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AMD 談由嵌入式進入 IoT ,以具備雙架構技術與 GPU 作為後盾
AMD 稍早由兩位負責嵌入式方案的主管針對 AMD 在 IoT 的產業布局做了簡單介紹,分別為嵌入式解決方案行銷總監 Kamal Khori (照片右)以及嵌入式產品管理部資深經理 Colin Cureton (照片左),在談到 IoT 布局前, Mr. Khori 先簡述 AMD 如何定義 IoT 。 Mr.Khori 認為,由於媒體宣傳行銷的關係, IoT 一詞被視為針對周邊連結的小型設備,但以 IoT 的概念下,指的是各類設備透過聯網彼此獲得溝通,並藉此獲得全新的應用模式,除了終端設備外,基礎建設也是隸屬 IoT 的一環;而這些基礎設施相當多都是基於 AMD 所看重的嵌入式市場,包括網通
10 年前
是CES 2015 :觀測之二、車聯網、機器視覺與機器學習的全新交通樣貌這篇文章的首圖
CES 2015 :觀測之二、車聯網、機器視覺與機器學習的全新交通樣貌
從去年 CES ,車聯網與車載應用就開始受到矚目,主要是由於 4G 連網以及美國的車對車通訊 V2V 即將標準化,加上駕駛輔助技術由於感測器技術以及運算平台的進步而更智慧,今年的 CES 車載應用可說是兵家必爭之地。筆者認為,由車聯網、機器視覺加上機器學習所組合而成的車載技術,將會把現知的汽車產業帶領到全新的高峰。 車聯網可分為兩種類,一種是直接將平台連接到網際網路,另一種則是 V2V ,兩種功能在相輔相成後可有更多元的應用;透過連接到網際網路平台,可將車子所在地的資訊傳遞到統一的平台,也可接收遠程的異地資訊,另外就是享受行動網路所提供的各類即時更新以及娛樂功能。 至於 V2V 則可透過中短距
10 年前
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本田汽車發表安全駕駛輔助技術 Honda SENSING ,將率先搭載在新一代旗艦房車 Legend 上
圖片來源: Car.Watch 本田汽車 Honda 日前在日本發表全新的安全駕駛輔助技術 Honda SENSING ,這套技術是基於視覺辨識結合微波雷達進行偵測,從介紹上來看它的影像辨識系統可分辨約 60 公分大小以上的物體,同時結合微波雷達分辨前方是否有行人,在偵測到危險時可介入方向盤與煞車,同時也具備交通號誌的分辨機能;此套系統預計將先行搭載在今年內會正式發比的新款旗艦房車 Legend 上。 新聞來源: Honda , Car.Watch(1)、(2) 藉由攝影機與微波雷達, Honda SENSING 搭載的新一代 CMBS 碰撞緩解制動系統除可針對車輛進行辨識,同時也是日本首套具
10 年前
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台灣廠商 42 ARK 於 Indiegogo 發起 Bistro 貓臉辨識智慧餵食器集資
台灣廠商奇群科技旗下子公司 42 ARK 稍早在集資網站 Indiegogo 發起一款針對愛貓族的智慧餵食器 Bistro ,這款智慧餵食器最大的特色就是結合機器視覺的影像辨識,可針對貓臉進行辨識,這款智慧餵食器強調設計到生產全部在台灣進行,並預計於 2015 年初上市;目前早鳥優惠為 149 美金,標準價格為 179 美金,台灣、美國免運費。 飼主首次使用時幫愛貓建立基本資訊後,就會透過內建攝影機幫愛貓進行辨識,並且傳送飲食數據統計與用餐畫面到主人手上並且產生數據統計,若愛貓發生食慾異常或是體重變化時也會通知主人是否需要進行就醫;另外也透過辨識系統可分別判讀多隻貓的身分,並且可搭配智慧飼料份
10 年前
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NVIDIA 在台舉辦 GPU 技術大會,並宣布與台北科技大學成立嵌入式 GPU 實驗室
對於 NVIDIA 而言,幾乎每年都會在矽谷的聖荷西舉辦以 GPU 技術為主的 GTC ( GPU Technology Conference )盛會,而今天 NVIDIA 也在台灣與產學界共同舉辦 GTW ( GPU Technology Workshop )活動,雖然規模不若美國 GTC 大,但這場以虛擬桌面架構、高效能運算以及視覺化三大主題為主的技術活動,仍吸引至少 600 位專業人士報名參與。 今天除了 NVIDIA 與多位產學人士於活動分享應用案例外,更邀請台灣出身的美國太空總署專案計畫主持人、威斯康辛大學麥迪遜分校太空科學及工程中心研究科學家暨 CUDA 會士,並身兼台北科技大學國
10 年前
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花一萬美金把你的汽車變成自動駕駛,你有挑戰的勇氣嗎?
圖片來源: Cruise Automation 自動駕駛是汽車產業近期的熱門議題,除了幾家大車廠像是福特 Audi 、日產投入研究外, Google 也不斷的在測試自動駕駛車輛。而一家名為 Cruise Automation 的廠商發表了一款名為 Cruise RP-1 的套件,只要花費一萬美金並安裝套件,就可讓原本的汽車變成一款具備自主駕駛能力的車子。 不同於 Google 的自動駕駛計畫的目標是以導航為前提, Cruise RP-1 則是讓駕駛者先開過一次後記錄行車軌跡、道路狀態等多種資訊,讓系統進行學習,下次系統就可在此路段進行自動駕駛。當然這套系統也能偵測其他來車進行減速、道路號誌識別
11 年前
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GTC 2014:後記,大數據、資料分析與機器學習
今年的NVIDIA GTC 的主題演講上,執行長黃仁勳花了不少的時間講述機器學習;機器學習在近年成為許多大規模企業的必修課程,許多網路公司開始聘請專業團隊進行機器學習的研究,如同主題演講提到Google 也已經著手大腦的模擬開發。 機器學習是甚麼?簡單說就是透過反覆接收資訊的方式,讓機器去進行學習的行為。這樣的概念可以追溯到如汽車的學習型自動變速箱,透過接收駕駛踩油門習慣的資訊,逐漸調整變速箱換檔的方式;而機器學習到了當今的網際網路時代,又產生新的定義。 網路時代的機器學習,是建立在以大數據為基礎的模式,並且結合資料分析的方式,以模擬人的感官為目標的機器學習。網路時代的機器學習與早期的封閉式機
11 年前
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GTC 2014 :以 GPU 運算引領的機器視覺運算,可能會產生真正的天網嗎?
機器視覺也是近年炙手可熱的話題,機器視覺可用於許多的影像分析、物件辨識等,連 Google 也動用達 1,000 台的大型伺服器陣列,共 2,000 顆處理器與 16,000 顆 GPU 建置一套 Google Brain 進行機器學習,而這套伺服器共耗損 600 kW 功號與 5 萬美金的建置成本。但這樣的一套系統也只不過能模擬到蜜蜂的十億個神經突觸,遠不及真實的人腦,如果以這樣的規模架構,需要用四萬年的時間才能得到相同的學習模擬。 NVIDIA 也與史坦佛大學合作進行機器學習相關的研究,透過一套僅 30,000 美金的系統,並僅需要 4kW 功耗,作為機器學習的運算核心;現場就展示這套系統
11 年前
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美軍開始測試 TrackingPoint 的輔助狙擊系統
TrackingPoint 機器視覺應用當中,物件追蹤是相當熱門的應用,從監視攝影機到數位相機或是影像海量分析都是相當熱門的,不過把物件追蹤應用在軍事領域就是很嚴肅的一件事情,尤其是電子輔助狙擊槍。 CNBC 報導美國國軍正在測試一套 TrackingPoint 的輔助狙擊鏡,該套系統即是透過影像分析與物件追蹤協助狙擊手決定何時開槍。 用於狙擊槍與一般的物件追蹤不同的地方在於這是殺傷武器,所以精度與容錯率勢必要求更高,且需要考慮步槍的射速、風向、濕度等會造成偏移的變因,所以 TrackingPoing 是基於一套透過大量感測器提供數據的 Linux 運算系統。美軍目前是把 TrackingPo
11 年前
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Intel 宣布投資勝捷光電,旨在開發新一代車用電子與穿戴設備所需光學技術
Intel 今天宣布一樁基於"連網汽車資金"計畫的投資案,目標是研發總部設於新竹的光學技術廠商勝捷科技( SanJet ) ,勝捷科技是一家擁有高階車載 DVR 技術、運動攝影機、穿戴式攝影機生產經驗並具備包括影像視覺辨識、安全駕駛輔助等技術的廠商; Intel 此次投資的目的在於希望藉由勝捷的技術開發 Full HD 、廣角影像與無線相關產品。 車載資通訊系統在近期也是大熱門議題,尤其隨著輔助駕駛技術的興起,車用電子技術的應用也越來越多,透過由車身搭載各式的攝影機進行影像分析之機器視覺應用也成為許多車用電子延伸應用的基礎,故可預期車用的光學攝影機、行車輔助、駕駛狀態辨識的辨識演算法等都是接下
11 年前
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