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

Hab hier in den letzten Jahren schon soviel nachgekauft, dass mir die Firma bald gehört. 😅

So 2 mal nochmal nachgekauft und habe nun das Ziel von Anteilen erreicht. Jetzt 5 Jahre liegen lassen und genießen oder weinen 😁

Spread ist sehr hoch bei 11.50 🤔

Ich hoffe für uns, das nachkaufen auch mal Sinn macht für uns 😅😅

18k Anteile fehlen noch, dann habe ich mein Bc Ziel erreicht. Dann liegen lassen und hoffentlich irgendwann happy sein 😁😉

Na dann hau rein 🤠👋🤣

Geht wieder 👍

Bei TR aktuell noch vom Handel ausgesetzt

. Du hast mich verleitet hab doch genug eigentlich, so ein Mist 🤣

Na weil es TR ist 🤣🤣

Also ich hab eben gekauft ohne Probleme bei Consors

Weiß einer warum?

Bc bei Trade nicht Handelbar. Wollte wieder die nächsten 10k Anteile ins Depo packen 😁

Was bist du fleißig. 💪🤖

@Dallas ... Ich wollte die Kommentare nur nochmals hervorheben

M Anthony Lewis CTO@BrainChip | KI, Robotik, Disruptive Computing 2 Takes Das ist cool. Warum? Wir haben buchstäblich ein Modell aus einem völlig anderen Bereich (Textverarbeitung) genommen und es auf RADAR angewendet und hervorragende Ergebnisse in Bezug auf Leistung und MAC-Anzahl (Rechenleistung) erzielt. Auf einer kürzlich stattgefundenen Konferenz haben wir diesen neuesten Stand der Technik untersucht und festgestellt, dass Zustandsraummodelle ein riesiges Potenzial bieten. Das war ein echter Augenöffner für die Hardware-Algorithmus-Systeme, die wir bei BrainChip entwickeln . Und das finde ich cool: Herkömmliche Modelle nehmen Radarsignale auf und verwenden einen Prozessor, um die eindimensionale Wellenform in ein zweidimensionales Bild umzuwandeln, sodass herkömmliche CNNs (Convolutional Neural Networks) sie verarbeiten können. Das bringt zwangsläufig große Verzögerungen mit sich: Signal-> Bild-> Klassifizierung. Mit unserem Zustandsraummodell (TENNs) können wir mit viel geringerer Latenz, weniger MACs (weniger Energie), weniger Chipfläche (Kosten) und hervorragender Leistung direkt von einem Rohsignal zur Klassifizierung übergehen. Diesen Sommer wird mein Team eine Reihe neuer Modelle für unsere Arbeit in den Bereichen Verteidigung, Medizin und Wirtschaft herausbringen. Es ist eine spannende Zeit, die Zukunft bei BrainChip zu gestalten. Folgen Sie mir, um die neuesten Nachrichten zu Stellenausschreibungen, Erfolgen und KI am Edge zu erfahren.