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现如今，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，并且我们还能做的更多。
相关资料下载地址：
CN-Predictive-Maintenance-CF.pdf
http://www.eccn.com/uploads/Manufacturers/201907/CN-Predictive-Maintenance-CF.pdf
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翁羽翔（Trevor Weng） 赛灵思工业,医疗市场经理 |
翁羽翔 （Trevor Weng）先生现任赛灵思公司工业,医疗市场经理，负责亚太工业和医疗市场策略与业务发展工作。他在通信，半导体和嵌入式行业拥有超过11年的工作经验。在加入赛灵思之前， 他曾经在Huawei和Intel从事嵌入式产品研发及营销工作。 Trevor持有同济大学自动化硕士学位。 |
赛灵思（Xilinx, Inc.，NASDAQ：XLNX）是All Programmable FPGA、SoC、MPSoC、RFSoC和3D IC的全球领先供应商，独特地实现了既能软件定义又能硬件优化的各种应用，推动了云计算、5G无线、嵌入式视觉和工业物联网等行业的发展。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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