計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)基于對(duì)視覺(jué)數(shù)據(jù)的自動(dòng)分析。遵循跨學(xué)科的方法,它結(jié)合了人工智能,圖像處理和計(jì)算機(jī)科學(xué),以使機(jī)器能夠獲取,解釋和理解圖像和視頻。近年來(lái),這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)發(fā)展了很多,首先是由于不斷增長(zhǎng)的計(jì)算能力和大型數(shù)據(jù)集的可用性而驅(qū)動(dòng)的。
有多種方法可以為工業(yè)系統(tǒng)增加更多的智能,包括與具有模擬和數(shù)字組件的傳感器相匹配的邊緣和云人工智能(AI)。通過(guò)AI方法的多樣性,傳感器設(shè)計(jì)師必須考慮一些競(jìng)爭(zhēng)要求,包括決策延遲,網(wǎng)絡(luò)使用,功耗/電池壽命以及適合機(jī)器的AI模型。上一篇文章的重點(diǎn)是Voyager4的概述和硬件設(shè)計(jì):一個(gè)無(wú)線,基于AI的條件監(jiān)視傳感器。本文將重點(diǎn)介紹為智能邊緣傳感器創(chuàng)建的軟件體系結(jié)構(gòu)和AI算法。將描述用于Voyager4上AI模型開發(fā)的完整系統(tǒng)級(jí)方法。
一直以來(lái),機(jī)器人都是大家的關(guān)注焦點(diǎn)之一。因此針對(duì)大家的興趣點(diǎn)所在,小編將為大家?guī)?lái)納米機(jī)器人的相關(guān)介紹,詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)看下文。
在紅外遙控技術(shù)領(lǐng)域,紅外自學(xué)習(xí)芯片和紅外編解碼芯片扮演著重要角色,它們各自具備獨(dú)特的功能與特性,廣泛應(yīng)用于不同場(chǎng)景。理解這兩種芯片的區(qū)別,對(duì)于優(yōu)化紅外遙控系統(tǒng)設(shè)計(jì)、拓展應(yīng)用范圍具有關(guān)鍵意義。
柔性機(jī)器人和剛性機(jī)器人將是下述內(nèi)容的主要介紹對(duì)象,通過(guò)這篇文章,小編希望大家可以對(duì)二者的相關(guān)情況以及信息有所認(rèn)識(shí)和了解,詳細(xì)內(nèi)容如下。
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在數(shù)字化時(shí)代,數(shù)據(jù)的價(jià)值無(wú)可估量,它不僅是企業(yè)運(yùn)營(yíng)的核心資產(chǎn),也是個(gè)人生活的重要記錄。因此,確保數(shù)據(jù)的完整性和安全性,防止數(shù)據(jù)丟失或損壞,成為存儲(chǔ)器設(shè)計(jì)中的重要考量。本文將探討一系列數(shù)據(jù)保護(hù)策略,旨在幫助設(shè)計(jì)師在存儲(chǔ)器設(shè)計(jì)中實(shí)現(xiàn)高可靠性。
隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備的激增和大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展,邊緣計(jì)算作為一種新興的計(jì)算模式,正逐步改變著數(shù)據(jù)處理和分析的格局。邊緣計(jì)算將數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)從中心化的數(shù)據(jù)中心移動(dòng)到邊緣設(shè)備,如智能手機(jī)、IoT設(shè)備、邊緣服務(wù)器等,以降低延遲、提高帶寬利用率,并加強(qiáng)隱私和安全性。然而,這種分布式計(jì)算模型也帶來(lái)了一系列存儲(chǔ)挑戰(zhàn)。本文將深入探討邊緣計(jì)算中的存儲(chǔ)挑戰(zhàn),并提出相應(yīng)的解決方案。
NVIDIA近年來(lái)因其在商業(yè)臺(tái)式機(jī)和筆記本電腦的GPU中的優(yōu)勢(shì)而受到了極大的關(guān)注,尤其是隨著生成AI的興起。在CES 2025貿(mào)易展覽會(huì)上,在拉斯維加斯的米歇爾布Ultra競(jìng)技場(chǎng)的6,000多名與會(huì)者面前,首席執(zhí)行官詹森·黃(Jensen Huang)透露了該公司擴(kuò)展到物理AI世界的擴(kuò)張。
預(yù)測(cè)性AI-Centric SPICEEDA工具有望提高電路設(shè)計(jì)生產(chǎn)率的訂單數(shù)量。所有這些都消除了放置組件,鍵入命令,將設(shè)計(jì)流保持在跟蹤,編寫腳本,通過(guò)電路庫(kù)進(jìn)行狩獵等等的需求。但是,預(yù)測(cè)性AI-Centric SPICE工具不會(huì)停止。類似于預(yù)測(cè)性在線消費(fèi)者廣告的工作方式,Spiceai工具將提供相關(guān)和簡(jiǎn)潔的設(shè)計(jì)注釋,建議設(shè)計(jì)策略,甚至為您實(shí)施,模擬和評(píng)估它們。預(yù)測(cè)性AI開始更好地了解您,將為您的工作日建立特定于香料設(shè)計(jì)的空間,在早上簡(jiǎn)短,并且晚上提供了您的電路的能源指標(biāo)及其自身的能耗和能源電網(wǎng)影響報(bào)告。
在智能交通領(lǐng)域,高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)作為邁向自動(dòng)駕駛的重要階段,已經(jīng)在市場(chǎng)上得到了廣泛應(yīng)用。而自動(dòng)駕駛技術(shù)作為未來(lái)交通的核心發(fā)展方向,正不斷探索和突破。深入研究 ADAS 的技術(shù)與實(shí)踐,能為自動(dòng)駕駛的發(fā)展提供寶貴的經(jīng)驗(yàn)與啟示。
航空地面電源用于啟動(dòng)與檢查飛機(jī)及機(jī)載設(shè)備 ,是飛機(jī)必備的地面保障設(shè)備 。為了實(shí)現(xiàn)飛機(jī)地面電源保障設(shè)備的 小型化 ,基于多機(jī)種保障考慮 ,選用寬禁帶半導(dǎo)體碳化硅(SiC)材料 , 以DSP+ARM為雙核全數(shù)字控制器 ,采用電流/電壓雙閉環(huán)PI 算法控制 ,使用12脈波變壓整流器將輸入的市電變換為平穩(wěn)的直流電 ,基于空間矢量脈寬調(diào)制SVPWM原理設(shè)計(jì)組合式單相全橋 逆變電路 ,將直流電變換為低諧波高頻交流電 , 通過(guò)變壓整流濾波最終實(shí)現(xiàn)AC115 V/400 Hz和DC28 V電源雙輸出 , 提高了飛機(jī) 地面電源保障的便捷性與靈活性。
在全球人口持續(xù)增長(zhǎng)、資源環(huán)境壓力不斷增大的背景下,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力成為保障糧食安全和推動(dòng)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)模式面臨諸多挑戰(zhàn),如資源利用效率低、勞動(dòng)力成本高、應(yīng)對(duì)自然災(zāi)害和病蟲害能力弱等。而人工智能(AI)和傳感器技術(shù)的蓬勃發(fā)展,為農(nóng)業(yè)帶來(lái)了全新的變革機(jī)遇,二者相互融合,正深刻地改變著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié),顯著提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力。