混合分析打造高精度數位分身(2)

混合數位分身(Hybrid Digital Twin)運用混合分析技術結合物理和數據,能夠善用兩者優勢提升數位分身準確度。 (承前文)圖2展示融合殘差的建模的過程,即使用物理學模型預測和實驗資料作為兩個主要的資料來源。...
2023 年 06 月 27 日

通用處理器實現低精度神經網路 FP8規格訓練DNN模型有成

最近產業的典範轉移中,建立人工智慧(AI)系統可以從一般模型開始,透過使用自適應預先訓練模型,接著採用遷移學習(Transfer Learning)調整不同的下游任務,特別是透過Zero-shot、Few-shot、模型微調(Fine-tuning)和提示技術,都造就了規模不斷成長的Transformer模型。例如,GPT-3...
2022 年 12 月 15 日

Imagination/Visidon開發深度學習超解析度技術

Imagination Technologies與Visidon Oy宣布共同推動行動、數位電視和汽車市場等嵌入式應用邁向基於深度學習的超解析度,憑藉人工智慧(AI)技術,用戶將可透過先進演算法將低解析度圖像和影片解析度提高至4K和8K。...
2022 年 05 月 26 日

優化感知及資料品質 感測融合讓機器人長智慧

一般人都具備五種基本感官能力,即視覺、嗅覺、味覺、聽覺和觸覺。美國科學家Edwin Powell Hubble曾表示,人類的五感,可以探索v他們所處的宇宙,這就叫做冒險科學。為了紀念這位科學家,人們將1990年發射的太空望遠鏡命名為哈伯。哈伯太空望遠鏡不是人類,但是它就像是一組注視宇宙的眼睛。其直徑2.4公尺的大主鏡和其他相關儀器會收集整個電磁頻譜中的輻射,再將其向下發送到地球做進一步分析。哈伯太空望遠鏡從太空收集這些資料,幫助人們深入解析並了解宇宙。
2021 年 05 月 13 日

電腦視覺快狠準 AI鷹眼打造智慧工廠

隨著人工智慧(AI)在製造業的應用日益多元,AI在電腦視覺、機器學習及數據管理的優勢,將可在智慧工廠領域充分展現。不僅提高產品檢測準確率與效能,亦可完成自動巡檢任務,並透過影像數據分析進行勞力管理。
2021 年 03 月 13 日

瑞薩新R-Car V3H SoC滿足NCAP駕駛/乘客監測系統要求

瑞薩電子(Renesas)日前推出更新版的R-Car V3H SoC,可明顯改善智慧相機的深度學習性能,達到Level 2+,適用於一般車輛的駕駛和乘客監測系統(DMS/ OMS)、汽車前鏡頭、環景和自動停車。更新後的SoC結合ASIL...
2021 年 03 月 11 日

安提國際發表通過NVIDIA NGC-Ready認證AI深度學習推論平台

安提國際日前發表全新SuperEdge產品系列,適用於邊緣端AIoT環境的強大AI運算推論平台。安提SuperEdge AI深度學習推論平台通過NVIDIA NGC-ReadyTM軟體平台的驗證,這樣通過驗證的平台,能夠為AI開發者帶來更快速的機器學習訓練,同時成為邊緣端的解決方案在管理方面的強大後盾。...
2021 年 02 月 17 日

推動客服數位轉型 資策會發展文字對話虛擬助理

客戶服務是企業與顧客間的重要溝通管道,服務要到位,才能捉住顧客的心。然而客服人員培訓不易、知識經驗傳承困難,全天候客戶服務成本代價高。因此搭載AI人工智慧技術的智慧客服因應而生,解決客戶服務長久以來的困境。...
2021 年 01 月 04 日

所羅門連續4年獲頒2021台灣精品獎

有台灣產業界奧斯卡獎美譽的台灣精品獎,於11月25日舉辦第29屆台灣精品獎頒獎典禮,所羅門以「智慧物流解決方案-JustPick智能3D分揀系統」獲得得獎殊榮,這也是所羅門連續第4年獲獎。 所羅門研發能量今年持續在國內外大放異彩,已陸續拿下工業視覺領域最重要的獎項-視覺系統設計創新獎(Vision...
2020 年 12 月 07 日

邊緣資料收集/訓練/推論各取所需 工業AIoT應用即刻上手

工業物聯網(IIoT)應用產生的資料量空前龐大。對於許多工業應用設備,特別是位於偏遠地區的高度分散式系統,想要持續傳送大量的原始資料到中央伺服器,根本不可行。為了降低延遲、減少資料傳輸和儲存成本,並且增加網路可用性,企業開始將人工智慧(AI)和機器學習(ML)功能轉移至網路邊緣,以便在現場採取即時的決策和行動。
2020 年 11 月 12 日

邊緣AI視覺驅動核心 賦能智慧機器人高速運算

若要執行視覺化並驅動深度學習運算,須結合開發板、機器人開發平台、深度相機及系統硬體元件,擬真打造AI視覺大腦。
2020 年 11 月 05 日

硬體升級/參數調整自動建模 Al光學檢測促應用落地

工廠導入AOI設備已非鮮見,若能善用自動深度學習技術的優勢,將可望助台灣產業以低技術門檻投入資源,再創產能增幅。
2020 年 11 月 02 日