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标签:Expedera

奇怪的事件揭示了L5挑战
通过玛丽·c·巴卡- 2022年11月9日-评论:0

一系列令人惊讶的、违反直觉的、有时甚至是奇怪的事件揭示了在自动驾驶汽车中实现完全的5级自动驾驶的挑战，这在大城市越来越普遍。虽然与发人深省的与自动驾驶技术相关的伤亡事故相比，人们很容易将这些轶事视为幽默的小故障，但行业高管表示，这些事件……»了解更多

超越自动驾驶汽车
通过玛丽·c·巴卡- 2022年10月12日-评论:0

由于汽车行业出于安全考虑，对自动驾驶汽车和长途卡车采取了更为慎重的态度，因此人们重新关注其他类型的自动驾驶技术车辆。这样的清单很长，而且还在不断增加。它现在包括自动火车、直升机、拖拉机、轮船、潜艇、无人机、送货机器人、摩托车、滑板车和自行车，所有这些……»了解更多

重新思考机器学习的力量
通过布莱恩•贝利- 2022年9月13日-评论:0

机器学习消耗的能量正在爆炸式增长，虽然在减少它们消耗的能量方面取得了进展，但模型大小和训练集的增长速度更快。即使引入了先进的制造技术、专门的架构和优化技术的应用，这种趋势仍然令人不安。再加上边缘设备的爆炸式增长……»了解更多

司机监控增加了复杂性，增加了隐私问题
通过玛丽·c·巴卡- 2022年9月1日-评论:0

当你看着路的时候，你的车可能也在看着你。汽车行业向自动驾驶技术的转变意味着，汽车越来越多地配备了衡量驾驶员警觉性和参与度的功能，以及许多其他数据点。高管们表示，这些功能挽救了生命，刺激了创新，但同时也引发了重大的技术、法律和道德问题……»了解更多

人工智能功耗爆发式增长
通过布莱恩•贝利- 2022年8月15日-评论

机器学习将消耗所有的能源，这是一种成本高昂、效率低下且不可持续的模式。在很大程度上，这是因为这个领域是新的、令人兴奋的、快速发展的。它的设计是为了在准确性或能力方面开辟新的领域。今天，这意味着更大的模型和更大的训练集，这需要处理速度呈指数级增长……»了解更多

无人驾驶汽车在哪里?
通过玛丽·c·巴卡- 2022年8月8日-评论:0

我们到了吗?政府、消费者和工程师们都想知道，汽车行业距离生产出完全自动驾驶的5级汽车还有多远。虽然一些专家说，这类车辆可能在未来几年内上路，但它们是越来越少的少数。大多数预测认为，真正的自动驾驶汽车至少还需要10年的时间——也许还要更长，因为它需要颠覆性的……»了解更多

音频、视觉的进步加剧了IC设计的权衡
通过安·斯特弗拉·穆茨勒- 2022年6月13日-评论:0

音频和视觉传感器数量的激增极大地增加了芯片和系统的设计复杂性，迫使工程师做出可能影响性能、功耗和成本的权衡。总的来说，这些传感器产生了如此多的数据，设计人员必须考虑在哪里处理不同的数据，如何优先处理这些数据，以及如何针对特定的应用进行优化。权衡……»了解更多

如何优化处理器
通过布莱恩•贝利- 2022年5月26日-评论:0

优化任何系统都是一个多层问题，但当涉及到处理器时，至少要考虑三个层次。架构师必须能够跨越这些界限进行思考，因为必须理解并平衡每一层的作用。潜在优化的第一级是在系统级别。例如，数据是如何进出处理的……»了解更多

选择在芯片中优化哪些任务
通过布莱恩•贝利- 2022年4月28日-评论:0

一个或多个任务的优化是每个SoC创建的一个重要方面，但现在有这么多的选项摆在桌面上，往往不清楚哪个是最好的。就在几年前，大多数人还乐于购买英特尔(Intel)、AMD和英伟达(Nvidia)等公司的处理器和Arm的IP内核。有些人甚至想要Tensilica和ARC等IP核的可扩展性。然后，在2018年，约翰·海恩……»了解更多

通过卓娅哈桑- 2022年4月6日-评论:0

物联网(IoT)和人工智能(AI)导致了数据生成的大量增加，随之而来的是对更快、更有效地处理数据的需求。数据中心被称为“数据海啸”，预计到2030年将消耗全球约五分之一的能源。这种数据爆炸正在推动一波初创公司寻求在定制加速领域站稳脚跟……»了解更多

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