Brainchip Klassengruppe WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien User: Rarosch
0,091
EUR
-4,26 % -0,004
20. Mai 2026, 23:00 Uhr,
Lang & Schwarz
Kommentare 41.828
Goldammer,
19.09.2022 21:43 Uhr
3
Our Chief Development Officer, Anil Mankar will present “Combining Neuromorphic Design Principles with Modern Machine Learning Algorithms” at tinyML Neuromorphic Engineering Forum at 10:55 a.m. PDT September 27 - Register here https://lnkd.in/gnbZVUXy tinyML Foundation #neuromorphic #AI #artificialintelligence #machinelearningalgorithms #engineering
K
Kipi,
19.09.2022 19:59 Uhr
0
Die Ruhe vor dem Sturm ♥️
N
Nobroken123,
19.09.2022 19:27 Uhr
0
Nicht viel los
Dallas,
19.09.2022 8:12 Uhr
1
🦧☝Guten Morgen
Dallas,
19.09.2022 8:11 Uhr
1
https://twitter.com/xailient/status/1571738900972048384?t=bkD8FLSe_Aw583GWKb6AdA&s=19
Dallas,
18.09.2022 16:34 Uhr
0
https://twitter.com/Ronald_vanLoon/status/1569399520923877383?t=_ddc7Ttn7BatsK7c6Qnagg&s=19
Dallas,
18.09.2022 16:33 Uhr
0
https://www.smartdroid.de/sprachbedienung-eine-kleine-revolution-ist-fuer-google-assistant-geplant/
Keule12377,
17.09.2022 7:38 Uhr
6
https://hellostake.com/au/blog/under-the-spotlight/brainchip
Dallas,
17.09.2022 1:16 Uhr
3
https://twitter.com/EdgeImpulse/status/1570898994339147777?t=zejbicUUIOUpMNrTdhQpHw&s=19
D
Drosselbart,
16.09.2022 19:53 Uhr
6
NVISO NEURO MODELS ™
EINGEBETTETES DEEP LEARNING
NVISO Neuro Models™ wurden speziell für eine neue Klasse ultraeffizienter Prozessoren für maschinelles Lernen entwickeltEntwickelt für Edge-Geräte mit extrem niedrigem Stromverbrauch. Durch die Unterstützung einer breiten Palette heterogener Computerplattformen, die von CPU, GPU, DSP, NPU und neuromorphem Computing reichen, reduzieren sie die hohen Eintrittsbarrieren in den KI-Bereich durch kostengünstige standardisierte KI-Apps, die optimal am äußersten Rand (niedrig Stromversorgung, am Gerät, ohne dass eine Internetverbindung erforderlich ist). NVISO verwendet Aktivierungen mit niedriger und gemischter Genauigkeit und gewichtet Datentypen (1 bis 8 Bit) in Kombination mit modernster unstrukturierter Sparsity, um die Speicherbandbreite und den Stromverbrauch zu reduzieren. Proprietäre kompakte Netzwerkarchitekturen können vollständig sequentiell sein, geeignet für Mixed-Signal-Inferenzmaschinen mit extrem niedrigem Stromverbrauch und vollständig interoperabel mit GPUs und neuromorphen Prozessoren
D
Drosselbart,
16.09.2022 18:15 Uhr
0
https://www-ir-nviso-ai.translate.goog/site/investors/investor-fact-sheet?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=de&_x_tr_hl=de&_x_tr_pto=sc
Dallas,
16.09.2022 17:19 Uhr
0
https://www.nytimes.com/2022/09/16/business/driverless-cars-assistance-systems.html
G
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