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Während die Wall Street über Krypto-ETFs debattiert, liefert dieses Unternehmen 1.000 % RENDITE!!
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BrainChip Faktencheck WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien User: Trollfresser
0,196 USD
+3,16 %+0,006
24. Dec, 23:10:00 Uhr,
Nasdaq OTC
Kommentare 1.339
Kirsten79,
18.02.2024 22:06 Uhr
1
Der Kampf um den KI Markt nimmt Fahrt auf
Kirsten79,
18.02.2024 22:05 Uhr
0
www.heise.de/news/Attacke-auf-Nvidias-KI-Pfruende-mit-100-Milliarden-Startup-9631837.html
.Perhaps.,
18.02.2024 20:44 Uhr
1
Post wurde gelöscht.
Ganz vergessen: https://www.youtube.com/watch?v=JIlkRlDnrX8
MAXimumBörse,
18.02.2024 20:31 Uhr
0
Danke dir für deine schnelle Rückmeldung 👍
.Perhaps.,
18.02.2024 20:29 Uhr
1
Interessant, aber ohne einen Anhaltspunkt, wer es sein könnte, kann man wenig dazu sagen. London ist einer der Hotspots für junge KI-Unternehmen, die Auswahl ist endlos. Da hier ein Freelancer gesucht wird, keine Festanstellung, riecht es eher nach einem kleinen Startup. Arm sitzt übrigens in Cambridge, um dem vorzubeugen.
MAXimumBörse,
18.02.2024 20:23 Uhr
0
Was denkst du was es damit auf sich hat?
https://www.upwork.com/freelance-jobs/apply/Machine-Learning-Engineer-Neuromorphic-Computing-Akida-London_~01e0cd3804f2f5bf56/
.Perhaps.,
18.02.2024 20:17 Uhr
3
Nanalyze-Videos müssen hier nicht gepostet werden, deshalb gelöscht. Seit 2 Jahren geben diese Hinterhofanalysten sich alle Mühe, Brainchip als großen Bluff darzustellen, haben aber keinerlei Ahnung von Technologien. Klar, alles nur ein großer Bluff, Arm, Intel, Mercedes, Renesas, wie sie alle heißen, entwickeln alle mit einer Technologie, die es gar nicht gibt. Über solche Flachpfeifen überhaupt nachdenken zu müssen, ist mir schon zuviel, sorry.
Fargo1234,
18.02.2024 13:55 Uhr
2
Die Anzahl von hochrangigen und nicht bzw. noch nicht so hochrangigen Unternehmen, die sich aktuell mit brainchip beschäftigen, nimmt ständig zu und das ist sehr gut, so mM.
.Perhaps.,
18.02.2024 13:41 Uhr
5
Einfach mal die EU aus den Spekulationen rauslassen, die Welt ist doch groß genug. Auch ohne noch zu erforschende neue Trainingsalgorithmen ist Akida natürlich einsetzbar, aber nicht in einer Umgebung mit hochkomplexen wechselnden Anforderungen. Von Bluttest über Objektivsteuerung in Kameras bis zu Mülltrennung und Einsatz in Wetterstationen, nur als kleine Beispiele, ist bereits vieles machbar, bei dem Cloudfreiheit und niedriger Stromverbrauch ausschlaggebend sind. Die Champions League kommt später.
.Perhaps.,
18.02.2024 13:11 Uhr
6
Moin, aufgrund der im Rahmen der allgemeinen Euphorie erneut hochkochenden Mercedes-Spekulationen hier noch einmal, hoffentlich zum letztenmal, der einzigste wichtige Link zum Stand der Dinge. Das sagt Magnus Östberg, Mercedes: https://www.linkedin.com/feed/hashtag/?keywords=leadincarsoftware Die wichtigsten Zitate: "However, this change in data processing also requires new software algorithms specifically designed to work with neuromorphic hardware. Existing algorithms can only partially leverage the many benefits of neural technology" und "Neuromorphic computing reduces the power required for advanced AI computation, which is useful in applications where energy is limited, like electric vehicles. However, we still need automotive-grade chips with neuromorphic technology before this technology becomes common in cars." Zusammengefasst also zwei entscheidende Dinge. 1.) Für ein umfassendes Training neuromorpher Chips braucht es eine neue Art von neuromorphen Algorithmen, die sind noch in der Entwicklung und zurzeit nicht verfügbar. 2.) Neuromorphe Chips haben für den Einsatz im Automotive Bereich keinerlei Zertifizierung oder Sicherheitsfreigabe. Planung neuer Serienmodelle hat einen Vorlauf von mindestens 2 Jahren, entsprechend ist mit einem Serieneinsatz vor 2026/27 mit Sicherheit nicht zu rechnen. Dasselbe gilt natürlich auch für Valeo, die im selben Segment tätig sind. In Zukunft werde ich diesen Beitrag nur noch kopieren oder vielleicht als Blog veröffentlichen, immer wieder dasselbe zu schreiben ist etwas mühselig.
OutlawRaiders,
16.02.2024 20:15 Uhr
0
Sequential Neural Networks ist mir unbekannt. Du meinst, glaube ich, Recurrent Neural Networks (RNNs), die in sequentiellen Modellen laufen. Die werden im Bereich LLMs angewendet, das ist richtig. SNN steht für Spiking Neural Network, etwas vollkommen anderes. Hier gibt es eine recht gute Einführung zum Thema: https://www.baeldung.com/cs/spiking-neural-networks
Ach ja stimmt.. hab RNN mit CNN verwechselt
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