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CTIMES / AI
科技
典故
Unix是怎麼來的?

不管是IBM 的AIX、Sun 的Solaris、HP 的HP-UX、還是Linux等等,都是源自1969年AT&T貝爾實驗室(Bell Labs)所開發出來的Unix,回顧這段歷史,MULTICS(MULTiplexed Information and Computing Service)計劃是重要的關鍵。。
VMware SD-WAN協助服務供應商 提升廣域網路性能並加快部署 (2020.04.01)
VMware正走在協助服務供應商升級雲端和網路服務組合、開創新收入來源並加速其客戶廣域網路轉型的前沿。根據產業分析師評估,VMware SD-WAN已經在快速成長的軟體定義廣域網路(SD-WAN)領域中被廣為使用
英特爾將神經形態研究系統擴展至1億個神經元 (2020.03.30)
英特爾旗下的神經形態研究系統「Pohoiki Springs」已可提供1億個神經元的運算能力。此以雲端為基礎的系統將提供給(INRC)的成員,以擴展其神經形態研究工作,解決更龐大、更複雜的問題
工程師必須關心的2020年AI/工業4.0關鍵趨勢 (2020.03.27)
科學家和工程師能藉由專業領域知識在AI專案取得某種程度的成果;然而,若利用如自動標記等工具來快速地處理龐大、高品質的資料集,將是進一步成功的關鍵。 隨著取得了現有深度學習模型與研究並加以持續改進,科學家與工程師得以在人工智慧(AI)專案得到更大範圍的成果
智慧製造浪潮襲來 HMI角色重新定位 (2020.03.27)
HMI發展已久,過去功能僅聚焦在機台控制與運作狀態顯示,但在智慧製造概念下,HMI的角色被重新定義,其架構也必須再次進化。
英特爾神經形態晶片 打造出擁有嗅覺的電腦 (2020.03.18)
英特爾實驗室和康乃爾大學的研究人員,在《自然機器智慧》期刊上共同發表的一篇論文中,展示英特爾神經形態研究晶片「Loihi」,在明顯的干擾和阻絕情況下學習和辨識有害化學物質的能力
工業機器視覺:提高系統速度和功能,同時提供更高簡捷性 (2020.03.11)
速度更快,性能更好的機器視覺是邁向下一世代工業自動化,無人駕駛汽車和智慧城市管理之主要手段。
甲骨文預測十大雲端趨勢 九成IT任務將完全自動化 (2020.03.09)
在正式邁入2020年之際,甲骨文預測未來技術和企業商業模式將發生以下十大變化: 預測1:90%的手動IT操作和資料管理任務將完全自動化 自主資料庫(Autonomous Database)的普及,將改變技術人員需大量時間處理的日常工作,例如備份、擴充、調校、監測和保護關鍵資訊系統
高性能邏輯和記憶晶片製造需求強勁 KLA推新型IC量測系統 (2020.03.05)
隨著IC製造商將新穎的結構和新材料集成到了先進的晶片中,他們面臨著以原子尺寸級別的製程誤差。KLA公司針對這樣的需求,推出採用圖像技術的Archer 750疊對量測系統和針對積體電路製造的SpectraShape 11k光學關鍵尺寸量測系統
甲骨文預測:2020-2025年十大雲端趨勢 (2020.03.05)
甲骨文預測,90%的手動IT操作和資料管理任務將在2025年完全自動化,工程師將有更多時間發展人工智慧和機器學習等先進技術。
5G時代與AI邊緣運算結合 倍速實現智慧製造 (2020.03.03)
當5G加上AI邊緣運算,對於工業互聯網中的智慧製造將產生顯著的影響。
5G時代正式開始 高通展示新使用案例未來5G技術 (2020.02.27)
5G的第一階段專注於在智慧型手機裝置上提供全新與更好的體驗。然而5G的下一階段跨越3GPP Release 16、17和更高版本,將改變產業和使用案例,例如工業物聯網、汽車、擴增現實和更多
外骨骼輔助機器人將朝輕量化與智能化發展 (2020.02.21)
對於慢性病或者有傷殘的患者來說,為了維持其良好的生活品質,輔助科技將是其日常生活不可或缺的重要設備。另外由於全球照護人力正嚴重短缺,降低照護者負擔的解決方案面臨迫切需求
Hitachi Vantara以AI驅動資料中心營運 重新定義企業儲存 (2020.02.19)
現今,企業已意識到數據分析、人工智能(AI)和新的數位化商業模式,可以改變企業營運模式,但現有的數據管理工具和數據管理流程,卻不足於應付現代數位化業務更新的速度及其複雜性
加速數據處理 讓人們的生活更美好 (2020.02.19)
偉薩科技致力於提供客製化大數據運算加速的解決方案,而基因定序的運算更是其專擅的領域,尤其目前世界正在全力對抗新冠狀病毒疫情,它更是一項助攻防疫的利器。
運動控制器可助人工智慧最佳化運動控制決策 (2020.02.18)
在今天,機器人的行為模式,主要都是依據人類所提供的編程內容來進行重覆的運作。而機器人與現今社會上各種會移動的電子產品,包括汽車、飛機等,其差異只在於是否可以在無人參與控制的情況下自行運作
邁向AI與IC產業結合之路 (2020.02.18)
隨著AI應用日愈擴大且趨於複雜,運算能力成為當今推動AI發展的新動能。可以預見的是,硬體IC產業將陪伴新興AI產業的成長。本文敘述AI的長短處,以及AI神鷹設計理想的、互補的協同合作模式
AWS:企業機器學習正面臨四大挑戰 (2020.02.14)
機器學習通常是將業務資料轉化為準確預測和可操作資訊的催化劑,但與許多新興技術一樣,採用新技術也面臨挑戰,包括資料、複雜性、成本和技能的缺乏。 資料歧義 根據AWS企業機器學習指南的資料顯示,企業可能會遇到與資料相關的各種問題
人工智慧技術發展 (2020.02.12)
近年來人工智慧(Artificial Intelligence, AI)技術快速發展,越來越多企業想引入AI技術至生產線以及服務上,期望能讓機器取代人力以節省人力成本,甚至是做出更加精確之決策,改善使用者體驗
機器學習開啟行動裝置大規模運算新革命 (2020.02.11)
在機器學習的案例中,最具挑戰性的是多媒體強化功能。而大規模運算將成為行動運算晶片開發人員所面臨的最大挑戰。
克服導入障礙 讓工業物聯網效益浮現 (2020.02.04)
工業物聯網被視為製造業未來的趨勢,不過要順利導入系統,讓效益如期浮現,必須克服各種問題,製造業者可善用設備廠商的解決方案,降低導入的難度。

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