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在人工智能 (AI) 時代，數(shù)據(jù)是進步的基石。從最小的機器學習模型到助力當今生成式 AI 奇跡的大型語言模型，穩(wěn)定而強大的數(shù)據(jù)流對其功能至關(guān)重要。

Silicon Labs 首席執(zhí)行官 Matt Johnson 和首席技術(shù)官 Daniel Cooley 以及一位杰出的專家將深入探討數(shù)據(jù)河，探索 AI 和物聯(lián)網(wǎng)之間的共生關(guān)系。隨著 AI 經(jīng)濟的迅速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)成為一種獨特的雙重力量，既可作為豐富的數(shù)據(jù)源，也可作為 AI 決策者。利用邊緣位置的機器學習，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在本地處理數(shù)據(jù)，并將有價值的見解傳輸回主云或 AI。隨著全新系列 3 平臺的推出，Silicon Labs 正在突破 AI 時代物聯(lián)網(wǎng)功能的局限，以滿足以下需求：

• 連接性：構(gòu)建廣泛的網(wǎng)絡(luò)，跨設(shè)備無縫共享見解和決策。
• 計算：增強邊緣 AI 設(shè)備的功能和效率，以處理復雜的任務(wù)。
• 安全：確保采取強有力的措施，以維護用戶、管理員和云之間的信任和完整性。
• 智能解決方案：提供相關(guān)和有價值的數(shù)據(jù)，以創(chuàng)建更強大和智能的 AI 系統(tǒng)。

加入我們，深入研究物聯(lián)網(wǎng)和人工智能整合的深遠影響，這種協(xié)同效應(yīng)不僅會推動創(chuàng)新，還將為行業(yè)帶來革命性的改變。了解這種技術(shù)融合如何塑造一個更智能、更互聯(lián)的世界，其中數(shù)據(jù)是解鎖未來可能性的關(guān)鍵。