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Wie KI das Design von Transportmanagementsystemen optimiert

Oktober 19, 2023 in Alle, Allgemein, Künstliche Intelligenz, Machine Learning von Adam Kimmel

Verbraucher wollen ihre Produkte sofort. Auch größere Unternehmen möchten nach der Kaufentscheidung so schnell wie möglich die erwarteten Leistungen erhalten. Durch die Entwicklung von Transportmanagementsystemen (TMS) konnten Softwareentwickler die Erwartungen der Verbraucher in Bezug auf die Lieferzeiten von Produkten deutlich verbessern.

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Tags: CO2-Fußabdruck, Fracht, KI, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, ML , TMS, Transport, Transportmanagementsysteme

7 Arten, wie KI Rechenzentren revolutioniert

Oktober 18, 2023 in Alle, Allgemein, Computing von Jon Gabay

Rechenzentren in der digitalen Welt sind vergleichbar mit verkehrsreichen Großstädten, in denen riesige Datenströme nahtlos verwaltet werden. Geschwindigkeit, Genauigkeit und Wirkungsgrad sind hier von entscheidender Bedeutung. Die KI mit ihren Machine-Learning-Modellen erfüllt diese Anforderungen perfekt.

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Tags: Computing, KI, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, ML, Nachhaltigkeit, Rechenzentren, Revolution

Die Grundlagen von Edge Impulse: Teil 5

September 19, 2023 in Alle, Allgemein, Machine Learning von Mike Parks

Im 5. Teil unserer Beitragsreihe zu Edge Impulse untersuchen wir den Prozess und die Tools zur Analyse der Leistung von Machine-Learning-Modellen und stimmen die Modelle so ab, dass sie eine optimale Leistung erzielen.

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Tags: Edge Impulse, Machine Learning, Maschinelles Lernen, ML

Edge Impulse-Anwendungsfall: Waldbrandortung

Januar 31, 2023 in Alle, IoT, Machine Learning von Muhammed Zain und Salman Faris

Maschinelles Lernen bietet allen voran bei der Waldbrandortung einzigartige Einsatzmöglichkeiten, insbesondere in Verbindung mit Edge. In diesem Blog setzen wir uns mit dem Potenzial des maschinellen Lernens hinsichtlich der Waldbrandortung auseinander, und damit, warum diese Technologie mittels Edge weiterentwickelt werden sollte und wie wir dazu in der Lage waren, mithilfe von Edge Impulse einen Proof of Concept für diese Technologie zu entwickeln.

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Tags: Edge, Edge Computing, Edge Impulse, IoT, Maschinelles Lernen, ML, Naturkatastrophen, Waldbrand

KI/ML auf FPGAs implementieren

Oktober 20, 2022 in Alle, Allgemein, Computing von Adam Taylor

FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) sind für die Beschleunigung von Anwendungen der künstlichen Intelligenz und des Machine Learning bekannt. Aber wie wird dies in FPGAs implementiert und welche unterschiedlichen Ansätze gibt es? In diesem Beitrag stellen wir Ihnen die verschiedenen Möglichkeiten vor, die Ingenieure beim Designprozess haben.

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Tags: Cloud, Edge, FPGA, Frameworks, KI, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, ML

Fehlende Standards behindern die Einführung von RPA

November 4, 2021 in Industrie, Robotik von Jeff Shepard

Bei der robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA) geht es um Demokratisierung, und das setzt ein gewisses Maß an Standardisierung voraus. Doch bisher gibt es fast keine Standardisierungsbemühungen. Bislang ist der einzige verfügbare Standard eine Taxonomie des IEEE, während die RPA-Anbieter weiterhin proprietäre und unzusammenhängende Lösungen anbieten.

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Tags: Cobots, IEEE 610.12-1990, Industrieautomation, KI, kollaborative Roboter, Low Code Automation, ML, No Code Automation, Prozessautomatisierung, robotergestützte , RPA

Verteilte Analysen über die Cloud hinaus

Juni 28, 2021 in Alle, Allgemein, Computing, IoT, Sensoren von Charles Byers

Analytik, KI und ML werden typischerweise als zentralisierte Funktionen in Netzwerken implementiert, die oftmals in der Cloud angesiedelt sind. Es gibt einen zunehmenden Trend, diese Lern- und Inferenzfunktionen zwischen Cloud-, Edge- und Endpunkt-Computerfunktionen zu verteilen. Im Anschluss erörtern wir einige der damit verbundenen Kompromisse.

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Tags: Inferenz, Algorithmen, Bandbreite, Cloud, Daten, distributed analytics, DL, Edge, IoT, KI, Künstliche Intelligenz, Latenz, Lernen, ML, Prozessoren, Sensoren, verteilte Analytik

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