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进入云计算大时代,市场竞争再次升级(6-10)

   2019-6-10 19:37:02

以创新的核心技术封堵所谓的“安全风险”(5-28)

   2019-5-27 18:23:06

落地,人工智能关键词(5-14)

   2019-5-14 10:16:31

冲刺工业机器人正当时(4-16)

   2019-4-16 14:26:56

BAT产业互联网的追逐战(4-2)

   2019-4-2 13:14:17

从SEMICON China看中国半导体持续前行的必然

   2019-3-8 12:45:12

伴随着中国半导体产业从无到有、从小到大,在进入中国30年后的今天,来自海内外50多个国家和地区的嘉宾,1200多家展商,4000多个展位,10多万名专业观众欢聚一堂。

资金、技术、产品和人才一个都不能少

   2019-3-8 12:44:51

SEMI产业创新投资论坛2019,邀请了国家集成电路产业投资基金、01/02专项、地方基金以及产业基金的掌门人做主题演讲。围绕深度学习、大数据、云计算、5G和半导体制造等热点话题。

2019年值得关注的MEMS器件品类(3-5)

   2019-3-5 9:48:50

手机厂面对5G积极布局但要保证安全(2-12)

   2019-2-12 13:09:25

送货机器人:“你的快递到啦!”(1-15)

   2019-1-15 13:19:24

人工智能激活智慧零售落地(1-3)

   2019-1-3 14:22:57

得益于人工智能、移动互联网、物联网、云计算、大数据等技术的进步,零售业全流程自动化和智能化程度不断提升,不仅提升运营效率,优化库存管理,节约成本,而且提升客户体验,增强品牌竞争力。

AI芯片要打穿应用落地的通道(12-11)

   2018-12-11 12:34:10

AI芯片作为产业的根基,必须达到更强的性能、更高的效率、更小的体积要求,目前,AI芯片大致分为两种发展路径,分别是延续传统计算架构加速硬件计算能力,以及采用类脑神经结构来提升计算能力。

智能物联时代的“智慧课堂”(11-20)

   2018-11-20 13:13:03

当前公立教育体系存在发展不均衡、优质教育资源紧缺等问题,让智慧教育具有广阔的应用发展前景,智慧教学、智慧考试、智慧校园、智慧课堂、智慧管理,基于庞大主体教育体系的智慧教育建设,拥有无限想象空间。

整合物联世界的“碎片”智能化需要深耕落地(11-6)

   2018-11-5 12:04:55

如何将物联网的这些“碎片”形成改变产业、重塑产业的合力,需要全产业链在各个垂直应用领域的深入共创,在纷繁复杂的物联网大世界中,找到各自在产业链分工上的位置,逐渐形成清晰有序的产业分工,到那时,才是物联网真正展现强大魔力的时刻。

“all in AI”:如何让机器智能接地气并善解人意?(10-23)

   2018-10-22 23:45:56

全球范围内的AI初创公司不断涌出,互联网科技巨头时不时也发出“all in AI”的言论,于此同时,机器人已无声地渗透到人类生活和生产的各个层面,全世界各大城市俨然已是机器人的试验场,但它们够“智能”了吗?

全球产业共AI:下一个成长新引擎如何启动?(9-26)

   2018-9-26 13:41:00

AI已经被所有行业视作下一波产业发展的重要动力,并将引发更广泛的跨行业、跨学科的创新与合作。未来几年中,我们身边每天会产生千万亿量级的数据。无论在城镇、乡村的每一个角落,从工厂到医院的各个行业,都会因为大数据、云计算和人工智能而发生改变。

工业物联网、人工智能带来的“车间革命”(9-11)

   2018-9-11 13:12:23

工业物联网、人工智能等技术在工业场景中的渗透和加持近年来不断深入,在工厂中,物联网、智能化的技术,将人、数据和机器三者相互联系,形成一个开放的生态系统,同时物联网提供的经验将帮助企业对生产中复杂多变的状况作出反应。

加强万物智能互联时代的新工业安全意识(8-21)

   2018-8-20 12:24:50

在万物智能互联时代,“无形资产”——即无法触摸到的软件和数字内容,正越来越占据主导地位。智能化的发展,正在消除物理世界和数字世界的界线,而与此同时,也伴生了新的问题。伴随联网设备数量大增,信息安全成为物联网面临的最大风险。

“边缘到云”使分步式智能计算成为现实(8-7)

   2018-8-6 10:43:30

随着人工智能、机器学习等算法与各个行业的进一步融合,正带来一种不同的计算范式。它将更多数据处理推向网络“边缘”,即与现实世界相交的众多计算设备——从联网的摄像头、智能可穿戴设备到自动驾驶汽车,这或将代表着计算领域的下一场重大架构转变。

AI的天空与极限:商业变现途径仍难寻(7-24)

   2018-7-24 10:35:48

尚未找到可靠的商业变现途径是AI当前面临的尴尬,这也让爆发期过后的投资者开始正视问题。尽管中国市场有人口优势,有利于AI企业搜集大数据,但AI项目商业化成败与否的关键,必须是找准应用场景,迎合市场真正的需求才能产生现金流。