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恩智浦新一代i.MX系列汽车应用处理器产品路线图

时间: 2025年11月04日 10:00         距离会议当天还有 3

简介: 恩智浦i.MX系列应用处理器是面向汽车多媒体和显示应用,以及智能网联汽车互联域控制器的多核解决方案,具有高性能和低功耗、可扩展、安全可靠等特点。该系列产品为汽车边缘计算应用提供可扩展、高能效、支持信息安全、嵌入式机器学习和网络互连的解决方案。 本次讲座将介绍恩智浦i.MX系列应用处理器最新的产品路线图: 1)恩智浦i.MX系列应用处理器具有高性能和低功耗、可扩展、安全可靠等特点; 2)i...

恩智浦人形机器人解决方案——赋能未来产业智能化变革

时间: 2025年11月25日 10:00         距离会议当天还有 24

简介: 本次演讲聚焦恩智浦在人形机器人方面的整体解决方案,从关节,灵巧手到大脑,小脑,从域控,感知模块到功能安全,恩智浦方案覆盖了当前人形机器人的所需的各个关键部件。恩智浦方案集中体现了目前机器人行业的发展趋势,并且针对市场痛点提出了一套完整的解决方案。 您将学习到的要点: ✓ 人形机器人系统架构 ✓ 人形机器人关节方案设计 ✓ 人形机器人灵巧手方案设计 ✓ 人形机器人大小脑方案设计 ✓ ...

AI模型开发技术与OpenVINO优化策略第二部分教程六

时间: 2021年12月10日 10:00        

简介: 本节课程中,高老师将从以下几方面为大家带来自编码器(AE)的内容 *小而美的自编码器(AE) *复习分类器 *开始创作之旅——组合两个分类器 *组合成为深度学习模型 *设计出自编码器(Autoencoder) *AE的过滤和降维效果 *范例实现-1——简单AE *范例实现-2——多层AE *优化模型:使用OpenVINO优化器 *测试模型:使用OpenVINO推论引擎...

AI模型开发技术与OpenVINO优化策略第二部分教程五

时间: 2021年12月03日 14:00        

简介: 本节课程中,高老师将以分类器为例,为大家介绍深度神经网络 *认识神经网络(Neural Network) *分类器的NN模型 *复习:空间对应 *神经网络的空间对应 *范例实现-1:AI建模的三个视角 *范例实现-2:深度神经网络 *优化模型:使用Model Optimizer *使用推论引擎...

AI模型开发技术与OpenVINO优化策略第二部分教程四

时间: 2021年11月26日 14:00        

简介: 简介:本节课程中,高老师将从以下几方面为大家介绍基础AI模型分类器 *认识分类器(Classifier) *分类器的基础:回归(Regression)分析 *回归与分类的重要视角:空间对应(Space-Mapping) *范例实现:使用TensorFlow+Keras *优化模型:使用Model Optimizer *使用推论引擎...