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Bench Talk for Design Engineers | The Official Blog of Mouser Electronics


边缘AI的“灵魂”,能否跟上Ta飞快脚步? Doctor M
边缘计算的快速发展使得计算能力加速向边缘迁移,AI也逐步从中心节点向更贴近数据源和业务现场的边缘侧拓展,边缘与云的关系已经呈现出既有分工又彼此合作的局面。在边缘侧,当边缘智能与边缘计算和人工智能相结合,能有效地执行实时、小数据的处理,开展AI模型的推理,并将结果回传至云端,这种“云—边—端”协同的边缘智能架构,解决了目前AI应用中存在的海量数据处理、实时响应以及数据安全等问题,为AI在更多行业的应用奠定了基础。

通过弱监督学习揭示医学影像中的秘密 Becks Simpson
将医学影像交给人工智能 (AI) 来分析,可以比人类专家更快、更准确地检测和测量出异常情况,推动基于影像的医疗诊断更进一步发展。要借此来改善患者的治疗效果并确立针对性的治疗方法,就必须建立起在不同人群中具有普遍性的高质量AI模型。然而,要建立这样的AI模型,就离不开大量数据的支持,并且这些数据还需要经过精心标注,才能供机器来学习。

何为脑机接口?一篇文章帮你搞懂! Paul Golata
脑机接口 (BCI) 应用加速了医疗器械行业的转变。在文中,我们将深入探讨此领域,并介绍测量脑电波所需信号链中的一些关键电子元件,以及AI是如何将这些元件整合起来的。

机器人技术应对传染病的挑战 Wang Jing
传染病对世界各国人民构成了长期威胁。疫苗和抗生素似乎是高度传染疾病的灵丹妙药。但是,这些药品的研发需要大量时间和资金的投入,并且仍然具有局限性,当病毒变异之后,医学家又要投入精力研究应对新型病毒的药物。机器人不能代替疫苗和治疗、控制和预防传染病的传统方法。但是,它们作为人类的助手,协助控制传染源,直到开发出合适的疫苗或抗生素为止。例如此次新冠疫情,机器人在临床护理,物流,体温测量以及咽拭子采集方面给予医护人员的支持,极大程度上减少了接触产生的传染,并且加快了医护人员的工作进程。将来人们应该吸取这次教训,并且感受到科技对传染病防控的贡献,积极投入科研以及准备,积极应对机器人在人机交互和智能化发展两大领域面临的挑战,使机器人技术为下一次疾病爆发提供积极精准的应对措施。

AI助力初创企业:运用机器学习解决问题 Becks Simpson
人工智能可以对流程实现自动化、减少工作量,并提升初创企业的价值。在这里,我们将通过高层次剖析,确定AI输入和输出、处理数据集、探索数据可能性以及最终确定AI模型。

AI会是人类的终结者吗? Arden Henderson
技术奇点指真正的人工智能开始出现、实现自我感知并通过创造比自身更好的实体来开始递归自我改进的事件,它引起了很多人的关注。我们是否处于技术奇点的边缘?我们有什么需要担心的吗?

云端之外的分布式分析 Charles Byers
分析、AI和机器学习通常作为集中式功能在网络中实现,经常部署在云端。一个日益增长的趋势是将这些学习和推断功能分散到云端、边缘和端点计算机上。本文将探讨其中的一些权衡。

抗疫机器人系统的研究现状 Wang Jing
新冠疫情是一个突然爆发的全世界灾难,在人们措手不及,医疗应对措施完全没有准备的情况下,要求发动全员面临这么大的挑战,实属艰难。抗击疫情期间,最困难的问题之一就是人员和医疗设施短缺的问题,面对众多的病人,他们所需要的医疗帮助各不相同,如何有效,全面的护理病人,让医疗工作井井有条,是一个巨大的挑战。而这个挑战也体现在了疫情后期的医疗护理方面。值得庆幸的是,科技在很大程度上帮助人类解决了这一问题,机器人的诞生成为了医疗团队的后备军,结合人工智能,5G的发展,机器人的精准性提高,更加独立自主,更贴近于人类的思考行动方式,在很大程度上,基本护理和病人指标检测方面可以与人类相媲美。

边缘计算:物联网“草根”的崛起 Doctor M
如今,我们每个人都置身于一个基于互联网的世界并对此习以为常。可你是否认真思考过,互联网对我们生活最大的改变是什么?

构建更好的AI推荐引擎 Stephen Cassar
您是否注意到推荐引擎并不是那么聪明? “烂番茄”的影评很好地传达了评论家和其他观众的看法,但他们评出的高分电影也许并不一定合我的口味。反倒是有些低分的“烂片”,您反而可能会看得津津有味。人工智能可以解决这种矛盾吗? 就让我们来认识一下一种设计简单的AI推荐引擎系统。

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