數位化快速發展的時代，人工智慧（AI）已成為推動創新和技術進步的關鍵力量。市面上已經出現許多AI硬件平台，但開發者需要購買硬件才能夠測試AI模型的推論速度。Qualcomm作為全球領先的無線技術創新者，近期推出Qualcomm AI Hub平台，提供開發者在未取得硬件的狀況下針對AI模型優化和驗證，

一、概述 近年來，電腦視覺(Computer Vision) 領域迎來了重大改革，從過去一個一個像素處理(Pixel) 的方式，已經轉變成由「大數據(Big Data)」來統計出所謂「模組(Model) 」的 深度學習(Deep Learning) 應用方式。更何況是顛覆人類想像的生成式 AI (

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NanoEdge AI Studio 是ST 提供的一款免費軟體，可輕鬆將 AI 添加到任何 Arm® Cortex®-M MCU上運行的任何嵌入式項目中。 它使嵌入式工程師，即使是那些不熟悉人工智慧的工程師，也能通過簡單的過程幾乎毫不費力地找到最適合他們需求的人工智慧模型。 該軟體在 PC 上本地

ST在AI應用領域提供了很多工具，在ST Edge AI Suite套件中，其中有一款EDGE AI DEVELOPER CLOUD。打開鏈接如下：https://stm32ai.st.com/st-edge-ai-developer-cloud/ 一、概要 STM32Cube.AI開發者雲(STM

自主移動機器人(AMR)可協助製造商提高生產效率、增強安全性並節省大量成本，因而在各行各業廣泛應用。 2022年全球AMR市場規模為86.5億美元，預計2022年至2028年間的複合年增長率(CAGR)將達到18.3%。 進入工業5.0時代，人類將與人工智慧(AI)機器人協同工作，機器人輔助而非取代

由於神經網路愈來愈廣大而複雜，使用較低功率獲得更高運算密度的需求也持續增長。探索 AMD XDNA™ NPU 架構如何滿足這項需求。 AMD XDNA - AI 引擎 AMD XDNA 是一種空間資料流程 NPU 架構，由 AI 引擎處理器的並排陣列組成。每塊 AI 引擎磚都包含向量處理器、純量處理

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AI作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，正成為發展新質生產力的重要引擎。預計未來兩年，AI大模型將落地50%+行業場景，引領廣泛的智能化革命。數據作為AI產業鏈的基礎要素，其規模與質量直接決定了AI智算的廣度與深度。 在AI大模型的全生命周期中，包含4個關鍵環節： 數據歸集：數據採集方式多

一、引言 隨著汽車智能座艙的功能疊代發展，傳統的 4 通道、6 通道、8 通道等音響系統難以在滿足駕駛場景的需求，未來對於智能座艙音頻質量和通道數會越來越高。接下來本文將淺析目前智能座艙如何實現音頻功放，以及如何實現多路音頻功放方案。 二、常見的音頻功能實現方式 關於如何實現智能座艙音頻功能，目前的