Imagimob: ML-Modellierungsworkflows auf verschiedenen Abstraktionsebenen visualisieren und bearbeiten
Benutzer von Imagimob Studio können jetzt ihre Modellierungsworkflows für maschinelles Lernen visualisieren und erweiterte Funktionen nutzen. […]
Benutzer von Imagimob Studio können jetzt ihre Modellierungsworkflows für maschinelles Lernen visualisieren und erweiterte Funktionen nutzen. […]
CES: Unternehmen stelle KI-basierte Lösungen vor, die die langfristige Zuverlässigkeit und Sicherheit kritischer Automotive-Komponenten verbessern sollen. […]
Forscher des MIT ebnen den Weg für effizienteres und weniger verzerrtes Training von KI-Modellen. […]
Herausforderungen beim Batterietest und optimale Versuchsplanung mit Human-in-the Loop-ML-Technik, die Test mit maximaler Wirkung vorschlägt. […]
Die Integration beschleunigt das Training, Tuning und Anpassen von Large Language Modellen (LLM). […]
Der Text von Porsche Engineering zeigt, wie das Unternehmen mit Hilfe der Cloud die rasant zunehmenden Datenmengen schneller und effizienter verarbeitet und analysiert sowie Daten und Analysewerkzeuge teamübergreifend bereitstellt. […]
Die Branchenvereinigung Autonomous Vehicle Computing Consortium (AVCC) und das Ingenieurkonsortium MLCommons haben zur Teilnahme an der Arbeitsgruppe eingeladen, die eine ML-Benchmark-Suite für die Automobilindustrie (ABTF-Benchmark) definieren, entwickeln und als Open Source verfügbar machen soll. […]
neurocat entwickelt die Softwarelösung aidkit zur Validierung der Sicherheit von KI-basierten Perzeptionsmodellen für hochautomatisierte Fahrfunktionen. Existierende Schwachstellen der KI-Algorithmen, wie kritische Licht- und Wetterverhältnisse, werden mit der Hilfe vielseitiger Datenaugmentierungsmethoden frühzeitig erkannt. […]
Keysight wandelt sich zur Softwarefirma. EDA-Tools rücken dabei in den Fokus. Wie es um die Integration der verschiedenen Designdomänen steht und warum zukünftig vermehrt KI-basierte Werkzeuge zu sehen sein werden, verrät Nils Faché im Interview. […]
Mit künstlicher Intelligenz lassen sich die bestehenden Chipdesignprozesse verbessern und traditionelle Flows in autonome Designinstrumente verwandeln. Viele Aufgaben, die bisher Entwickler übernehmen, können mit Maschinellem Lernen schneller und besser erledigt werden. […]
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