Das phyCORE-STM32MP1-Modul auf dem Board bietet Secure Boot, Multiprotokoll Industrielle Kommunikation, eine 3D-Grafikverarbeitungseinheit (Vivante - OpenGL ES 2.0), Funktionen für funktionale Sicherheit und ein Cortex-M4 MCU-Subsystem, das die vollständige Nutzung der STM32 Cube Firmware von ST ermöglicht.  (Phytec)

Schnelle Entwicklung von Linux-Systemen auf Cortex-M4-Basis

Das auf dem phyCORE-STM32MP1 Modul aufsetzende phyBoard-Sargas von Phytec verspricht eine einfache, schnelle Entwicklung linux-basierter Systeme mit hohen Anforderungen an Verlässlichkeit und Ausfallsicherheit. Das mit einem Dual-core ARM Cortex-A7 CPU und einem ARM Cortex-M4 MCU bestückt Kit ermöglicht die einfache Entwicklung von Anwendungen unter Linux für den Hauptprozessor und den M4.

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Intel sieht einen riesigen Markt für KI-Anwendungen. Daher stellt die Firma eine ganze Reihe von Prozessoren mit KI-Funktionen für verschiedene Einsatzbereiche her oder übernimmt Hersteller von KI-Chips. (envfx - stock.adobe.com)

KI inside: Von der CPU bis zum spezialisierten ASIC

Für Intel ist Künstliche Intelligenz das nächste „große Ding“. Daher packt die Firma KI-Funktionen in Standard-Prozessoren, bringt Datacenter-GPUs und erweitert die Palette an speziellen ASICs. Dabei soll der Zukauf des Chip-Herstellers Habana Labs neuen Schub bringen.

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Keine Zukunftsmusik: Bei Softwaretests kommen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen schon jetzt in der Praxis zum Einsatz. Dieser Beitrag stellt drei Anwendungsfälle näher vor. (gemeinfrei)

Was bedeutet künstliche Intelligenz bei Softwaretests?

Der Trend bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Softwareentwicklung geht klar in Richtung autonomes Testen, um den Software Development Lifecycle zu vereinfachen. Mithilfe von Schlussfolgerung, Problemlösung und in einigen Fällen auch durch Maschinelles Lernen (ML) kann KI die Automatisierung mit vorantreiben und den Umfang der profanen und mühsamen Aufgaben beim Entwickeln und Testen verringern.

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