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Bench Talk for Design Engineers

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


AI安全工程将如何让工程学改头换面 Roman Yampolskiy
未来的AI开发将注重开发过程每个环节的安全和风险管理。工程师将需要AI安全性标准,并对设计流程、用例和漏洞评估中的安全性负责。

语音控制技术让每一个家电都能说会听 Wang Jing
将语音控制技术嵌入到家用电器,首先,语音触发传感器传入指令,其次系统通过模型进行语义分析,预测用户的意图并响应答案。本篇文章以云上架构部署智能语音控制湿度计来为大家详细介绍家用电器能说会听背后的科技细节,云端架构选择了微软Azure云平台,其近几年在AI&IoT领域有很大的发展和创新。

慕尼黑工业大学的AI研究 Rafik  Mitry
早在今年9月,我与Alois Knoll教授就人工智能 (AI) 进行了交流。Knoll教授是慕尼黑工业大学 (TUM) 机器人技术、人工智能和嵌入式系统的教席负责人。他的研究兴趣主要集中在人机交互和服务机器人技术、医疗机器人技术、认知机器人技术和网络物理/嵌入式系统。

人类必须勒紧AI和机器的缰绳 Roman Yampolskiy
机器越智能,人们预测、解释和理解其影响的能力就越差。看看这些因素是如何影响我们确保人工智能100%安全的能力。

自适性人工智能,为玩家创造绝佳体验 Michael Matuschek
人工智能与现代游戏的结合,为广大玩家带来了酣畅淋漓的体验,极大地延长了游戏寿命。随着硬件及云游戏服务方面的长足进步,新技术为“高度个性化”开拓了广阔的天地。

智慧社区的卫士:基于识别技术的智能安保系统 Wang Dongang
本文介绍了智慧社区中的智能安保系统,其中包括人脸识别、行为识别和身份识别等算法的基本概念和实现方法,展现了智能识别技术的发展现状,并据此分析了这些智能算法的技术难点及前景。 短摘要:本文介绍了基于人脸识别、行为识别和身份识别技术的社区智能安保系统,并分析了技术特点、难点及未来发展方向。

AI系统是否可以媲美人类的情境意识? Constantin Thiopoulos
情境意识是人类智慧的特征之一,指意识到周围环境并对其做出反应的能力。人工智能系统能否达到人类水平的情境意识? 神经网络的进展揭示了其中的潜力和局限。

语言进步推动人工智能发展 M. Tim Jones
编程语言诞生于人工智能(AI),并不断发展以满足AI应用程序持续增长的需求。随着AI算法的进步,支持新统计方法的语言和扩展这些语言的机器学习能力的工具包也在进步。

TensorFlow Lite for MCUs - 网络边缘的人工智能 Michael Parks
在技术发展的历史上,技术先独立发展再相互融合以改变世界的例子比比皆是。原子能和喷气式发动机的融合催生了核航空母舰,改变了20世纪大部分战争的形态。计算机和射频通信的融合产生了智能手机,同时也重新定义了我们与技术以及彼此之间的互动方式。今天,嵌入式电子和人工智能 (AI) 的融合正日益成为下一个具有颠覆性的技术组合。接下来我们就看一下这种融合的发展演变。

边缘影响 Mark Patrick
机器学习和处理器技术的进步正在让AI走出大型数据中心成为可能,使其更大幅度地接近应用点(即网络边缘)。在这篇文章中,我们将探索通过这种方法所实现的AI新用例

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