(图片来源:BrainChip)据国外媒体报道，在本月将于加拿大温哥华举行的神经信息处理系统大会(NeurIPS 2019)上，BrainChip将与印度塔塔咨询服务公司合作，在Akida神经形态学技术平台上展示使用动态视觉传感器(DVS)脉冲输入的手势识别技术。Akida神经形态学芯片系统(SoC)技术将用于识别和分类参加演示的人的手势。动态视觉传感器摄像头将检测手势和手的位置，并使用Akida平台进行无监督的实时学习和分类。BrainChip表示，与传统的神经网络(DNN)相比，脉冲神经网络(SNN)和Akida神经形态学芯片的功耗更低，需要的数据更少。Akida是一种获得许可的IP技术，可以集成到ASIC设备中，并作为SoC部署在监控设备、高级驾驶辅助系统(ADAS)、自动驾驶汽车(AV)、视觉导航机器人、无人机、增强现实和虚拟现实(AR/VR)、声学分析和工业物联网应用中。Akida在边缘处理神经和访问内存，节省了系统主机CPU所需的计算资源，优化了训练、学习和推理的功能。BrainChip首席运营官罗杰·莱文森(Roger Levinson)表示:“识别简单的手势乍一看似乎非常简单，但实际上，在当今人与机器人互动的环境下，这是一项革命性的技术进步。我们很高兴在NeurIPS中展示这项革命性的技术，我们也很高兴展示基于Akida的平台如何获取图像，训练系统识别它所学习和看到的内容，并且比其他解决方案更高效和准确。”今年11月，BrainChip的动态神经网络在美国获得专利，这是其人工智能处理芯片Akida的重要特点。
(图片来源:BrainChip)据国外媒体报道，在本月将于加拿大温哥华举行的神经信息处理系统大会(NeurIPS 2019)上，BrainChip将与印度塔塔咨询服务公司合作，在Akida神经形态学技术平台上展示使用动态视觉传感器(DVS)脉冲输入的手势识别技术。Akida神经形态学芯片系统(SoC)技术将用于识别和分类参加演示的人的手势。动态视觉传感器摄像头将检测手势和手的位置，并使用Akida平台进行无监督的实时学习和分类。BrainChip表示，与传统的神经网络(DNN)相比，脉冲神经网络(SNN)和Akida神经形态学芯片的功耗更低，需要的数据更少。Akida是一种获得许可的IP技术，可以集成到ASIC设备中，并作为SoC部署在监控设备、高级驾驶辅助系统(ADAS)、自动驾驶汽车(AV)、视觉导航机器人、无人机、增强现实和虚拟现实(AR/VR)、声学分析和工业物联网应用中。Akida在边缘处理神经和访问内存，节省了系统主机CPU所需的计算资源，优化了训练、学习和推理的功能。BrainChip首席运营官罗杰·莱文森(Roger Levinson)表示:“识别简单的手势乍一看似乎非常简单，但实际上，在当今人与机器人互动的环境下，这是一项革命性的技术进步。我们很高兴在NeurIPS中展示这项革命性的技术，我们也很高兴展示基于Akida的平台如何获取图像，训练系统识别它所学习和看到的内容，并且比其他解决方案更高效和准确。”今年11月，BrainChip的动态神经网络在美国获得专利，这是其人工智能处理芯片Akida的重要特点。
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