Die Energie-Wende eskaliert:
Lithium zieht an, und American Critical sitzt genau darauf
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BrainChip Konkurrenz WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien User: Howie03
0,096
EUR
±0,00 % ±0,000
19:21:07 Uhr,
Lang & Schwarz
Kommentare 221
Dallas,
20.04.2023 10:55 Uhr
0
https://www.ai-startups.org/top/hardware/
Goldklumpen,
21.03.2023 17:18 Uhr
0
Konkurrenz belebt das Geschäft. Kennt ihr Axelera AI? https://www.axelera.ai/
Goldklumpen,
30.01.2023 23:01 Uhr
0
Das britische Startup Mignon hat einen KI-Chipsatz entwickelt, der laut CEO Xavier Parkhouse-Parker "in der Größenordnung von 10.000-fachen Leistungsverbesserungen gegenüber alternativen neuronalen Netzwerk-basierten Chips für Klassifizierungsaufgaben" aufweist.
Goldklumpen,
30.01.2023 22:59 Uhr
0
Vorstellung von Mignon, einem KI-Chip on the edge https://www.linkedin.com/posts/edgeimpulse_uks-mignon-has-a-fresh-proposition-for-ai-activity-7025934755627966464-NHwV?utm_source=share&utm_medium=member_ios
G
Gast-753035001,
11.11.2022 9:38 Uhr
2
Edge Impulse entwickelt mit Polyn im selben Bereich wie mit Brainchip, also direkter Mitbewerber. Nachteil von Polyn dürfte der analoge Aufbau sein. Soweit mir bekannt ist, gibt es zurzeit weltweit keinen Chiphersteller, der analoge Chips in Serie fertigen kann. Der Herstellungsprozeß ist weitaus komplizierter als bei digitalen Chips. Sollte irgendwann eine Serienproduktion möglich sein, dürften analoge Chips einen klaren Kostennachteil wegen erhöhter Produktionskosten haben.
G
Gast-753035001,
11.11.2022 9:24 Uhr
0
https://polyn.ai/neurosense/
G
Gast-753035001,
20.08.2022 17:15 Uhr
1
Neuer Mitbewerber, Partner von Imec: https://www.axelera.ai/thetis-core-chip/
Rarosch,
03.08.2022 12:34 Uhr
0
https://youtu.be/s13EmeARZ-c
Rarosch,
30.07.2022 17:25 Uhr
0
https://www.eetimes.com/inspiration-or-imitation-how-closely-should-we-copy-biological-systems/?linkId=100000138778865
Kirsten79,
26.06.2022 21:34 Uhr
1
Wörtlich übersetzt bedeutet Long Short-Term Memory „langes Kurzzeitgedächtnis“. Die Abkürzung lautet LSTM. Das LSTM ist ein Verfahren und eine Technik, um die Leistungsfähigkeit rekurrenter neuronaler Netzwerke (RNN) und Künstlicher Intelligenzen zu verbessern
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