人工智能（AI）已成为主流。随着 OpenAI 的 ChatGPT 等解决方案的推出，在一夜之间赢得了数亿用户，人工智能模型也不再在后台「低调」工作。相反，它已经占据了舞台的中心。没有数据中心，AI 产业就无法正常发展。如今的 AI 数据中心，真香了吗？下一个爆火的风口数据中心是用于在网络上传递、加速、展示、计算和存储数据信息的物理场所，主要应用于对数据计算和储存有较大需求的组织。一个完整的数据中心由数据中心 IT 设备和数据中心基础设施构成。数据中心 IT 设备主要包括连接器（光纤、光模块）、网络设备（
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AI 数据中心
"极致数字化"的时代已然拉开帷幕，全新水平的复杂数据和生成式 AI
的"化学效应"，正在加速提升自动化工作流的智能水平，帮助企业拥有更广泛且有竞争力的业务影响，同时通过实时洞察和决策来加速和扩展企业内部数字化转型的议程。据IBM
商业价值研究院近期针对全球范围内2,000 多名首席级高管开展的一项AI和自动化调研的洞察报告显示，在生成式 AI 采用和数据主导式创新领域处于前沿的企业已经收获了巨大的回报，其年净利润要比其他组织高出 72%，年收入增长率要高出
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IBM X-POWER 源卓微纳 AI 制造业智能化
多伦多AI芯片初创公司Taalas以5000万美元的资金从隐匿中现身，并立志颠覆由Nvidia主导的以GPU为中心的世界。Taalas由Ljubisa Bajic、Lejla Bajic和Drago Ignjatovic创立，他们之前都来自Tenstorrent（Grayskull的创建者）。Taalas正在开发一种自动流程，能够快速将任何AI模型 - 变压器、SSM、Diffusers、MoEs等 - 转化为定制硅。该公司声称，由此产生的Hardcore Models比它们的软件对应物效率高1000倍。
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AI 人工智能 MCU
在位于首尔南部的一座办公大楼里，一打芯片并排放在架子上，每个芯片旁边都有自己的电风扇来降温。这些名为ATOM的芯片是韩国初创企业Rebellions开发的最新神经处理单元（NPU），目标是拥有多达70亿个参数的人工智能模型。它们的性能正在进行测试，并与同一楼层上另一个房间里的几个Nvidia的A100 GPU进行比较。作为下一代人工智能芯片，NPU是针对同时进行矩阵运算进行优化的处理器，意味着它们在深度学习方面比通用中央处理单元（CPU）和图形处理单元（GPU）更进一步。2020年由五名韩国工程师共同创立
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AI
近几年来，人工智能 (AI) 一直是网络安全领域的赌注，但大型语言模型 (LLM) 的广泛采用使 2023 年成为尤其令人兴奋的一年。事实上，大型语言模型已经开始转变网络安全的整个格局。然而，它也产生了前所未有的挑战。一方面，大型语言模型使处理大量信息变得容易，让每个人都可以利用人工智能。大型语言模型可以为管理漏洞、防止攻击、处理警报和响应事故提供惊人的效率、智能和可扩展性。另一方面，攻击者也可以利用大型语言模型来提高攻击效率，利用大型语言模型引
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AI 人工智能
3 月 16 日消息，印度在收到诸多当地和国际企业家和投资者的批评之后，宣布搁置此前的 AI 审核计划：任何企业发布 AI 模型之前需要经过审批。 电子和信息技术部本周五发布了一份最新的人工智能咨询意见，不再要求他们在向南亚市场用户推出或部署人工智能模型之前获得政府批准。根据修订后的指导原则，建议企业在未经充分测试和不可靠的人工智能模型上贴上标签，告知用户这些模型可能存在的缺陷或不可靠之处。印度信息技术部在本月早
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印度 AI
在现代制造业中，打印机的零部件装配是一个复杂而关键的环节。由于零部件种类繁多，传统的人工视觉检测方式难以满足高效率、高准确性的需求。漏装、反装、错装等问题可能导致产品质量缺陷，影响生产效率。因此，引入AI视觉软件进行自动化检测成为提高装配过程质量的一种创新解决方案。1. 目前的漏检率在传统的人工检测环节，由于人工疲劳、视觉差异等因素，漏检率相对较高，导致一些装配缺陷未能及时发现。根据过去的统计数据，传统的人工检测漏检率约为5%。2. AI视觉检测原理AI机器视觉系统采用深度学习技术，主要基于卷积神经网络（
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检测 AI 打印机
生成式AI变革已经到来。随着生成式AI用例需求在有着多样化要求和计算需求的垂直领域不断增加，我们显然需要专为AI定制设计的全新计算架构。这首先需要一个面向生成式AI全新设计的神经网络处理器(NPU)，同时要利用异构处理器组合，比如中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)。通过结合NPU使用合适的处理器，异构计算能够实现最佳应用性能、能效和电池续航，赋能全新增强的生成式AI体验。正如在工具箱中选择合适的工具一样，选择合适的处理器取决于诸多因素，将增强生成式AI体验。异构计算的重要性生成式AI的多样化要求和
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NPU AI 计算架构
研华Arm人工智能合作伙伴会议将于3月28日于上海古井假日酒店召开，此次会议将汇集芯片厂家和软件生态合作伙伴，共同探讨Arm平台的AI技术创新及服务升级，开拓边缘智能在多行业全方位的应用机会。议程一览：上午主会场：边缘运算未来趋势 迎接新兴产业应用新时代下午分会场1：硬件设计构建AI可靠基础下午分会场2：软件服务助力AI应用落地演讲嘉宾：本次活动邀请到来自高通，瑞芯微，Hailo，瞰瞰智能，微软，麒麟，海华为各位带来关于生态伙伴AI技术的新成果分享和落地应用经验。活动亮点：● 与业
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边缘智能 研华 AI on Arm
又是一年春来到，我们展望各种电子元器件未来市场之时首选的还是MCU，虽然话题度不如GPU和处理器，但真要较真出货量，GPU+手机AP一年也卖不出MCU一个月的销量。不管是电系工程新生还是电子开发菜鸟，入门的第一课多半还是数字控制。 躲不开的AI话题 不管是ChatGPT，还是最新的Sora，生成式AI进一步扩展了AI赋予了整个产业未来遐想的边界，我们现在无法预见AI硬件的天花板，但我们可以很笃定AI硬件最接地气的非MCU莫属，或者说只有下沉到MCU端的AI应用，才能真正做到普世而非仅仅普适。虽然言必称AI
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替代国产 AI MCU
随着人工智能 (AI) 渗透到教育、就业、制造、医疗和交通等领域，AI 正在改变经济发展和Arm的日常生活，Arm 构建了全球应用最为普及的 CPU 架构，在多个领域的技术革新中发挥主导作用，影响了世界各地人们的日常生活。AI技术的光明前景让算力资源开始逐渐向AI应用需求倾斜，甚至在最近一两年新配置的算力基础设施中如果没有更好的AI应用支持，可能会很快被市场所淘汰。Arm 高级副总裁兼基础设施事业部总经理 Mohamed Awad直言，Arm 是这一切变革的基石。 众多国际知名的大型科技企业正基于 Arm
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Arm Neoverse 基础设施 AI
在电子制造行业中，保证PCB（Printed Circuit Board）板的焊点质量至关重要，而AI视觉软件的引入为这一领域带来了革命性的变化。某电子制造厂一直致力于提高PCB板焊点的质量，以确保最终产品的稳定性和可靠性。然而，传统的人工检测方式效率低，且容易出现漏检的问题，对于大规模生产来说显然不够可行。因此，该厂决定引入AI机器视觉系统，以提升焊点检测的效率和准确性。检测原理AI机器视觉系统采用深度学习算法，通过学习大量样本数据来识别和分类不同类型的焊点。系统首先对PCB板进行图像扫描，然后通过神经
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AI PCB焊点 检测
随着第四次工业革命的不断推进，AI技术正逐渐成为工业系统不可或缺的一部分，且仍在不断地推动着工业自动化向更高水平的智能制造转型。AI在工业自动化领域的应用，包括智能机器人、自动化生产线、智能物流、质量控制、设备维护等，让工业制造逐步实现从自动化到数字化、智能化的蜕变升级。在传统视角中，工业控制似乎都是自动化的事情，和AI隔得相对较远。但当前工业科技飞速发展，我们应该重新认识当前的工业控制技术了。根据IFAC对工业技术影响力的调查结果发现，基于AI的控制在很多行业应用已经追赶、甚至超过了传统的控制方法。在故
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AI 工业控制 人工智能
3月6日，OpenAI与埃隆·马斯克（Elon Musk）之间的纠纷再度升级。OpenAI在官网发布《OpenAI and Elon Musk》一文驳回马斯克诉讼，坚决反对马斯克所有不实指控，并将采取法律手段维护公司的权益。OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）和其他四位高管被列为文章的合著者，其中包括联合创始人格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）和首席科学家伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）。OpenAI指出，马斯克曾一度希望通过将其与特斯拉（Tesla）合并
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OpenAI 马斯克 AI
戴尔公布了2024财年第四财季及全年业绩报告，第四财季营收为223亿美元，全年营收为884亿美元。并且透露在AI服务器领域实现了显著增长，计划在5月的戴尔科技世界大会上推出一系列新的AI产品和解决方案。在AI服务器领域，戴尔表示经过AI优化的产品订单环比增长了40%，实现8亿美元的销售额，积压订单翻倍至29亿美元。尽管供应仍面临挑战，但H100交付周期有所改善，客户对H200和MI300X产品表现出浓厚兴趣。传统服务器业务方面，报告称Q4业务同比增长，连续三个季度实现环比增长，结束了历史上最长的消化期。戴
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戴尔 AI 服务器 存储
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