智能PoE、PoE损耗检测功能和WatchDog指示灯设计便于管理，可减少维护工作
●专用的GigE带宽（EOS-JNX-G）和优化的操作系统结合100米电缆验证，确保用于不间断操作和监视监测的捕捉性能。
●EOS-JNX-I作为AI PoE中枢，可通过上行链路端口，轻松集成到现有监控系统中，并轻松地为现有监控系统赋予AI功能。
●凌华科技的专有EVA SDK支持直观的GUI和丰富的插件选项，可快速实现AI应用部署，加速概念验证，并缩短上市时间。
全球领先的边缘计算解决方案提供商—凌华科技推出基于NVIDIA® Jetson Xavier™ NX的全新4通道GigE边缘AI视觉推理系统EOS-JNX，其采用智能PoE（以太网供电），具备PoE损耗检测、专用GigE带宽和100米GigE电缆无掉帧捕获功能，专为基于PoE的高图像质量相机应用设计，便于管理和维护。EOS-JNX系列作为紧凑、可靠、完全集成的视觉系统，适用于所有边缘AI应用，凭借出色的硬件设计和部署就绪型软件工具，可在边缘实时进行视觉智能处理。
凌华科技EOS-JNX系列现包括支持Onvif和GigE协议的EOS-JNX-I和EOS-JNX-G型号。EOS-JNX-I可轻松集成到现有监控系统中，其嵌入式上行链路端口能够以最小的改变和投资，实现边缘AI安全功能。凌华科技目前还与监控摄像机制造商合作，提供AI监控入门套件，致力于进入智慧城市市场。EOS-JNX-G的专用GigE带宽分配功能可助力AI开发者将其AOI解决方案快速、轻松地升级为基于AI的AOI解决方案，用于工业检测或食品和饮料分类等各种应用。
此外，通过100米电缆验证，EOS-JNX不存在兼容性和可靠性的问题，因此AI开发的人能轻松地将AI推理应用于其图像源——无论是来自监控摄像机还是工业级GigE摄像机，使客户在各类应用场景中均能受益，如安全社区、工业检测、智能零售、智能交通、工厂物流或送货机器人。
专有的凌华边缘视觉分析SDK（EVA SDK）提供五个基本制造场景以及AI软件合作伙伴友好型集成架构，可满足未来的AI视觉应用需求，涵盖工业安全、食品和饮料以及智能制造业等。无论是AI开发者还是AI领域的新手，都能够专注于应用和训练，并在短短两周内建立概念验证。
一场围绕人工智能如何商业落地的突围赛已经打响。 6月13日至15日，2018全球智能＋新商业峰会在上海举行，同时作为世界人工智能大会的重要组成部分，世界AI创新大赛在峰会上真正开始启动。 峰会现场，亿欧公司创始人黄渊普发布《2018中国人工智能商业落地研究报告》称，过去一年，产业对AI期待值很高，各种应用层出不穷，但收获却很少。2017年中国AI勇于探索商业模式的公司获得的累计融资超过500亿元，但2017年中国AI商业落地100强创业公司累计产生的收入却不足100亿元，90％以上的AI企业亏损。 AI产业雷声大、雨点小，AI正遭遇商业落地之痛，是业界人士的共识。 腾讯公司副总裁、AI Lab负责人姚星认为，目前对于实际应用场景来说，人
孩子的健康成长是每个家庭的头等大事，幼儿时期的教育更是其中的重中之重，但现代社会普遍的4-2-1模式往往让家长心有余而力不足，家庭与工作的矛盾，不仅家长身心俱疲，孩子也常常因缺少陪伴而感到失望。 据相关统计数据，2017年我国0-10岁儿童有近3亿，二胎政策放开将逐步推动儿童人口的增长；去年我们国家社会商品零售总额超过30万亿，而儿童商品销售总额占34.7%，达到10万亿。 近几年随着人工智能、等技术的发展及普及，慢慢的变多的智能产品走入了人们的生活，智能手环、虚拟现实交互等等产品在给人们的生活带来便利的同时，也给市场带来新的商机——儿童智能教育领域。 儿童智能硬件已成为带动家庭消费和商业内需的核心驱动，
本文介绍的三个应用案例展示了业界上先进的机器视觉软件和及其图像预处理技术如何促使2D和3D视觉检测的性能成倍提升。 3D成像技术和智能相机现已增强了机器视觉检测的灵活性和性能，若是将其与先进的图像预处理工具和智能化的软件相结合，则能更加进一步解决过去难以或几乎不可能实现的自动化检测应用。 这些技术的进步能带来更高质量的产品，同时减少废物的生成，大幅度的降低成本。在制造过程前期对各零件进行缺陷检验测试可以在产品最终组装之前替换或修理好零件，从而缩短生产时间，减少生产所带来的成本。 通过下文提及的三个实际的应用案例，我们显而易见， 2D和3D成像在共同的一个软件平台，外加与先进灵活的2D和3D图像处理算法相结合,给视觉系统检测带来了显著的
方案，提升自动化生产效率 /
终于， 英伟达 首次承认“挖矿”业务让公司赚了不少钱，并且，第四季度带来的收入高于第三季度。更重要的是，无论是深度学习、虚拟现实还是密码货币，都代表着 GPU 计算的时代正在到来，这是一股超强的趋势。下面就随嵌入式小编共同来了解一下相关联的内容吧。 承认了! 英伟达 ：“挖矿”让我们赚了钱 上周， 英伟达 公布了2018财年第四季度财务报表，截至1月31日，营收为29.1亿美元，非GAAP收入为每股1.72美元，超出预期——分析师此前预期每股盈利1.16美元，营收26.8亿美元。 公司2018财年全年收入也创了记录：97.1亿美元，这一数字较上一财年的69.1亿美元增长41%。 “我们再次实现了一个创纪录的季
你或许从来就没见过这样一场奇特的辩论赛：人类辩手在讲台上正进行着精彩陈述，一旁是一台一人多高的黑色方形柱，中间屏幕上的三个光球不时弹跳、闪烁，随后，从这台柱子身上传出一个冷静的女声，保持着恒定的语速阐述自己的观点。 这场备受瞩目的人和AI之间的辩论赛11日在IBM 2019年Think大会期间上演。台上的黑色柱子，是被IBM称为“Project Debater”的AI系统，诞生于IBM位于以色列海法的实验室，最早于2011年由研究员Noam Slonim提出，去年6月，Project Debater首次在旧金山的一场媒体闭门活动上亮相，对阵两名以色列辩论冠军并取得胜利。 f时隔半年多后，Project Debate
与人类辩论赛：机器语义、逻辑分析能力突飞猛进 /
对待人工智能， 需要怎样的态度？面对AI的快速迭代， 要站在什么视角去看待它？ 最近牛津大学人类未来研究所人工智能管理中心发布了名为《人工智能：美国人的态度和趋势》的报告，详细阐述了美国对AI和AI发展趋势的探究，被视为对研究AI在社会公众影响的重要资料。 1、 关于报告的全貌和构思 人工智能的进步可以影响劳动力市场，交通，医疗保健，教育和国家安全。不过，人工智能的影响可以是非常积极的，但带来的风险和阻断需要我们来关注。 在美国，公众的情绪会形成对许多政策的辩论探讨，包括移民，自由贸易，国际冲突和减缓气候平均状态随时间的变化的辩论这种理解对于管理者制定明智的政策和确定机会向公众宣传人工智能的特征，利益和风险是至关重要的。 在这份报
和开源硬件 /
1 引言 视觉是人和动物感知外界物体的大小、明暗、颜色、动静的主要途径，对机体生存具备极其重大意义。研究表明，在人脑所获得的外界信息中，至少有70%以上来自于视觉。眼睛之所以能看见物体是由于光照射到物体上，再由物体把光反射到人的视网膜上。视网膜上的感光换能系统将光线的刺激转变成神经信息，通过神经将这一些信息传递给大脑，这样就形成了视觉 。视觉延时所讨论的即这段神经通路从感受、自中枢传入传出至效应阶段所需的时间。而视觉的敏感程度指的是视神经感受光量子刺激的最低阈值，即视网膜所能感受到的最低亮度。视神经阈下刺激不能促使视网膜上的光换能系统发生作用，将光能转化为神经冲动的形式传递给大脑 。 测试人视觉反应的各项指标，对于疾病诊断以
的设计 /
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