單位--國家晶片系統中心(CIC)與國家奈米元件實驗室(NDL)，在2019年1月正式合併成為台灣半導體研究中心(TSRI)，成為全球唯一一座整合IC設計、晶片製造與半導體元件製程研究的國家及科技研發機構。
助力AI/ML應用發展　Sensor Hub開發平台報到
文．盧佳柔 分類：熱門新聞
AIoT發展熱戰方酣，無論是晶片商、系統服務或OEM廠商都大舉投入相關技術。為了能加速人工智慧(AI)與機器學習(ML)應用更加蓬勃，英飛凌推出可編程感測器中樞(Sensor Hub)開發平台方案，不僅提供各種感測元件，同時更協助OEM廠商設計樹莓派(Raspberry Pi)開發板，以混搭核心設計風格，滿足更為彈性的開發模式，因應AI和ML的應用發展。
ST神經網路開發工具推動Edge AI運作
分類：產業動態
意法半導體(STMicroelectronics, ST)藉由STM32系列微控制器的市場領導地位，擴展了STM32微控制器開發生態系統STM32CubeMX，其增加了先進的人工智慧(Artificial Intelligence, AI)功能。
傳統SoC效能有瓶頸　MPSoC驅動AI多元應用
文．Dale Hitt 分類：技術頻道
放眼未來，在面對更先進的神經網路時，能隨時進行調整的靈活性是我們關注的焦點。現今廣受歡迎的CNN正加速被新型的先進架構所取代。然而，傳統系統單晶片(SoC)的設計必須要使用當前的神經網路架構知識，而且從開發到部署通常需花費約三年的時間，像RNN或膠囊網路(Capsule Network)等新型神經網路，可能會使傳統SoC變得低效，且難以提供保持競爭力所需的效能。
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