Kategorie der Dienstleistungen: KI/ML

Qualcomm® QRB5165 - ein Wendepunkt für IoAT-Geräte der nächsten Generation
Blog
Nikunj Patel

Qualcomm® QRB5165 - ein Wendepunkt für IoAT-Geräte der nächsten Generation

KI-fähige Geräte für das Internet der autonomen Dinge (IoAT), darunter autonome Maschinen, Fahrzeuge, Roboter und Drohnen, können dank Hardware-Innovationen selbständig denken und Fähigkeiten wie maschinelles Lernen, Computer Vision und selbststeuernde Navigation nutzen. Sehen wir uns an, wie der leistungsstarke, roboterspezifische Qualcomm® QRB5165, eInfochips Edge Labs und das Aikri-Portfolio die Entwicklung dieser Autonomous Things (AuT)-Geräte für eine breite Palette von Anwendungen in verschiedenen Branchen - von der Fertigung und Logistik bis hin zum Einzelhandel und Gesundheitswesen - entscheidend verändern können.

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AI/ML Engineering Dienstleistungen
Broschüre
eicnew

AI-ML Ingenieurdienstleistungen-Broschüre

Broschüre - KI wird zunehmend in den Bereichen Einzelhandel, Fertigung, medizinische Geräte, Transport und Logistik, intelligente Städte, Versorgungsunternehmen und Unterhaltungselektronik eingesetzt....

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AIoT in der intelligenten Wasserwirtschaft
Blog
Nirupam Kulkarni

AIoT in der intelligenten Wasserwirtschaft

Effektives Wassermanagement, Wassererhaltung und gerechter Zugang zu Wasser sind der Schlüssel zu einer nachhaltigen Entwicklung auf der ganzen Welt. Regierungen und Regulierungsbehörden auf der ganzen Welt haben Aktionspläne zur Erreichung des kollektiven nachhaltigen Entwicklungsziels 6 (SDG6) der Vereinten Nationen - die Gewährleistung von Wasser und sanitärer Versorgung für alle - festgelegt. Es umfasst Systeme für die intelligente Verbrauchsmessung, die Überwachung von Anlagen zur Verteilung, Reinigung, Heizung und Kühlung. Digitale Technologien wie das Internet der Dinge (IoT), KI/ML, Cloud und Mobilität werden als Schlüssel für die Entwicklung und Überwachung der Systeme zur Erreichung dieses Ziels angesehen.

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Intelligente Audiosysteme - Extraktion von Audiomerkmalen durch maschinelles Lernen
Blog
Rhishikesh Agashe

Intelligente Audiosysteme - Extraktion von Audiomerkmalen durch maschinelles Lernen

Angesichts der jüngsten Trends im Bereich des maschinellen Lernens und des Deep Learning haben wir versucht, einen Überblick darüber zu geben, wie digitale Signalverarbeitung, maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen Hand in Hand gehen können, um Audiosignale zu kategorisieren oder Rückschlüsse daraus zu ziehen. Audiospezifische neuronale Netzwerkmodelle können auch mit Algorithmen der Signalverarbeitung, des maschinellen Lernens und des Deep Learning (neuronale Netzwerke) erstellt werden. In diesem Blog wird gezeigt, wie man intelligente Audiosysteme und Audio-Feature-Extraktion mit maschinellem Lernen erstellt.

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