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机器学习内核

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严选机器学习内核厂家,提供从机器学习内核设计、研发、生产制造深耕产品,打造值得信赖的传感器品牌,解决选品、技术支持问题,实现采购放心、售后无忧。
  • 道达智能

    依托核心团队在国内液晶面板、半导体等高科技行业将近20年的行业经验,在AGV,非标自动化深度学习,人工智能等技术,不断完善产品功能,为目前国内最成熟和完整的工业4.0方案之一。 AGV自动搬运机器人,具备物流、仓库、生产线多个应用场景经验。 核心团队自2000年开始专注于机器人智能感知与控制方向,拥有超大范围高精地图构建、动态环境精确可靠定位,复杂环境导航语义认知,多机协作高效调度等多项国际一流技术。 设计打造了包含内核、整机、云端的全产品线,形成了以自主核心技术、领先产品及系统解决方案为一体的自主移动作业机器人产业全价值链,现面向工业4.0升级中的制造业,提供无人化与智能化的室内外工厂智慧物流解决方案 成功将神经网络深度学习、工业图形图像识别等技术在制造业领域部署应用,为客户有效提升产品品质、产能,降低成本,目同时实现软件换人产品涵盖全自动化MES系统、EAP系统BC系统、SPC系统、OMS系统、EDA
  • Tenstorrent

    每个内核均采用 Tensix 内核构建,包括计算单元、片上网络、本地缓存和“baby RISC-V”内核,从而在芯片中创建独特高效的数据移动。 Wormhole™Wormhole™网络化人工智能Wormhole™ n150 和 n300 PCIe 板是采用 Tensix 内核构建的灵活、可扩展的处理器。 每个都包含一个计算单元、片上网络、本地缓存和“baby RISC-V”内核,通过芯片合并强大的数据移动。 软件TT-Metalium™TT-Metalium™面向构建者的专家级开源软件TT-Metalium™ 是 Tenstorrent 的开源低级 AI 硬件 SDK,让您在自定义内核开发 TT-Metalium™ 非常适合想要定制模型、编写新模型甚至运行非机器学习代码的开发客户。
  • SiGma Micro 希格玛微电子

    公司核心光电传感器芯片产品内核高度统一,围绕光电传感器+算法,成功定制开发了独有的PIXEL工艺,打造出适合机器学习算法的低成本器件。 公司通过自研数据融合预处理算法,针对不同场景差异化设计,使主要芯片产品一方面成为用于位移测量的主力光学引擎,还具备在机器人、相控阵雷达等领域广泛应用的延展性。
  • Euresys

    比利时 Euresys Pte Ltd 是一家领先的创新型高科技公司,公司设计和提供图像和视频采集组件、图像采集卡、FPGA IP内核和图像处理软件。 Euresys活跃于计算机视觉、机器视觉、工厂自动化和医学成像市场。公司的图像采集专业技术涵盖模拟和数字视频采集、FPGA编程、高频电子、视频压缩和流媒体以及相机控制。 在图像分析方面,Euresys的技能适用于斑点检测、亚像素测量、图案匹配、颜色分析、光学字符识别、条形码读取和验证、以及使用深度学习的3D检查和分类。 Sensor to Image GmbH 位于德国雄高,是一家专业的机器视觉公司,致力于开发和销售基于 FPGA 的成像和视频 IP 核及相关产品。
  • Zbit Semi 恒烁半导体

    公司现有主营产品包括NOR Flash存储芯片和基于Arm® Cortex®-M0+内核架构的通用32位MCU芯片。 AI服务与产品恒烁半导体采用的微型机器学习(Tiny Machine Learning,TinyML)技术专注于超低功耗的微控制器AI方案,具有低延迟、低功耗、低成本、离线、安全等优势。
  • NEBULA MATRIX 星云智联

    ,虚拟机,容器等:裸金属场景和传统基于PXE和iSCSI的裸金属服务不同的是,星云智联DPU解决方案有如下优势:芯片硬件实现PCIe virtio-blk和virtio-net设备,HOST侧使用OS内核标准驱动即可运行 在这场变革中,数据、带宽和网络呈现出指数级增长的态势,推动了机器对机器的通信,创造了所谓的智慧工厂,在各个层面上实现了生产过程的智能和敏捷。 业务需求典型工业应用场景如机器视觉,目前的高带宽接口Camera Link和CoaXPress均有自身的限制,如传输距离限制,带宽潜力不足,采集卡昂贵和非标准的软件等,相对来说使用难度高,兼容性差。 更进一步,可以通过高性能以太网络上传数据,采用集中部署高性能算力,机器学习训练和大数据分析,再反馈下发模型和策略到工控机的方式,实现检测识别能力的提升,改进生产效率和质量。 解决方案星云智联N1045XT智能网卡,可广泛应用于工控机,机器视觉场景,针对该类应用的亮点特性包括:高密度4x10GE RJ45电口,支持多速率以太网Jumbo帧支持,提升传输效率多队列DMA,优化多核
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