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目前对带宽的需求呈爆炸式增长,从而将载波频率推高至几十千兆赫。在这些高频率下,客户可使用更高的带宽,不必担心频谱过度拥挤。但是,随着频率增加,针对这些器件和频率的仪器仪表解决方案就会变得极其复杂,这是因为仪器仪表解决方案需要提升一个数量级的性能,以避免损坏测试中的器件。本文将介绍几种低相位噪声信号生成方法的优缺点,并介绍转换环路器件,这些器件在不增加复杂性的情况下充分利用所有频率产生方法的优点,可以生成超低相位噪声信号。ADI:锁相环电路剖析 锁相环(PLL)电路常见于许多频率产生器件中。这些
MCU已经进入第2季的传统旺季,开始订单回温,但整体情况一般,欧美市场还是太弱了。 同时,MCU市场价格在2023年开年由于终端市场需求不佳、库存仍高,多数MCU业者降价压力犹在。目前就库存水位来看,MCU将去化到第3季的基调已经确定。至于在价格部分,MCU由于多数为通用型产品,目前降价的压力仍存在,依照不同产品的库存、价格而定。 【车市价格战蔓延至芯片端,车厂开始砍单芯片】 据报道,车市价格战正蔓延至芯片端,因终端需求不振,车用芯片设计厂商将在第2季加码砍单,环比降幅约有10%-20%。被点
据日经新闻上周报导,瑞萨计划砸下约480亿日圆于日本国内3座工厂内导入制造设备,目标在2026年结束前将MCU产能较现行提高10%,主因新能源电动车EV普及、带动MCU需求急增。 电动车(EV)普及、带动微控制器(MCU)需求急增,日本半导体大厂瑞萨电子(Renesas Electronics)传出将砸约480 亿日圆,将MCU 产能扩增10%。  据报导,瑞萨计划在2025年2月之前在旗下核心据点那珂工厂内导入40纳米(nm)MCU制造设备、2025年3月之前在川尻工厂内导入130nm MC
随着AI人工智能技术的飞速发展,MCU单片机也逐渐融入了这一领域。将MCU单片机与深度学习、机器学习等人工智能技术结合,可以提高单片机的智能化水平,使其更好地满足各种应用需求。 一、AI人工智能技术的基本原理和相关算法 AI人工智能技术是以机器学习、深度学习为代表的计算机技术,通过模拟人类智能,实现类似人类的认知、推理和决策等能力。机器学习是最常用的人工智能技术,它基于大量数据,通过训练模型,让单片机能够自主学习和改进,从而提高智能化水平。深度学习是机器学习的一个分支,它通过构建深度神经网络,
AMDxilinx赛灵思工程师为你解答几种常见的SEM IP冲突作者:Ivy Guo,AMD赛灵思工程师SEM IP是一种比较特殊的IP。它的基本工作就是不停地后台扫描检测FPGA配置RAM中的数据… 第一概述 苹果iPhone 6s智能手机于2015年9月推出。这款手机配备4.70英寸触摸屏显示器,分辨率为750×1334像素,像素密度为每英寸326像素(ppi),宽高比为16:9。苹果iPhone 6s采用1.84GHz双核A9处理器。它带有2GB的RAM。苹果iPhone 6
首先,DSP是可以用作通用处理器。尽管DSP主要用于数字信号处理,但它们通常具有强大的计算能力和并行处理能力,这使得它们能够执行各种不同类型的算法和任务。因此,DSP可以作为通用处理器用于各种应用领域,而不仅仅是数字信号处理。 要将DSP改作通用处理器,需要采取以下步骤: 了解DSP的体系结构和指令集:DSP通常具有特殊的体系结构和指令集,以优化数字信号处理任务的执行。因此,首先要了解DSP的体系结构和指令集,以便进行修改和配置。配置DSP的寄存器:DSP的寄存器用于存储指令和数据,对DSP的
DSP和FPGA芯片在处理任务方面的主要不同点在于它们的设计方式、应用范围、计算能力以及功耗和延迟等方面。 设计方式:FPGA是一种可编程的硬件平台,可以被程序员重新定义和配置,从而实现不同类型的数字电路功能,如逻辑运算、算术运算、数据存储和控制等。而DSP则是一种专用的数字信号处理器,它主要包含了一些优化过的算法和指令,以便更加高效地对数字信号进行处理。应用范围:FPGA可以应用于更广泛的领域,如通信、图像处理、控制等。而DSP则特别擅长于执行浮点数运算和复杂信号处理等任务,因此在通信、音频
近日,印度人工智能创企Krutrim宣布完成经纬印度牵头的5000万美元融资,公司估值达到10亿美元,正式成为印度首家AI独角兽。 Krutrim的快速成长和成功融资,再次证明了人工智能在印度市场的巨大潜力和投资价值。Krutrim的创始人巴维什·阿加瓦尔凭借其在Ola的成功经验,将人工智能技术引入了新的领域,为印度AI生态系统的发展注入了新的活力。 Krutrim的使命是打造数据中心,为AI生态系统提供强大的服务器和超级计算机支持。在人工智能技术飞速发展的今天,数据中心作为数据处理和存储的核
日前,上交所举办科创板新质生产力行业沙龙第三期,聚焦人工智能领域,云天励飞董事长兼CEO陈宁博士受邀出席会议,与其他人工智能代表企业、多家证券公司、基金管理公司、QFII等机构齐聚一堂,深入交流国内人工智能企业的技术储备与研发投入、市场竞争,探讨我国人工智能企业实现规模化商业变现、推动产业变革的新机遇与挑战。 陈宁在提及AI商业化未来趋势时谈到,“10、5、3”三个数字是刻画的AI边缘侧赛道商业化时间轴。从2013年起步,行业经历了10年“AI方案化”时期,即通过小模型为各行各业的客户,打造各