边缘计算，嵌入式系统
AIoT提高了制造商的透明度和质量
人工智能(AI)和物联网(IoT)技术在工业领域的应用速度和潜在效益可能会带来许多积极的好处。
产品建议:使用边缘I/O系统构建IIoT
据一家拥有控制工程工程师选择奖产品的公司称，现场安全、细粒度的数据处理、连接和通信为大规模工业物联网奠定了基础。
零接触、安全、高度自动化的边缘计算平台
在考虑工业边缘计算时，请寻找为边缘环境设计和构建的零接触、安全和自动化平台。根据一家拥有控制工程工程师选择奖产品的公司的说法，寻求自我保护和自我监控功能，以及具有容错功能的内置应用虚拟化。
技术使无线设备中的人工智能更容易进行联合学习
北卡罗莱纳州立大学的研究人员开发了一项技术，利用压缩来大幅减少数据传输的大小，为无线技术的人工智能(AI)培训创造了额外的机会。
方法开发，让人工智能学习，保留信息
普渡大学的研究人员已经开发出一种方法，可以让计算机芯片自我重组，像大脑一样吸收新数据，帮助人工智能(AI)随着时间的推移不断学习。
物理系统执行机器学习计算
康奈尔大学的研究人员正在训练物理系统执行机器学习计算，如识别手写数字和语音元音。
由“聊天机器人”驱动的会话物联网和人工智能
即使在工业领域，品牌和个性也发挥着作用
机器学习微调闪光石墨烯
莱斯大学的科学家们正在使用机器学习技术，通过闪现焦耳加热，简化从废物中合成石墨烯的过程。
该技术提高了AI使用2D图像理解3D空间的能力
北卡罗来纳州立大学的研究人员开发了一种名为MonoCon的技术，旨在提高使用2D图像识别3D物体的能力。
通过二维材料增强的算法解决大问题
用于解决供应链物流等大规模问题的重要优化算法可以从二维材料中得到提升。
