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如今，无论是工厂，医院或者其他环境中，对某些重要资产的性能或运作的细微变化，机器都能做到比人类更早发现和识别。基于赛灵思技术的系统可以结合人工智能，通过采用“可预测性维护”的方案减少设备停机时间，从而最大限度地提高生产力。赛灵思的基于 Python 和神经网络的 Edge AI 解决方案简化了硬件加速的可预测维护方案的实现，从而可以持续性地监控重要资产，分析数据，以及智能地为这些系统规划服务。
在本次网络研讨会当中，您将看到赛灵思是如何在工业电机上完成这项工作的。
关于赛灵思-- 赛灵思致力于通过开发高度灵活和自适应的处理平台，为从端点到边缘再到云端的多种不同技术的快速创新提供支持。赛灵思是 FPGA、硬件可编程 SoC 及 ACAP 的发明者，旨在提供业界最具活力的处理器技术，实现自适应、智能且互连的未来世界。
如需了解更多信息，敬请访问赛灵思中文网站：http://china.xilinx.com/。
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