計算機視覺技術基于對視覺數(shù)據(jù)的自動分析。遵循跨學科的方法，它結合了人工智能，圖像處理和計算機科學，以使機器能夠獲取，解釋和理解圖像和視頻。近年來，這項技術已經發(fā)展了很多，首先是由于不斷增長的計算能力和大型數(shù)據(jù)集的可用性而驅動的。
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AI方法的多樣性，傳感器設計師必須考慮一些競爭要求，包括決策延遲，網絡使用，功耗/電池壽命以及適合機器的AI模型。上一篇文章的重點是Voyager4的概述和硬件設計：一個無線，基于AI的條件監(jiān)視傳感器。本文將重點介紹為智能邊緣傳感器創(chuàng)建的軟件體系結構和AI算法。將描述用于Voyager4上AI模型開發(fā)的完整系統(tǒng)級方法。
一直以來，機器人都是大家的關注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家?guī)砑{米機器人的相關介紹，詳細內容請看下文。
在紅外遙控技術領域，紅外自學習芯片和紅外編解碼芯片扮演著重要角色，它們各自具備獨特的功能與特性，廣泛應用于不同場景。理解這兩種芯片的區(qū)別，對于優(yōu)化紅外遙控系統(tǒng)設計、拓展應用范圍具有關鍵意義。
柔性機器人和剛性機器人將是下述內容的主要介紹對象，通過這篇文章，小編希望大家可以對二者的相關情況以及信息有所認識和了解，詳細內容如下。
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在數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)的價值無可估量，它不僅是企業(yè)運營的核心資產，也是個人生活的重要記錄。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，成為存儲器設計中的重要考量。本文將探討一系列數(shù)據(jù)保護策略，旨在幫助設計師在存儲器設計中實現(xiàn)高可靠性。
隨著物聯(lián)網(IoT)設備的激增和大數(shù)據(jù)技術的快速發(fā)展，邊緣計算作為一種新興的計算模式，正逐步改變著數(shù)據(jù)處理和分析的格局。邊緣計算將數(shù)據(jù)處理和分析任務從中心化的數(shù)據(jù)中心移動到邊緣設備，如智能手機、IoT設備、邊緣服務器等，以降低延遲、提高帶寬利用率，并加強隱私和安全性。然而，這種分布式計算模型也帶來了一系列存儲挑戰(zhàn)。本文將深入探討邊緣計算中的存儲挑戰(zhàn)，并提出相應的解決方案。
NVIDIA近年來因其在商業(yè)臺式機和筆記本電腦的GPU中的優(yōu)勢而受到了極大的關注，尤其是隨著生成AI的興起。在CES 2025貿易展覽會上，在拉斯維加斯的米歇爾布Ultra競技場的6,000多名與會者面前，首席執(zhí)行官詹森·黃(Jensen Huang)透露了該公司擴展到物理AI世界的擴張。
預測性AI-Centric SPICEEDA工具有望提高電路設計生產率的訂單數(shù)量。所有這些都消除了放置組件，鍵入命令，將設計流保持在跟蹤，編寫腳本，通過電路庫進行狩獵等等的需求。但是，預測性AI-Centric SPICE工具不會停止。類似于預測性在線消費者廣告的工作方式，Spiceai工具將提供相關和簡潔的設計注釋，建議設計策略，甚至為您實施，模擬和評估它們。預測性AI開始更好地了解您，將為您的工作日建立特定于香料設計的空間，在早上簡短，并且晚上提供了您的電路的能源指標及其自身的能耗和能源電網影響報告。
在智能交通領域，高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)作為邁向自動駕駛的重要階段，已經在市場上得到了廣泛應用。而自動駕駛技術作為未來交通的核心發(fā)展方向，正不斷探索和突破。深入研究 ADAS 的技術與實踐，能為自動駕駛的發(fā)展提供寶貴的經驗與啟示。
在全球人口持續(xù)增長、資源環(huán)境壓力不斷增大的背景下，提高農業(yè)生產力成為保障糧食安全和推動農業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關鍵。傳統(tǒng)農業(yè)模式面臨諸多挑戰(zhàn)，如資源利用效率低、勞動力成本高、應對自然災害和病蟲害能力弱等。而人工智能(AI)和傳感器技術的蓬勃發(fā)展，為農業(yè)帶來了全新的變革機遇，二者相互融合，正深刻地改變著農業(yè)生產的各個環(huán)節(jié)，顯著提升農業(yè)生產力。
在當今蓬勃發(fā)展的人工智能領域，大語言模型與生成式人工智能備受矚目，它們正深刻改變著人們獲取信息、創(chuàng)作內容以及與技術交互的方式。盡管兩者都屬于人工智能范疇且在功能上有一定重疊，但在本質、技術原理、應用方向等方面存在顯著區(qū)別。
