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ETSI-TS-102-361-1-
- DMR Air Interface (AI) protocol-ETSI TS 102 361
AI技术分析
- 2019年AI最新技术及其发展方向，讲解了AI技术的发展历程和现在的现状，供大家参考。
数据中心各种冷却技术的应用与发展
- 为了满足各种类型和规模数据中心的冷却需求，冷却技术仍在不断发展，例如托管数据中心、云平台、企业内部部署数据中心以及边缘数据中心正在采用各种冷却技术——冷冻水、泵送制冷剂、遏制通道、行和机架级空气、液体冷却等。数据中心运营商可以根据ai服务器的数量和功率密度使用多种冷却方法。无论采用哪种冷却方式，都将为机架带来适合的温度和气流，以确保正常运行时间，很大程度地提高效率，并降低运营成本。
获得GPU存储性能的四种方法
- 支持AI人工智能和ML机器学习部署的数据中心依靠基于图形处理单元(GPU)的服务器为其计算密集型架构提供支持。到2024年，在多个行业中，GPU使用量的增长将使GPU服务器的复合年增长率超过
GPU和神经网络加速器芯片如何为汽车应用提供智能优势
- 汽车行业是推动人工智能(AI)发展的重要行业之一，这是因为该行业致力于自动驾驶汽车和高级驾驶员辅助系统(ADAS)的泛在利益。汽车正在变得越来越智能，但是如果汽车行业要实现完全自动驾驶的目标，他们还有很长的路要走。尽管业界还在讨论实现全自动化所需的理想技术组合，但是有一点是明确的，那就是人工智能，尤其是神经网络将发挥重要作用。
协同芯片是AI的明智选择吗
- 多年来，半导体行业一直致力于将越来越多的组件紧密的集成到单个片上系统中(SoC)。毕竟这对于庞大的应用而言是非常实用的解决方案。通过优化处理器的定位，存储器和外部设备芯片厂商能够将数据路径调整到最短，从而提高功率效率并取得更高的性能，此外还能够显著的降低成本。通过这些方法，该行业已经取得了巨大的成功，SoC几乎是我们所有消费电子产品的标准组件。
嵌入式芯片要如何应对真正的AI本地化处理的挑战
- GPU和NNA(神经网络加速器)正在迅速成为AI应用的关键要素。随着不同企业开始挖掘神经网络在各种任务(比如自然语言处理、图片分类)中的潜力，集成人工智能元素的产品数量正在稳步的增长。与此同时，对于这些任务的处理也正在从传统的云端架构转移到设备本身上来，嵌入式芯
人工智能_林世平
- 福州大学人工智能导论PPT,内容讲解详细丰富，欢迎大家下载补充。(Fuzhou University AI powerpoint)
干货!3个重要因素，带你看透AI技术架构方案的可行性
- 人工智能这几年发展的如火如荼，不仅在计算机视觉和自然语言处理领域发生了翻天覆地的变革，在其他领域也掀起了技术革新的浪潮。
为什么数据中心需要利用AI技术
- 人工智能已经存在了很长一段时间，其不断发展以其提升性能和降低成本的质量破坏了不同的行业和领域。另一方面，我们正在见证数据科学的兴起，它能够利用大量的数据，进行处理，分析并使其有意义。