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搜尋「函式庫」,共 503

當全球製造業加速朝向數位化、智慧化發展,塑橡膠產業也面臨生產效率、彈性製造、設備可靠度與永續營運等多重挑戰。今年9月15~19日舉行的台北國際塑橡膠工業展(Taipei PLAS),便反映產業正從傳統機械製造持續朝智慧製造與數位化升級的趨勢

面對機器人、AGV(自動導引車)、輸送系統等行動設備快速導入,工業現場對無線通訊的需求也從「能不能連線」,逐漸轉向「能否維持穩定、低延時且可預期的連線品質」。相較於有線網路具備穩定性但缺乏設備移動彈性,Wi-Fi等既有無線技術則可能受到頻譜

Sophos X-Ops 發布最新研究,揭露攻擊者如何利用企業與使用者爭相採用 AI 工具的趨勢,冒充 Claude、ChatGPT、Copilot 和 Perplexity 等受信任的 AI 品牌,散播惡意軟體、竊取憑證,並誘騙使用者採取

AMD正擴展其個人AI的願景,推出旨在讓智慧更貼近工作發生之處的用戶端平台。隨著代理式AI的快速普及帶動本地端運算需求提升,AMD Ryzen AI系統正協助開發人員在個人裝置上建置、測試並執行功能強大的模型。 代理式AI正逐漸跳脫單一提示

NVIDIA今日宣布擴充工程專用NVIDIA Agent Toolkit,新增NVIDIA PhysicsNeMo與CUDA-X函式庫。此舉旨在賦能新一代自主式AI工程師,透過AI執行物理推論、複雜模擬與高擬真資料生成,革新全球晶片與系統開

當前 AI PC 的浪潮正以前所未有的速度席捲個人電腦市場。隨著傳統單一 Wintel 路線的邊界逐漸模糊,PC 產業正加速走向多元化的架構分流。面對從輕薄長續航筆電到高階邊緣 AI 工作站的龐大需求,Arm 如何透過硬體 IP、運算子系統

為了維繫AI基礎設施運作的相關系統,目前都在美國德州製造與測試,緯創資通公司今(21)日在美國德州沃斯堡(Fort Worth)也啟用其首座美國D1 AI智慧工廠,負責生產全球部分最強大 AI 系統核心所需的超級晶片。 據悉,新廠耗資近7億

開源人工智慧(AI)已體現了當模型、資料與工具能被共享時,開發者能以更快的速度推動創新。機器人領域同樣具備這樣的機會,但物理 AI 開發的進展,仍可能受到成本高昂且分散的資源所限制,這些資源涵蓋大型資料集、機器人基礎模型,以及模擬、運算與驗

隨著半導體製程邁向先進節點與多晶粒(Multi-die)架構,晶片複雜度急劇增加。訊號、電源、熱完整性以及電磁效應等物理挑戰,已成為制約次世代晶片效能的關鍵因子。為解決傳統EDA流程因分階段模擬而導致的過度設計與時程延宕,新思科技(Syno

歐洲各地正在開發創紀錄的 35 台 NVIDIA 人工智慧(AI)高效能運算超級電腦,將為超過 300 萬名研究人員配備新一代基礎設施,以推動橫跨歐洲的 AI、加速科學與產業創新。 這些系統代表了歐洲有史以來規模最大的單年度超級電腦擴建計畫

迎合AI算力工廠正從實驗階段邁向大規模工業部署,需要相應配套的基礎設施。達梭系統與NVIDIA、雲達科技於今年COMPUTEX期間展示開創性的合作計畫,將運用在其3DEXPERIENCE平台上「基於模型」的系統工程(model-based