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Brainchip Klassengruppe WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Forum: Aktien User: Rarosch
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EUR
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18:06:31 Uhr,
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Kommentare 43.272
C
Charly1982,
09.02.2026 20:59 Uhr
1
Finde den Kommentar gut!
Fargo1234,
09.02.2026 20:08 Uhr
2
https://www.linkedin.com/posts/activity-7426697533323792385-0eMD?utm_source=social_share_send&utm_medium=android_app&rcm=ACoAAFcSUdwBmD4nWsAtMrniAGrXM4dzxvBkHRg&utm_campaign=copy_link
Fargo1234,
09.02.2026 17:45 Uhr
3
https://www.linkedin.com/posts/jan-esderts-814233327_fpga-cloud-ai-activity-7426045983760769024-uejY?utm_source=social_share_send&utm_medium=android_app&rcm=ACoAAFcSUdwBmD4nWsAtMrniAGrXM4dzxvBkHRg&utm_campaign=copy_link
Dallas,
08.02.2026 19:53 Uhr
1
Aus der Tele gram Gruppe geborgt👋🤠
Dallas,
08.02.2026 19:51 Uhr
2
https://www.linkedin.com/posts/onsor-technologies_%D8%AD%D9%8A%D9%86-%D9%8A%D9%84%D8%AA%D9%82%D9%8A-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%A8%D8%AA%D9%83%D8%A7%D8%B1-%D8%A8%D8%A7%D9%84%D8%B1%D8%A4%D9%8A%D8%A9-%D9%81%D9%8A-%D9%85%D9%84%D8%AA%D9%82%D9%89-%D9%85%D8%B9%D8%A7-activity-7426311860515225600-Dzuj?utm_source=share&utm_medium=member_android&rcm=ACoAAD6X7toBoxRJxdlvjSXR0_jJyapeUqqgcag
Dallas,
08.02.2026 19:50 Uhr
1
https://www.linkedin.com/posts/aaronmonieson_how-brainchip-scaled-customer-demos-with-activity-7424583524176793602-AIYS?utm_source=share&utm_medium=member_android&rcm=ACoAAD6X7toBoxRJxdlvjSXR0_jJyapeUqqgcag
Dallas,
08.02.2026 19:50 Uhr
2
https://www.linkedin.com/posts/novais-tech_gr801-activity-7426081374287269888-6rA1?utm_source=share&utm_medium=member_android&rcm=ACoAAD6X7toBoxRJxdlvjSXR0_jJyapeUqqgcag
7FÜR7.,
08.02.2026 5:18 Uhr
0
Mal schauen was dabei rauskommt
https://govtribe.com/award/federal-contract-award/definitive-contract-fa875025cb013
7FÜR7.,
07.02.2026 2:47 Uhr
2
Aber hier mal was handfestes was Raumfahrt angeht
https://www.fortiss.org/en/research/projects/detail/ai4fdir
“fortiss wird CNN-basierte Klassifizierungs- und Erkennungsalgorithmen auf der BrainChip-Akida-Plattform untersuchen. Außerdem werden wir Pattern-Matching-Techniken, Encoder sowie ergänzende Netzwerkarchitekturen erforschen, um heterogene, mehrkanalige Eingaben zu verarbeiten.
Als ersten Schritt nutzen wir den öffentlichen ESA-Anomalie-Datensatz, um geeignete Netzwerkmodelle für die Fehlererkennung zu identifizieren. Aufbauend auf diesen Ergebnissen validieren wir die implementierten Algorithmen anschließend mit Echtzeitdaten von Kepler sowie mit Daten aus dem Konstellations-Simulator von OHB.”
7FÜR7.,
07.02.2026 1:53 Uhr
0
Ist zwar klar was in GR801 drin steckt, aber der Post ist auch nur eine evtl. Wunschvorstellung und Hoffnung … oder kann das jemand bestätigen?
https://www.linkedin.com/posts/novais-tech_spaceai-starlinksecrets-neuromorphicinnovation-ugcPost-7425639956682973184-jt8W
7FÜR7.,
07.02.2026 1:13 Uhr
2
Ein weiterer Post von IBM-Kevin
https://www.linkedin.com/pulse/20-question-why-ai-isnt-failing-whats-missing-kevin-d-johnson-mt1ne?trk=feed-detail_main-feed-card_feed-article-content
“Wie ich kürzlich gezeigt habe, bewältigt neuromorphe Hardware wie Akida von BrainChip ereignisgetriebene Klassifikation mit Mikrosekunden-Latenz bei Milliwatt-Leistungsaufnahme.
Gleichzeitig liefern quanten-klassische Hybridverfahren in begutachteten wissenschaftlichen Arbeiten bereits Ergebnisse – etwa für Anleihehandel-Prognosen und kombinatorische Optimierung. IBM Quantum ist damit etwas, womit man heute arbeiten kann – nicht erst „morgen“.
Dallas,
06.02.2026 22:49 Uhr
4
https://www.linkedin.com/posts/brainchip-holdings-limited_ces2026-edgeai-cybersecurity-activity-7425654893274767362-uAiG?utm_source=share&utm_medium=member_android&rcm=ACoAAD6X7toBoxRJxdlvjSXR0_jJyapeUqqgcag
E
7FÜR7.,
06.02.2026 14:15 Uhr
0
LoL aus dem TSE Forum
https://www.alibaba.com/product-insights/best-ai-powered-home-lighting-systems-that-adapt-to-circadian-rhythm-without-needing-constant-cloud-sync.html
„Alibaba | 27. Januar 2026
Die besten KI-gestützten Home-Lighting-Systeme, die sich an den zirkadianen Rhythmus anpassen – ohne ständiges Cloud-Sync
Auszug:
Top 5 lokal intelligente zirkadiane Beleuchtungssysteme
Die folgenden Systeme wurden ausgewählt, nachdem Firmware-Dokumentationen, Spektralmessungen von Drittanbietern (IES-Dateien), Offenlegungen zu Open-Source-SDKs sowie verifizierte, von Nutzern gemeldete Uptime-Logs geprüft wurden. Alle führen Inferenz direkt auf dem Gerät aus; keines benötigt eine dauerhafte Internetverbindung für die zentrale zirkadiane Funktionalität.
Aufgelistet unter anderem :
NightLume Neural Series
• Neuromorpher Chip (BrainChip Akida)
• Ereignisgetriebenes spikendes neuronales Netzwerk für bewegungsgetriggerte, phasenangepasste Lichtimpulse; lernt aus manuellen Übersteuerungen ohne erneutes Training
• 2 GB LPDDR4X (nur On-Chip-Speicher; kein persistenter Speicher)
• „Privacy-by-design“-Architektur; keine Identifikatoren werden gespeichert oder übertragen“
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