ラティスブログ

How Applications Determine AI Development

How Applications Determine AI Development

Posted 05/09/2022 by Hussein Osman

The importance of AI and ML, the rise of edge computing, and the need for flexible programming in AI. Artificial Intelligence (AI) is one of the biggest buzzwords in the technology industry today and is often thought of in broad terms to describe connected “smart” technology. However, when you think about all the different features enabled by AI and the outcomes AI solutions are designed to deliver, it becomes clear that the AI landscape and AI development is incredibly complex. The ...

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Lattice sensAI Stack Enables Next Generation Edge AI Experiences

Posted 11/10/2021 by Hussein Osman

The AI/ML revolution continues to gain traction across multiple applications, particularly Edge applications. Edge devices like security cameras, robots, industrial equipment, Client PCs, and even toys can now support AI/ML capabilities that provide users with new capabilities and experiences. According to industry analyst firm ABI Research, the Edge AI chipset market “has experienced strong growth in the past and is expected to continue to grow to US$71 billion by 2024, with a CAGR of 31%...

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AI in Retail

スマート小売アプリケーションに低コストのインテリジェンスを導入

Posted 04/10/2019 by Dirk Seidel

今までのいくつかのブログで、ネットワークエッジで起動する組込みデバイス内のAI対応の画像システムが、スマートファクトリーやスマートホームにおける特定のアプリケーションでいかに役立つかを説明してきました。しかし、組込みビジョンは小売のカスタマーエクスペリエンスも向上させることができます。

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AI in the smart factory

スマートファクトリにおけるAI

Posted 09/26/2018 by Dirk Seidel

よりよい労働環境にはより安全な工場だけではなく、高い生産性も必要であることは明らかです。いくつかのマシンビジョン技術が、労働者の安全を保証するために導入され、製造プロセスを改善するために適用されています。

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Meeting Demand for More Intelligence at the Edge

エッジで高まるインテリジェンスの需要に応える

Posted 08/21/2018 by Deepak Boppana

ここ数十年間で、システム設計は1つの処理トポロジからその他のトポロジ、集中型から分散型アーキテクチャへと進化し、常に理想のソリューションを探し求めています。

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AI / Machine Learning

推論技術スタックにより、エッジアプリケーション向けに市場投入までの時間を短縮

Posted 06/12/2018 by Deepak Boppana

新しい技術が大衆向けの低消費電力IoTアプリケーションへの機械学習の導入を加速します

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Implementation of Artificial Neural Networks at the Edge

エッジにおける人工ニューラルネットワークの実装

Posted 07/05/2017 by Hussein Osman

侵入者とあなたの近所の犬を見分けられる個人のセキュリティシステムや、部屋をスキャンして誰もいないときは自動的に電源を消すスマートTV、法医学的な分析や犯罪が起こる前に怪しい行動を見極められるカメラを想像してください。エッジにおける人工ニューラルネットワーク向けのアプリケーションは無限にあります。アイディアを考えるのは簡単ですが、実際に実装するのは容易なことではありません。

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Machine Learning

エッジでの機械学習を可能に

Posted 05/23/2017 by Juju Joyce

技術の発展で私をわくわくさせるものは、人間の生活を豊かにする将来性です。人工知能(AI)、機械学習、ディープラーニングは、やり方さえあっていれば多くの可能性を秘めています。

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