Brainchip Klassengruppe WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien User: Rarosch

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19:21:14 Uhr, L&S Exchange
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Kommentare 43.144
Kirsten79
Kirsten79, 12.05.2022 18:49 Uhr
0
Der Akida lernt selbständig
Woody_8
Woody_8, 12.05.2022 18:45 Uhr
0
Es ist wie in der Ehe..... nur besser?
Kirsten79
Kirsten79, 12.05.2022 18:44 Uhr
0
😬
Kirsten79
Kirsten79, 12.05.2022 18:44 Uhr
0
Meine Meinung kennt ihr ja...Vertrauen 🧠vs🙋🏼‍♀️
Woody_8
Woody_8, 12.05.2022 18:40 Uhr
0
https://www.autosieger.de/daimler-setzt-auf-kuenstliche-intelligenz-cax-goes-aiax-article37576.html
Brokingbad
Brokingbad, 12.05.2022 18:38 Uhr
1
@perhaps, sehe ich persönlich genauso, hab hier wirklich ein gutes Gefühl, dass hier muss meiner Meinung nach einfach groß werden. Soviel interessante News dieses Jahr, wenn davon auch nur ein Bruchteil irgendwann Früchte trägt 💾😎 💪
d
dlogic, 12.05.2022 18:23 Uhr
0
Cloud-Free AI ... mit einer der Punkte die ich super finde. 🙂 ... nachlegen kommt noch.
SM78
SM78, 12.05.2022 18:20 Uhr
1
https://twitter.com/BrainChip_inc/status/1524785556944826368?t=MHuCyKrC0w5TEFlnFiDYOA&s=19
hunsan89
hunsan89, 12.05.2022 18:17 Uhr
0

Post wurde gelöscht.

Link funktioniert nicht (mehr). Was stand da?
G
Gast-753035001, 12.05.2022 18:16 Uhr
16
Selbst wenn man alle Spekulationen weglässt, ist mittlerweile soviel bestätigte Substanz vorhanden, daß ich es nicht mehr als Risikoinvest sehe. Seit Jahresanfang ist wirklich viel passiert. Der Rest ist einfach Geduld.
Kirsten79
Kirsten79, 12.05.2022 17:58 Uhr
0
@Perhaps genau richtig
Dallas
Dallas, 12.05.2022 17:50 Uhr
0
Solange es noch Aktien gibt 👍🍌🤖💰
G
Gast-753035001, 12.05.2022 17:46 Uhr
15
Wenn ich hier schon soviel Zeit investiere, muß sich das auch lohnen. Habe heute mal mein Depot ausgemistet und nochmal 50% draufgepackt, man lebt nur einmal.
Rarosch
Rarosch, 12.05.2022 17:36 Uhr
8
😍 mit dem BrainChip Akida-Prozessor erreicht. Unter Verwendung der fortschrittlichen Edge-Bereitstellungsmethodik von NVISO und des MetaTF-Frameworks von BrainChip liefert die neuromorph optimierte Emotionserkennungs-KI-App derzeit eine Genauigkeit von 90,28 % mit Geschwindigkeiten von bis zu 250 fps unter Verwendung von 2-Bit-Quantisierung. Im Vergleich dazu zeigt dieselbe KI-App, die auf einem Raspberry Pi 4-Single-Core-ARM-A53-CPU-Prozessor mit 8-Bit-Komprimierung implementiert ist, eine ähnliche Genauigkeit, läuft aber nur mit 12 fps, was zu einer 20-fachen Leistungssteigerung führt.
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