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從演化到多元整合──淺介Bus規格標準的變遷

一個想要滿足於不同市場需求的通用型Bus標準界面,能否在不斷升級傳輸速度及加大頻寬之外,達到速度、容量、品質等多元整合、提升效能為一體的願望?
安提國際與所羅門合作 加速AI和3D機器視覺應用落地 (2024.07.11)
安提國際(Aetina)宣布,攜手合作AI 3D視覺和機器人解決方案商所羅門(Solomon)。安提國際提供高效能邊緣AI解決方案,包含最新的NVIDIA Jetson系統和 NVIDIA NCS認證系統,能完美整合所羅門先進的3D機器視覺設備,可依據產業應用需求提供客製化邊緣AI和3D視覺解決方案,為全球各行各業探索商業智能應用的無限可能性
安提國際推出基於NVIDIA IGX Orin的次世代邊緣AI系統 (2024.06.09)
安提國際(Aetina),於COMPUTEX 2024宣布推出全新工業級高擴充性邊緣AI系統「AIE-MIX640」,該系統以NVIDIA IGX Orin為基礎,並通過NVIDIA 認證系統驗證。AIE-MIX640提供卓越的AI運算效能、企業級安全性、功能安全及長期技術支援,專為工業和醫療環境打造
安提EdgeEye雲端管理平台推升邊緣AI裝置管理效能 (2024.04.30)
全球邊緣人工智慧技術蓬勃發展,隨之帶動邊緣端運算裝置的急速增長,面對數量龐大、遍布各地的邊緣裝置,如何有效管理成為業界亟需解決的課題。安提國際(Aetina)推出邊緣裝置雲端管理平台EdgeEye,旨在簡化邊緣運算裝置管理,助力企業提升運營效率、韌性和成本效益
安提全新NVIDIA Jetson Orin NX及Orin Nano無風扇邊緣AI系統亮相 (2024.03.07)
根據市場調研預測,全球物聯網(IoT)裝置可望在2030年增加到超過290億台,為滿足來自邊緣人工智慧(AI)場域中持續增長的IoT裝置連結數量,加速對可靠、高效能、高度靈活性邊緣AI推論設備的迫切所需
安提推出首款NVIDIA Ada Lovelace架構MXM圖形模組 (2024.02.04)
安提國際(Aetina)宣布推出首次採用 NVIDIA Ada Lovelace 架構的嵌入式 MXM 圖形模組系列-MX2000A-VP、MX3500A-SP 與 MX5000A-WP。該系列專為即時光線追蹤和人工智慧神經繪圖技術而設計
安提、宜鼎與NVIDIA共同推動AI智慧應用落地 拓垂直市場合作佈局 (2023.10.24)
全球AI技術與應用高速發展,近來討論廣泛的「生成式AI」著重於內容創造;而在產業應用端,則以「邊緣AI」為智慧轉型主力,能夠讓AI超越技術與理論、接軌實際場域,解決產業痛點
安提將於Computex 2023推出工業級邊緣人工智慧運算系統 (2023.05.29)
安提國際在Computex 2023期間表示將在近期推出基於NVIDIA IGX Orin平台的強大邊緣運算系統——AIP-IGX系列。該系列運算系統是專為需要更高效能、耐用性和安全性的工業和醫療環境中人工智慧應用而設計
部署AI,邊緣不可或缺!安提邊緣智慧方案於NVIDIA GTC亮相 (2021.04.13)
AI正在迅速發展,邊緣運算則在市場擔綱舉足輕重的角色,產業對智慧邊緣解決方案的需求也日益增長。邊緣智慧解決方案供應商安提國際擁有豐富的智慧部署經驗,長期協助智慧應用的開發與部署
安提邊緣運算解方整合InnoAGE固態硬碟 升級遠端頻外管理功能 (2020.03.27)
在邊緣裝置成為產業應用上主流的今天,完善的管理更是尤其重要GPGPU與邊緣運算解決方案供應商安提國際宣布,其Jetson邊緣運算平台成功整合宜鼎國際頻外管理InnoAGE SSD解決方案
嵌入式與視覺運算的智慧應用入門 安提國際推出MXM模組開發套件 (2019.10.09)
步入AI時代,所有行業都在嘗試將自家的應用智慧化。但這樣做所要花費金錢和時間難以計數。因此GPGPU和AI邊緣運算平台供應商安提國際發表新的MXM模組開發套件。該開發套件幫助開發人員構建測試系統,來確認產品、應用的性能規格和相關周邊設備
安提國際打造AIoT邊緣領域 加速產業智慧化 (2019.05.31)
Computex 2019安提國際協同工控儲存裝置供應商宜鼎國際、聰泰科技、TCIT、紡織綜合研究所提出四大智慧物聯應用,分別著力於監控、車載、工廠、醫療,展現十足的軟硬整合實力,並推廣、展示AIoT的無限可能
安提國際將於2019 Computex展示智慧工廠應用 (2019.05.12)
安提國際將參加台北國際電腦展Computex,並展示智慧工廠的應用案例,引領工業4.0發展;同時,安提國際豐富的智慧整合經驗、工控領域的深耕能量,也將為工廠產業的AI開發者提供快速、容易的智慧化解決方案

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1 安提國際與所羅門合作 加速AI和3D機器視覺應用落地

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