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CTIMES / 機器學習
科技
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網路通訊協定 - SOAP

SOAP的全名為Simple Object Access Protocol(簡易物件通訊協定),是一種以XML為基礎的通訊協定,其作用是編譯網路服務所需的要求或回應後,再將編譯後的訊息送出到網路,簡單來說就是應用程式和用戶之間傳輸資料的一種機制。
Appier預測2021五大AI趨勢 語言模型架構可用來預測病毒突變 (2021.02.23)
AI與機器學習技術已從電腦科學的幕後躍居主流,在電商、金融、醫學、教育、農業和工業等領域持續深化並擴展影響力。台灣AI新創公司沛星互動科技(Appier)日前列舉2021年值得關注的五大AI預測及趨勢
AWS將推機器學習訓練晶片 加速擴張全球雲端部署 (2021.02.03)
亞馬遜公司今(2)日公佈了截至2020年12月31日的第四季度財務報告,其營收(Net Sales)達到1,256億美元,比去年同期的874億美元增長44%。其中,Amazon Web Services(AWS)營收達到127.42億美元,比去年同期的99.54億美元增長28%
OEM大廠推首批NVIDIA認證系統的加速伺服器 通過ML分析實測 (2021.01.27)
人工智慧(AI)是當今最強大的技術,要推動其在各產業發展,就需要新一代電腦的調校和測試,來運行AI與資料分析作業。NVIDIA正與全球頂尖OEM廠商合作,更宣布從今天起,NVIDIA的合作夥伴將協助資料中心取得最新的加速伺服器支援,系統製造大廠將推出首批NVIDIA認證系統,打造出針對現代運算作業負載進行測試的伺服器
AIoT應用推升深度學習市場規模 (2021.01.22)
在智慧物聯(AIoT)的世界裡,物聯網當然是串聯各式終端的核心基礎建設,但其最終的目標,則是要實現「智慧」的境界?而要達成這個願景,「深度學習」就是必須要了解的一項關鍵技術
端點AI -- 邁向一兆個智慧端點之路 (2021.01.14)
提升終端運算能力、並結合機器學習技術,就有可能釋放物聯網終端裝置即時的數據分析力。
工業邊緣的機器學習和智慧視覺願景 (2020.12.30)
本文介紹恩智浦i.MX 8M Plus 應用處理器的功能,以及如何在嵌入式視覺系統中使用。
神經處理/運算為邊緣帶來實時決策 (2020.12.24)
邊緣是部署機器學習應用程式的理想選擇,而神經網路模型效率的提高和高速神經網路加速器的出現,正在幫助機器學習向邊緣轉移。
推動人工智慧標準 聯發科成為開放工程聯盟創始成員 (2020.12.17)
聯發科技日前宣佈成為開放工程聯盟(MLCommons)聯盟的創始成員,MLCommons是一個開放式產業聯盟,由多家全球領導廠商發起成立,共同致力於推進機器學習和人工智慧的標準及衡量指標
AWS宣佈Amazon SageMaker新功能 加速機器學習模型開發 (2020.12.16)
Amazon SageMaker是面向機器學習開發者的一個整合式開發環境,是一項全託管的服務,消除機器學習過程中每個階段的挑戰,使開發人員和資料科學家日常能夠從根本上更輕鬆、更快速的建構、訓練和部署機器學習模型
大數據管理平台串聯跨部門 實現虛實整合成效 (2020.12.10)
如何統一存放、安全管理龐大的數據資料,並整理出有效資訊讓其表單化、視覺化是非常重要的課題。
加速資料驅動的汽車產業創新 BMW與AWS攜手合作 (2020.12.10)
Amazon Web Services(AWS)與BMW集團宣佈達成全面策略合作,將決策重心放在資料和資料分析,進一步加快BMW的創新腳步。兩家公司將結合各自的產業角色優勢,共同開發基於雲端運算的解決方案,在汽車生命週期的各個環節(從汽車設計到售後服務)提高效率、績效和永續性
AWS全新五大機器學習服務 深入工業設備部署版圖 (2020.12.09)
AWS日前在Amazon Web Services(AWS)舉辦的AWS re:Invent上宣布了五項全新的機器學習服務Amazon Monitron、Amazon Lookout for Equipment、AWS Panorama Appliance、AWS Panorama SDK和Amazon Lookout for Vision,幫助工業和製造業者在其生產過程中嵌入人工智慧,以提高運營效率,改善品質控制、資訊安全和工作場所安全
能耗個個擊破 5G與AI的節能之戰 (2020.12.08)
5G強調更快速度、更低延遲、更多連結數,這些特點將引爆更多應用。在未來世界,除了佈局CPU 效能以外,值得再多關注AI 與機器學習的表現。而節能議題與能源效率,更是發展過程的重中之重
機器學習驅動雲端部署自動化 AWS推出Amazon DevOps Guru (2020.12.07)
為了擺脫本地部署的限制並擴展全球業務營運,越來越多組織開始轉向基於雲端的應用程式部署和微服務架構,為滿足客戶的不同需求,這也導致應用程式變得越來越分散
恩智浦與AWS攜手擴展聯網汽車商機 簡化機器學習生命週期 (2020.11.24)
恩智浦半導體(NXP Semiconductors N.V.)宣佈與Amazon Web Services(AWS)達成策略合作關係,共同擴展聯網汽車商機。本次合作旨在為下一代汽車提供安全的邊緣至雲端運算解決方案,推動實現奠基於雲端的新服務,進而使汽車製造商、其業務合作夥伴和消費者受益
以ERP/MES為基礎的機器學習應用 (2020.11.20)
如何跨出智慧製造的第一步,一直是企業惱人的問題。本課程在設計上,以ERP/MES做為基礎的機器學習應用,直接切入智慧製造。 企業過去多年在ERP/MES基礎上,已經累積大量的物料表(Bill of Material)、配方(recipe)與機台設備參數資料,卻不知這些資料的價值所在
Seagate全新AI功能18TB硬碟 多道串流支援大規模智慧影像系統 (2020.11.17)
資料儲存暨管理解決方案供應商希捷科技(Seagate Technology plc)今日宣布18TB SkyHawk AI 硬碟開始大量出貨。希捷科技表示,SkyHawk AI是全球首款專為人工智慧安全監控解決方案打造的硬碟,能以更快的速度下達更聰明的決策,該硬碟可支援深度學習和機器學習的工作負載串流,適用於採用ImagePerfectAI的邊緣應用環境
佈署預測性維護演算法於雲端或邊緣裝置 (2020.11.06)
本文透過一個包裝機的範例,說明如何利用MATLAB來開發預測性維護演算法並將之佈署在一個生產系統中,協助掌控設計的複雜性。
打造工業4.0第一步應用 邊緣運算讓產線檢測更快準 (2020.10.26)
邊緣運算也就是IT產業過去常談的分散式運算架構,不同的是架構於物聯網系統中的邊緣運算模組,所需面對的應用環境更複雜,耗電、整合能力也要更佳,因此工業4.0所採用的邊緣運算雖也屬於分散運算,不過其難度更高
智慧製造的「四大要件」 (2020.10.20)
在未來的工業物聯網供應鏈中,四大要件已經直接影響各式各樣工業功能的進展,從工廠自動化、現有工廠設備的整合,到作業負載的合併以及機器人應用。

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