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为云端时代建立AI与IoT的相关论述

2020-06-24 10:17:32 Majeed Ahmad,EDN执行编辑 阅读:
技术产业正处于两次重大技术革命的边缘——人工智能(AI)负责执行人类无法完成的任务,以及数十亿台设备连接到因特网。除了技术幻想之外,它还提出了更多相关的问题…EDN编辑团队正忙于寻找这些答案,并将以最能满足设计工程师讯息需求的方式呈现。

科技产业正处于两次重大技术革命的边缘——人工智能(AI)负责执行人类无法完成的任务,以及数十亿台设备连接到因特网。然而,与此同时,大流行病威胁着全球各国和生计的医疗保健,经济和社会结构。不断有创新的呼声,电子产业开始响应可穿戴装置,这些设备配备了智能传感器,可提供有关体温、呼吸状况和其他冠状病毒症状的重要讯息。Qioednc

巨大的医疗危机可能会将医疗物联网(IoT)提升到一个全新的水平。另外,还有像远距医疗这样的应用,它们等待了很长时间才实现商业化,近期它们在几周内就已趋于成熟。再加上庞大的因特网基础设施建设和影响医疗、汽车和工业领域几乎每个方面的AI,都将再次重塑电子产业。Qioednc

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机器学习算法可用于可穿戴装置中,建立诸如情绪生物标志之类的辨识模式,以监视患者的情绪状态并将结果馈送到应用程序中。(数据源:MathWorks)Qioednc

除了技术幻想之外,它还提出了更多相关的问题。例如,这些具有里程碑意义的技术发展如何改变了诸如模拟、嵌入式和安全性等现有工程学科。EDN编辑团队正忙于寻找这些答案,并将以最能满足设计工程师讯息需求的方式呈现。Qioednc

例如,云端运算如何重塑电子设计的几乎每个方面。在云端运算时代,工程师探索工具集和设计套件的最佳方法是什么?设计人员如何才能在云中完善机器学习算法,然后在按下按钮的情况下将其实现在嵌入式处理器中以进行物联网边缘设计?Qioednc

在一个预计将实现750亿个互连设备,并将于2023年实现自动化的世界中,工程师如何在具有高质量感测网络的情况下构建具有更小运算性能和功耗的物联网系统?EDN努力提供对新兴工程学的透彻了解,并将展示这些学科如何在零件等级发挥作用。Qioednc

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现在,工程师可以在云端环境中设计、分析和仿真嵌入式系统,并自动生成优化的程序代码以在嵌入式处理器上执行。(数据源:Altair)Qioednc

通常,芯片制造商会提供许多功能,但是在实际设计中实现这些功能时,工程师会遇到一系列问题。 因此,EDN将专注于开发人员正在苦苦挣扎的领域,以帮助他们解决设计问题。Qioednc

我们还致力于丰富设计工程师的能力,并为他们提供超越其核心专业知识领域的广阔视野。这包括对设计体系结构和工程约束有更好的理解,同时允许设计师将他们的想象力用在可能出问题的地方。Qioednc

半导体产业正面临另一个十字路口,传统的CMOS技术进入了新的领域,而工程师们在“超越摩尔定律(more than Moore)”领域思考了一系列新想法。EDN将为工程师提供证据、案例研究和权衡取舍的讨论,以确保工程师的脑袋不会出现任何混乱。Qioednc

EDN希望众多的读者能继续关注我们。因为我们旨在帮助工程师应对这些挑战,并让我们知道我们在此过程中的表现如何。Qioednc

(原文发表于ASPENCORE旗下EDN美国版,参考链接:Building editorial relevance for AI and IoT designs in the cloud era,by Majeed Ahmad,EDN Taiwan Anthea Chuang编译)Qioednc

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