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由一群產業領導者所組成的生態系,加速特定基礎設施運算的發展。
成為蓬勃發展的生態系的一員﹐在 Arm 架構上建構未來。
Arm 開發人員計畫結合全球開發人員並提供向專家學習、利用最新工具優勢、與人際網絡的絕佳空間。
涵蓋所有 Arm IP 的簡短訓練課程影片。
成為全球最大開放生態系的一份子。
Plumerai 展示小型嵌入式裝置的電腦視覺解決方案,可用於因應人員偵測及臉部辨識等使用場景需求。此平台是以高效能的 Renesas RA8x1 微處理器為基礎建構而成,並配備 Arm Cortex-M85 及 Arm Helium 向量延伸指令集,僅需使用 300 KB RAM 即可加速人員偵測神經網路。
Himax WiseEye 2 執行以視覺技術為基礎的人工智慧邊緣模型,包括臉部偵測、人類姿勢估算及物件偵測。它的異質解決方案結合了 Arm Cortex-M55 和 Arm Helium 技術以及 Arm Ethos-U55 NPU,並支援 TensorFlow Lite Micro 和 TVM,以實現高速視覺處理。
Grovety 說明如何克服在真實生活中的物件偵測挑戰,包括電池及功耗限制、誤判及有限的資料可用度。他們結合 Arm Cortex-A32、Arm Cortex-M55 及 Arm Ethos-U55 NPU,並同時運用 TVM 和 Vela 編譯器,打造採用人工智慧技術的自主裝置進行物件偵測及分類,可調整配合用於野生動植物。
Sensory 展示基於 Arm Cortex-M55 及 Arm Ethos-U55 NPU 所建構的語音辨識和自然語言理解平台。Sensory 在 Cortex-M 及 Ethos-U 處理器劃分工作負載,除了提供進階喚醒詞、語音控制及 NLU 功能以外,也符合消費性裝置緊密的記憶體和功耗限制。
在部署 AI 語音辨識時涉及多項的挑戰。位於北京的 SoundPlus Technologies 與 Arm 合作將語音辨識的加強演算法在 Arm 的 Cortex-M4F 和 Cortex-M33 MCU 上最佳化,以達到功耗和效能間的平衡。
Nota 自動人工智慧模型壓縮平台 NetsPresso 採用 Arm 技術,將人工智慧導入體積最精巧的裝置中。這部影片介紹兩則精彩個案研究,分別使用 Nota 解決方案打造臉部辨識及智慧型交通監控功能。
如要進一步瞭解,請利用 Arm 人工智慧生態系統目錄聯絡 Nota。
Ignitarium 即時雜訊抑制軟體使用機器學習抑制背景雜訊。這是影音領域令人興奮的創新成果,專門設計用於低成本的邊緣裝置;Arm 處理器為機器學習功能提供的功耗效率及成熟的軟體支援,實現了此項創新成果。
Rainforest Connection 以採用 Arm 技術的 CPU 和機器學習技術,打造名為 Guardians 的聲音監控系統,協助保護脆弱的雨林生態系統。Guardians 收集的資料會在雲端及端點進行處理,因此具備節能、獨立和可調整等特色。
Sunflower Labs Beehive One 居家安全系統利用 Arm 人工智慧技術,實現完全自主的安全無人機。其中配備的感測器使用機器學習功能,協助區分無害物體及活動和潛在威脅。
健康照護的物聯網市場預估將在 2029 年達到 1,340 億美元的規模。Arm 在低功耗裝置導入機器學習技術,協助推動市場成長。Quvium 是一家醫療器材公司,旗下的 Sonasure 咳嗽監測器利用 Arm 處理器的機器學習功能,協助識別及分析病患的基準狀況。
Respiro 是一種吸入器,可在治療呼吸問題時發揮強大功效。其中配備採用 Arm 技術的機器學習感測器,可追蹤及量測病患的呼吸狀況,並擷取個人化資料,以提供見解協助更妥善地管理病況。這類機器學習演算法可應用於許多領域。
Emotion3D 使用 Arm 架構 CPU 打造各種高準確度、高效能及彈性的必備功能,以支援需要即時分析的各種裝置。Emotion3D 目前正使用 Arm 處理器打造採用人工智慧技術的軟體,協助實現更安全的駕駛體驗。
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