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2020年中国FPGA芯片行业研究报告

FPGA(Field Programmable Gate Array)芯片基于可编程器件(PAL、GAL)发展而来,是半定制化、可编程的集成电路。相对全球集成电路领域超4,600亿美元的市场规模,FPGA市场规模较小,存在增量释放空间。相较赛灵思、Intel等巨头,中国FPGA研发起步晚,但研发进度逐渐赶上(与全球头部厂商相差3代缩短至接近2代)。本土芯片在产品硬件性能等方面落后于境外高端产品,但短期在LED显示、工业视觉等领域出货量较高。2025年后,边缘计算技术及云计算技术在智慧交通网络、超算中心全面铺开,自动驾驶、数据中心领域FPGA应用市场成长速度将超过通信、消费电子市场。

  • 2021-04-17
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以自动化与工业物联网技术构建新一代智能工厂 西安ASF终版

制造业的能源大量无谓消耗正在冲击企业客户的利润,掌握能源信息使客户通过大量的分析手段和改进措施降低消耗。同时也对环境保护起着至关重要的作用。

  • 2021-04-16
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智慧城市时空大数据平台建设技术大纲2019版

作为智慧城市建设的重要组成,智慧城市时空大数据平台已经在智慧城市建设和城市运行管理中得到了广泛深入应用,发挥了基础支撑作用,极大提高了城市管理能力和水平。

  • 2021-03-30
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2019年中国茧丝绸行业发展报告

茧丝绸是指用蚕丝织造的纺织品。蚕丝来自于蚕茧,由于政策鼓励、中国消费市场的刺激,中国蚕茧发种量、蚕茧产量呈现持续上升趋势,2018年中国蚕茧发种量为1,643.3万张,较2017年同期增加39.6万张,同比上升2.5%;蚕茧产量为67.9万吨,较2017年增加2.1万吨,同比上升3.2%。持续上升的发种量以及蚕茧产量有利于为茧丝绸生产企业提供稳定、丰富的原料。

  • 2021-03-28
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干货“5G+人工智能”融合发展与应用

5G 和人工智能是目前科技界两大热点研究领域,两者都是能够改变时代的颠覆性技术。作为通用基础技术,5G 将从线上到线下、从消费到生产、从平台到生态,推动我国数字经济发展迈上新台阶。目前,5G 正在阔步前行,它将以全新的网络架构,提供至少 10 倍于 4G的峰值速率、毫秒级的传输时延和千亿级的连接能力,开启万物广泛互联、人机深度交互的新时代。

  • 2021-03-28
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基于边缘计算的大数据处理方案

对于视频设备而言,其每秒产生的数据量非常庞大,使用集中式服务器的方式实现AI视 频内容分析在设备投入、场地占用和电力消耗方面的投入越来越大,负担日益承重。 ? 本公司的摄像机产品内置了具备AI计算能力的嵌入式芯片,可将部分AI计算迁移到摄像 机内部,从而降低服务器的计算负载,已经实现低照度成像,目标检测等算法。

  • 2021-03-28
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5G 终端产业方案

2019 年 6 月,工业和信息化部正式发放 5G 商用牌照,标志着我国进入 5G 商用元年。5G 产业体系庞大,主要包括网络基础设施、5G 终端设备以及相关应用三个领域,其中网络基础设施建设和 5G 终端行业是当下电子信息制造业的增长点。5G 终端作为 5G 应用的关键平台和控制中心,新计算、新存储、新显示、人工智能等新兴技术的集大成者,必将成为 5G 产业发展的关键核心。

  • 2021-03-26
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蚂蚁金服数据分析平台

1、蚂蚁金服数据平台部简介; 2、数据分析领域简介; 3、数据分析平台演进历史及数据分析平台3.0详解; 4、数据分析驱动数据分析平台性能优化。

  • 2021-03-25
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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全球经济下行,人口红利、城镇化红利、互联网红利逐渐消失,数字化转型是未来唯一的增长红利。当下,转型领军企业竞争壁垒已然显现,更多传统企业加速布局,数字原生企业快速涌现,数字化转型持续深入。

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内容交换模块(CSM)一将高级内容交换集成入Cisco Catalyst6500系列,提供了缓存、防火墙、Web服务器和其他网络设备的高性能、高可用的负载均衡。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域,收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示,78%的酒店集团已启用人工智能,89%计划新增应用场景,但多数项目仍停留在试点阶段,或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分),凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值,需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算,以及全企业级的系统整合。

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