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大联大世平推出NXP OP-Killer AI原型开发板方案 (2022.04.22)
大联大控股宣布，其旗下世平推出基於恩智浦（NXP）i.MX8M Plus晶片的OP-Killer AI原型开发板方案。
科技日新月异地进步，让AI应用悄然融入於人们的生活中。而在不久的将来，边缘计算（Edge Computing）将会为此领域带来另一个高峰 |
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CEVA推出第二代SensPro系列 电脑视觉与AI推理双性能升级 (2021.01.19)
无线连接和智慧感测技术授权许可厂商CEVA宣布推出第二代SensPro DSP系列，涵盖包括摄影机、雷达、LiDAR、飞行时间、麦克风和惯性测量单元(IMU)的多种感测器，用於AI和DSP中枢处理工作负荷 |
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CEVA发表首款高性能感测器中枢DSP架构 (2020.04.16)
讯号处理平台和AI处理器授权许可厂商发表业界首款高性能感测器中枢DSP架构SensPro，设计用来应付情境感知设备中多种感测器的处理和融合的工作负载。
SensPro可以满足业界对利用专用处理器来高效处理日益增多的各类感测器运作的需求 |
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处于边缘的工业机器视觉应用开发选项 (2019.02.23)
伴随我们进入工业4.0和工业物联网（IIOT）时代，更多重点肯定会放在自动化层面。机器视觉技术变得越来越复杂，在提高制造商产品品质水准同时，也有巨大潜力加速提升产出效能 |
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Socionext开发人工智慧加速器引擎 优化边缘运算 (2018.05.23)
Socionext Inc. 宣布已开发出一种新的神经网路加速器（NNA, Neural Network Accelerator）引擎，可优化边缘运算装置的AI处理。
这项体型轻巧、极低功耗的引擎是专为深度学习推论处理而设计，与传统影像辨识所用的电脑视觉处理器相比，性能可提升达100 倍 |
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reVISION加速监控系统应用开发 (2018.02.08)
监控系统高度依赖嵌入式视觉系统所提供的功能，而运用相应的演算法和机器学习应用可通过高阶的业界标准架构来达成，进而缩短系统开发时程。 |
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芯原Vivante VIP8000神经网路处理器IP每秒可提供超过3 Tera MAC (2017.05.04)
晶片设计平台即服务（Silicon Platform as a Service，SiPaaS）供应商芯原公司推出一款电脑视觉和人工智慧应用的高度可扩展和可程式设计的处理器VIP8000。它每秒可提供超过3 Tera MAC，功耗效率高于1.5 GMAC /秒/毫瓦，为最小面积的采用16FF制程技术的处理器 |
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Xilinx借reVISION拓展至视觉导向机器学习应用 (2017.03.20)
美商赛灵思(XILINX) 于Embedded World大会上发布Xilinx reVISION堆叠技术，宣布将赛灵思技术拓展至广泛的视觉导向机器学习应用范畴，完整了最新Reconfigurable Acceleration Stack可重组加速堆叠解决方案，协助用户从边缘到云端都能运用赛灵思技术大幅扩展机器学习的部署 |
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Socionext推出首款符合OpenVX的图像显示控制器 (2017.03.15)
先进视觉影像应用技术厂商Socionext (索思未来)公司发表旗下第四代图像显示控制器－SC1810系列。除了进一步强化车载显示系统的图像处理功能，SC1810更整合了首款符合Khronos Group的电脑视觉API标准 OpenVX之硬体加速器 |
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新款Cadence Tensilica Vision P5 DSP能高效实现4K行动影像应用 (2015.10.08)
益华电脑(Cadence Design Systems)发表新款Cadence Tensilica Vision P5数位讯号处理器(DSP)，为高效能视觉/影像DSP核心。与前一代的IVP-EP影像和视讯DSP相比，新款影像与视觉DSP核心在执行视觉作业时，最高可提升13倍的效能，并减少约5倍的功率使用 |
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看好嵌入式视觉市场 新思推出新款处理器IP (2015.04.14)
硅智财IP授权在现今的半导体产业是不可或缺的重要领域，所以这让许多大厂纷纷投入，希望能满足更多芯片设计上的需求，在EDA（电子设计自动化）市场一直居于领域地位的新思科技，也在这几年来投入相当多的资源耕耘 |
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Gartner：智慧眼鏡可望促進工作效率 (2013.11.15)
Gartner：智慧眼鏡可望促進工作效率 |
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CEVA针对高能效多核心系统推出AMF - Android多媒体框架 (2013.05.03)
全球领先的硅产品知识产权(SIP)平台解决方案和数字信号处理器(DSP)核心授权厂商CEVA公司针对基于Android的系统推出全新的低能量软件框架，此一框架利用一种异质的CPU和DSP系统架构，有效地降低了执行复杂多媒体处理任务时所需的功耗 |
