Resumen: La computación en memoria (IMC) representa un cambio de paradigma en la aceleración del aprendizaje profundo al mitigar los cuellos de botella en el movimiento de datos y aprovechar el paralelismo inherente de los cálculos basados en memoria.
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Resumen:Este documento de posición presenta el marco de IA de planificación urbana agente para agentes de planificación con capacidad de razonamiento que integra tres capas cognitivas (percepción, fundamento, razonamiento) con seis componentes lógicos (análisis, generación, verificación, evaluación, colaboración, decisión) a través de un marco de colaboración de múltiples agentes.
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Resumen: Las limitaciones económicas, la disponibilidad limitada de conjuntos de datos para la reproducibilidad y la escasez de experiencia especializada se han reconocido desde hace mucho tiempo como desafíos clave para la adopción y el avance del mantenimiento predictivo (PdM) en el sector automotriz.
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