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CTIMES / AI
科技
典故
微軟的崛起

微軟於1975年,由比爾蓋茲和好友保羅艾倫共同成立,1981年,比爾蓋茲完成的MS-DOS 第一版與IBM生產的第一部個人電腦同步推出,藉由MS-DOS的成功,微軟陸續推出了很多廣受歡迎的軟體,除了注重產品間的相容性,也在軟體開發上重視長期目標的策略, 這就是微軟能持續保有市場的原因。
2020年視訊監控發展兩大重點 著重數位化與網路化 (2019.12.12)
當前,隨著經濟發展水準的提高和技術的成熟,加上社會經濟和科學技術的快速發展,特別是電腦運算網路的成熟,寬頻通訊已經成為電信領域最有潛力的廣大市場。目前,人們對安全技術防範的要求也越來越高
人工智慧革命: 無標記姿態擷取技術顛覆影片錄影 (2019.12.12)
科學家們使用The Imaging Source DMK 37BUX287相機進行高速錄影,結合實驗室自行開發的開源軟體工具DeepLabCut所寫成的機器學習演算法,來追蹤老鼠的行為事件及相應其腦部活動
差異化優勢明顯 歐特明自動停車系統獲竹科創新產品獎 (2019.12.11)
在2018年,歐特明自動停車系統搭載在小鵬G3上實現量產,今年在兩岸皆獲得榮譽獎項,除了在i-Vista自動停車項目中取得冠軍外,最近也在新竹科學園區創新產品獎中贏得殊榮,由此可知歐特明的產品競爭力十足,才能在短短一年內獲得不同評審單位的青睞
MCU元件的採購因素分析 (2019.12.10)
經過多年的發展,MCU本身的性能更加強大,所能應用的範圍也更加多元,並衍生出非常多樣化的產品組合。
PCIe 5.0加速進擊 6.0將迎來全新規範 (2019.12.09)
在PCI-SIG的努力下,PCIe 5.0規範終於在今年5月正式推出,並且已經有多個設計導入,終端產品預計在2020年就能夠陸續推出。
加速汽車智慧化進程 (2019.12.09)
未來的智慧汽車將通過系統、軟硬體和以創新為基礎的最終矽技術得以實現。AutoPro技術解決方案能夠讓客戶能將智慧汽車的未來幻化為真實。
數位通國際:以虛擬技術 消弭雲端服務應用壁壘 (2019.12.06)
為了加速跟上數位化時代的腳步,數位轉型是目前許多企業正著手規劃,甚至已積極進行的重要策略方向。只是要從傳統企業型態轉型成為高度數位化的全新企業體,過程中經常會伴隨各種不同的瓶頸與挑戰
MIC:2020年總體環境兩大重點為平庸化成長與破碎化市場 (2019.12.04)
2020年即將到來,資策會產業情報研究所(MIC)展望高科技產業整體發展,認為全球經濟緩步回升然而幅度有限,市場朝向破碎化發展,彈性的供應體系逐漸成形,短鏈與分散化供應鏈時代提前來臨
UL:足夠資安評估 才能讓物聯遠離駭客攻擊 (2019.12.03)
隨著5G商轉時代的來臨,萬物聯網的生活受到各界極大矚目!根據Technavio研究數據指出,智慧家庭滲透率從2017年的14.9%,預計至2021年將躍升為60.7%。目前從掃地機器人、智慧冰箱、智慧烤箱到近期出現的智慧戶外割草機
加速排除企業數位轉型障礙 微軟推動AI商學院 (2019.11.28)
在今年年初,台灣微軟發表了「AI 100 計畫」,在短短半年內就累積破百項AI解決方案,因此將「AI 100 計畫」延伸為「AI Infinity」,並以「實。現」為主題,期持續以產業落地、解決方案、人才培育三大影響力,在台打造AI生態圈,助台灣企業加速轉型
3D FeFET角逐記憶體市場 (2019.11.25)
愛美科技術總監Jan Van Houdt解釋FeFET運作機制,以及預測這項令人振奮的「新選手」會怎樣融入下一代記憶體的發展藍圖。
宜鼎國際:垂直市場應用智能化將伴隨三大挑戰 (2019.11.20)
目前許多物聯網系統商在安裝了設備架構後,後續的維護和管理成本高達80%,而其中有很大的比例來自停機時間及其衍生的成本。除了遠端管理和監控之外,一旦發生系統異常
高齡化需求驅動醫材市場 創新應用以預防和輔助為導向 (2019.11.18)
全球高齡化需求與醫療人力短缺的現象,成為醫材產業的成長驅動力,而預防和輔助為研發創新應用的兩大目標導向。
強化學習:入門指南 (2019.11.14)
強化學習是機器學習的一種,指的是電腦透過與一個動態環境不斷重複地互動,來學習正確地執行一項任務。強化學習演算法的目標,即是在於找出能夠產生最佳結果的策略
後PC時代 嵌入式系統縱橫發展 (2019.11.12)
嵌入式是物聯網架構的重要技術,而隨著物聯網落地速度的加快,嵌入式也走向不同發展,不過無論如何變動,穩定度仍是其不變的設計前提。
為快速增長的網路終端AI應用提供更高性能的解決方案 (2019.11.12)
人員偵測和物件計算等網路終端人工智慧(AI)應用正日益普及,但設計人員越來越迫切地要求在不影響性能的情況下實現低功耗和小尺寸的網路終端人工智慧解決方案。
AI逐步走向終端 邊緣運算需求大增 (2019.11.11)
邊緣運算在過程中,盡可能靠近資料來源以減少延遲和頻寬的使用。目的是減少遠端運算量,減少異地用戶端和伺服器之間的數據傳輸量。
Edge Server-邊緣運算伺服器發展趨勢 (2019.11.11)
本文彙整邊緣運算伺服器的功能範疇、布局業者與其產品,區分為五項邊緣運算伺服器發展趨勢,並說明趨勢如何影響整體產業生態系的發展走向。
強化學習:入門指南 (2019.10.29)
強化學習是機器學習的一種,指的是電腦透過與一個動態環境不斷重複地互動,來學習正確地執行一項任務。強化學習演算法的目標,即是在於找出能夠產生最佳結果的策略
人工運算漸向終端轉移 邊緣運算讓AI更有效率 (2019.10.25)
在資料統整與雲端數據搜集時,邊緣運算可以發揮很大的功用。與雲端運算不同的是,邊緣運算是位於最接近資料來源的小型計算中心,主要功能在於收集、儲存、過濾、擷取、簡單的運算,並將處理過的資料與雲端系統進行有效率的交換,使系統變得更加即時、彈性且具有效率

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10 ST:雙核心架構MCU更有助簡化複雜應用開發時程

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