• 恩智浦和微软共同展示用于预测性维护的云到端机器学习解决方案
  • 本站编辑:http://www.guangzhou发布日期:2019-05-21 11:55 浏览次数:

2月25日,工业和信息化部赛迪研究院、中国电子报社在北京发布了《2018家电网购分析报告》(以下简称《家电网购报告》)。报告显示,2018年,我国家电网购市场增长平稳,B2C家电网购市场(含移动端)规...

恩智浦和微软共同展示用于预测性维护的云到端机器学习解决方案

2018制造业“双创”高峰论坛

恩智浦和微软共同展示用于预测性维护的云到端机器学习解决方案

围绕制造业“双创”升级的内涵本质、发展趋势、实践启示等方面,邀请政府部门及事业单位领导、两院院士及专家学者、重点地区及企业领导等撰写相关文章,共同探讨制造业“双创”发展新路径。...

8月20日,在中国创新创业大赛组委会办公室指导下,由虚拟现实产业联盟、国科创新创业投资有限公司共同举办的第二届中国虚拟现实创新创业大赛启动新闻发布会在北京举行。

MWC,世界移动通信大会。主办方全球移动通信系统协会(GSMA)成立于1987年,是世界移动通信界的三大国际组织之一,目前其成员已包括来自220个国家的近800家移动运营商以及230多家更为广泛的移动...

3月29日,中国超高清视频(4K)产业发展大会在广州市召开。大会由工业和信息化部、国家广播电视总局、广东省人民政府主办,广东省经济和信息化委员会、广东省新闻出版广电局、广东省通信管理局、广州市人民政府、中...

3月19日,慕尼黑上海电子展前夕,新能源与智能网联汽车创新发展论坛在上海举办,论坛邀请了30多为海内外行业人士,近35场精彩发言,围绕新能源和智能网联两大领域展...

2018世界VR产业大会

恩智浦和微软共同展示用于预测性维护的云到端机器学习解决方案

5月7日,恩智浦半导体公司与微软宣布合作推出基于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的Azure IoT异常检测功能。通过将恩智浦的离线机器学习能力和嵌入式处理专长与微软的云专业知识优势互补,两家公司在5月6-8日于华盛顿州西雅图举行的Microsoft Build上,联合演示了一个全新的Azure IoT异常检测解决方案。

70年来,中国共产党人从未停下“赶考”脚步。神州大地上,一幅幅壮丽的发展画卷在描绘,一部部感天动地的奋斗史诗在书写。...

本次峰会主题是“创新驱动发展 智慧赋能未来”,将邀请政府行业主管部门、国内外著名专家学者和企业家发表主题演讲,深入探讨产业创新发展新模式、新动能、新路径,推动电子信息产业高质量发展。...

5月9日,2019 世界超高清视频(4K/8K)产业发展大会在广州召开。大会由工业和信息化部、国家广播电视总局、中央广播电视总台、广东省人民政府共同主办。工业和信息化部部长苗圩出席大会并致辞。

3月3日电 凝聚共识谱写时代华章,共商国是同绘复兴宏图。中国人民政治协商会议第十三届全国委员会第二次会议3日下午在人民大会堂开幕。...

8月2日,工业和信息化部赛迪研究院、中国电子报社在北京发布了《2018年上半年家电网购分析报告》(以下简称《家电网购报告》)。报告显示,2018年上半年,我国B2C家电网购市场(含移动终端)规模达2641亿元...

聚焦2019全国两会

恩智浦和微软共同展示用于预测性维护的云到端机器学习解决方案

壮丽70年 奋斗新时代

恩智浦和微软共同展示用于预测性维护的云到端机器学习解决方案

第七届中国电子信息博览会

恩智浦和微软共同展示用于预测性维护的云到端机器学习解决方案

5月21日,记者从在北京人民大会堂召开的2018世界VR产业大会新闻发布会上获悉,由工业和信息化部、江西省人民政府共同主办,中国电子信息产业发展研究院、江西省工业和信息化委员会、南昌市人民政府、虚拟现实产业...

两会专访丨全国政协委员、新大陆科技集团总裁王晶

恩智浦和微软共同展示用于预测性维护的云到端机器学习解决方案

2019年全国“两会”期间,全国政协委员、新大陆集团总裁王晶在接受《中国电子报》记者采访时表示:传统农村需要发挥信息技术和互联网的载体和引擎作用,促进农业生产、...

相关链接

2018世界VR产业大会新闻发布会

恩智浦和微软共同展示用于预测性维护的云到端机器学习解决方案

中国超高清视频(4K)产业发展大会

恩智浦和微软共同展示用于预测性维护的云到端机器学习解决方案

该解决方案包括一个小型、低功耗的模块化系统 (SOM),包含恩智浦i.MX RT106C处理器、一整套传感器以及相关的异常检测工具箱。该工具箱利用各种机器学习法,如随机森林 (Random Forest) 和简单向量机 (SVM),模拟设备的正常行为,并通过本地和云的组合机制,检测异常行为。这样可以在降低云带宽要求的同时,保持完整的在线日志记录和处理能力,大幅降低成本。相关应用包括旋转组件的预测性维护、存在性检测和侵入性检测。

责任编辑:陈炳欣

恩智浦经济高效的异常检测解决方案采用强大的传感器和高性能i.MX RT106C跨界微控制器 (MCU) 设计,运行频率高达600MHz,能够在边缘节点实时收集和分析传感器数据。该解决方案可无缝连接到Azure IoT Cloud,帮助客户轻松将数据传输到云,并在云端将数据可视化,利用功能强大的数据分析工具来训练行为预测模型,以便在边缘设备上进行部署。

2018家电网购分析报告发布

恩智浦和微软共同展示用于预测性维护的云到端机器学习解决方案

CEN视频新闻 | 2019 CITE 瑞萨电子高级副总裁

恩智浦和微软共同展示用于预测性维护的云到端机器学习解决方案