数字健康

Jan 31. 24
在边缘计算人工智能的优势 Benefits of Computing AI at the Endpoint central devices
Jan 31. 24
在边缘计算人工智能的优势

在这个由互联技术主导的时代,将人工智能(AI)和计算整合到边缘-互联设备,正在彻底改变我们感知智能设备并与之互动的方式。这种集成通常被称为本地设备人工智能或边缘人工智能计算,是一种日益流行的框架,用于有效收集和处理独立于云的数据。据估计,未来十年物联网和智能设备的采用量将从 151 亿台增加到...

肖恩-凯特林

Feb 12. 26
性能与功耗兼备:Ambiq 超低功耗半导体如何推动 边缘 AI 的未来发展 Power Meets Performance How Ambiqs Ultra Low Power Semiconductors Propel the Future of Edge AI Chip image
Feb 12. 26
性能与功耗兼备:Ambiq 超低功耗半导体如何推动 边缘 AI 的未来发展

重新定义性能与功耗的权衡 几十年来,工程师和设计人员一直面临一个艰难的抉择:是优先追求更高性能,还是延长电池续航?从历史来看,这两个目标往往难以兼得。更强的计算能力意味着更高的能耗,从而导致更短的电池续航时间。常见的解决方案是采用更大容量的电池,但这又会带来新的问题——设备体积更大、发热量也更高。...

Feb 07. 24
利用物联网推动物理治疗向前发展 Moving Physical Therapy Forward with IoT AI exo skeloton 1
Feb 07. 24
利用物联网推动物理治疗向前发展

你跑步时扭伤了脚踝,或者在抬起沙发找遥控器时拉伤了背部。每年有数百万人受伤,您很可能在某个时候需要去看理疗师。每年大约有 860...

Mar 06. 24
听力治疗:助听器如何支持心理健康 Hearing to Heal How Hearing Aids Can Support Mental Health sad woman 1200x800 2
Mar 06. 24
听力治疗:助听器如何支持心理健康

全球约有 4.3 亿人受到听力损失的影响1。事实证明,听力障碍给人们带来的痛苦会对他们的心理健康产生惊人的影响。 失去声感是很难适应的,许多人都会感到更加疏远或焦虑,因为他们不再觉得自己能在社交场合的谈话中做出贡献。...

May 21. 25
通过脑机接口(BCI)技术了解大脑健康状况 Understanding Brain Health through Brain
May 21. 25
通过脑机接口(BCI)技术了解大脑健康状况

据哈佛大学医学院称,人脑极其复杂,估计有 860 亿个神经元形成超过 100 万亿个连接。 几十年来,解码大脑和从中收集数据的工作一直由神经科学家和研究实验室负责,但由于脑机接口(BCI)技术的兴起,大脑数据正变得比以往任何时候都更容易获取。...

Jul 17. 24
在养老院使用人工智能,让退休生活更美好 AI in Nursing home blog Man in wheel chair with analytics 1
Jul 17. 24
在养老院使用人工智能,让退休生活更美好

随着您或您所爱的人年龄的增长,有关退休的问题也会随之出现:我或我的亲人将得到什么样的护理,或者我们将去哪里?对于许多家庭来说,养老院是一种解决方案。 目前有 140 多万人住在疗养院1 ,越来越多的老年人开始选择长期护理机构。美国国家卫生统计中心(National Center for...

Oct 09. 24
嗅出人工智能在过敏原检测中的优势 Sniffing Out the Benefits of AI in Allergen Testing Tablet 1
Oct 09. 24
嗅出人工智能在过敏原检测中的优势

将近 3300 万美国人至少患有一种食物过敏症,这已成为一个日益严重的公共健康问题1。50%以上的成年人曾经历过严重的食物过敏反应,而这一比例在儿童中仅略有下降(40%)2。甚至危险的过敏性食物反应在 2007 年至2016 年间增加了 377%3。...

Oct 11. 23
为肺科注入新活力 Breathing New Life into Pulmonary Medicine Lung Health Analytics
Oct 11. 23
为肺科注入新活力

人工智能(AI)正在改变地球上的每一个行业。 医疗保健只是技术颠覆和改善市场领域的一个例子。...

Feb 21. 24
在不同功率级别计算人工智能 Computing AI at Different Power Levels Hand
Feb 21. 24
在不同功率级别计算人工智能

虽然人工智能(AI)推理在日常应用中看似天衣无缝,但后端的产品开发人员和工程师都知道人工智能有多么耗电。 市场上的每一款最终产品都是经过深思熟虑的妥协,以满足他们的能源需求。 鉴于人工智能的应用在过去一年中增长迅速1,总体能耗也急剧上升,因此需要大量的模型和训练集。 最近的一项研究发现,到2027...

Nov 22. 23
计算机视觉的 20/20 展望 A 2020 Look Into Computer Vision - Outside
Nov 22. 23
计算机视觉的 20/20 展望

现在,大多数人类经常在不知不觉中使用复杂的计算机视觉技术。 过去需要密码或指纹的密码验证等功能,现在只需看一眼智能手机即可完成。 40%的美国人每天至少使用一个应用程序来使用面部生物识别和面部识别技术,而在 18 至34 岁的人群中,这一比例上升到 75%1 。 到 2030...

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