當(dāng)前最有趨勢(shì)的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能在不知疲倦地創(chuàng)新,為客戶(hù)提供最先進(jìn)的解決方案。然而,在這一快速演變過(guò)程中,確保一個(gè)以高質(zhì)量和完整性為特征的穩(wěn)健數(shù)據(jù)宇宙是不可或缺的。雖然人們經(jīng)常把重點(diǎn)放在改進(jìn)人工智能模型上,但原始數(shù)據(jù)集的重要性有時(shí)會(huì)被掩蓋。
深層次學(xué)習(xí) 是人工智能(AI)的一個(gè)基本組成部分。它的目的是使機(jī)器能夠執(zhí)行需要決策機(jī)制的任務(wù),這些決策機(jī)制往往接近人類(lèi)的推理機(jī)制。DL模型是許多先進(jìn)應(yīng)用的核心,如醫(yī)療診斷和自主駕駛。
電橋傳感器因其高精度和廣泛的應(yīng)用范圍,在工業(yè)自動(dòng)化、生物醫(yī)學(xué)、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。然而,在進(jìn)行電橋傳感器的電路設(shè)計(jì)時(shí),常常會(huì)遇到一些復(fù)雜的問(wèn)題,如信號(hào)增益不足、共模電壓干擾、直流失調(diào)等。本文將詳細(xì)探討如何避免在電橋傳感器電路設(shè)計(jì)中陷入這些困境,并提供相應(yīng)的解決方案。
AI應(yīng)用程序需要大量的能源消耗,通常是以服務(wù)器儲(chǔ)存所或昂貴的現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列的形式出現(xiàn)。挑戰(zhàn)在于提高計(jì)算能力,同時(shí)保持低能耗和低成本?,F(xiàn)在,人工智能的應(yīng)用正在看到強(qiáng)大的智能邊緣計(jì)算帶來(lái)的巨大變化。與傳統(tǒng)的基于硬件的計(jì)算方法相比,基于硬件的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速度正以其令人印象深刻的速度和功率,為計(jì)算性能開(kāi)創(chuàng)一個(gè)新的時(shí)代。通過(guò)使傳感器節(jié)點(diǎn)能夠自己做出決定,智能邊緣技術(shù)極大地降低了5G和Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸速率。這正在為以前不可能的新興技術(shù)和獨(dú)特應(yīng)用提供動(dòng)力。例如,偏遠(yuǎn)地區(qū)的煙霧/火災(zāi)探測(cè)器或傳感器層面的環(huán)境數(shù)據(jù)分析都已成為現(xiàn)實(shí)--所有這些都隨著電池的使用年限而發(fā)生變化。為了檢驗(yàn)這些功能是如何實(shí)現(xiàn)的,本文探索了一個(gè)CNN的硬件轉(zhuǎn)換,一個(gè)專(zhuān)用的人工智能微控制器。
?大數(shù)據(jù)分析是一個(gè)很重要的功能,但是純粹的數(shù)據(jù)量被消化、處理和存儲(chǔ)會(huì)很快變成一個(gè)財(cái)政負(fù)擔(dān)。運(yùn)行大數(shù)據(jù)平臺(tái)、每秒處理數(shù)百萬(wàn)個(gè)事件的組織面臨著一個(gè)持續(xù)的挑戰(zhàn):平衡對(duì)穩(wěn)健數(shù)據(jù)管理的需求和成本效益。
隨著電動(dòng)汽車(chē)部門(mén)的不斷發(fā)展,殺傷人員地雷的設(shè)計(jì)面臨著更大的挑戰(zhàn)。這些問(wèn)題包括要求提高功率等級(jí)、擴(kuò)大電壓范圍、提高可靠性和提高功率密度,同時(shí)保持高效運(yùn)行。
起初,數(shù)據(jù)分層是存儲(chǔ)系統(tǒng)用來(lái)降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本的一種策略。這涉及到將常常無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)的數(shù)據(jù)分組到更經(jīng)濟(jì)有效的存儲(chǔ)數(shù)組選擇中。例如,閑置一年或更長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)可能會(huì)從昂貴的閃存層轉(zhuǎn)移到更便宜的SATA磁盤(pán)層。即使它們非常昂貴,SSDS和閃存也可以歸類(lèi)為高性能存儲(chǔ)類(lèi)。主動(dòng)使用并需要最大性能的較小數(shù)據(jù)集通常存儲(chǔ)在閃存中。
在FPGA圖像處理領(lǐng)域,仿真測(cè)試是不可或缺的一環(huán),尤其是在處理復(fù)雜的圖像數(shù)據(jù)時(shí)。讀寫(xiě)B(tài)MP圖片作為圖像處理的基本操作之一,其仿真測(cè)試工程不僅有助于驗(yàn)證FPGA設(shè)計(jì)的正確性,還能在實(shí)際應(yīng)用前發(fā)現(xiàn)并解決潛在問(wèn)題。本文將詳細(xì)介紹如何在FPGA中實(shí)現(xiàn)BMP圖片的讀寫(xiě)仿真測(cè)試工程,并附上相關(guān)代碼示例。
在實(shí)際的應(yīng)用電路中,處理瞬時(shí)脈沖對(duì)器件損害的最好辦法,就是將瞬時(shí)電流從敏感器件引開(kāi)。為達(dá)到這一目的,將TVS在線(xiàn)路板上與被保護(hù)線(xiàn)路并聯(lián)。
降壓-升壓(Buck-Boost)轉(zhuǎn)換器能夠根據(jù)手頭的應(yīng)用使用相同的電路對(duì)電壓進(jìn)行升壓或降壓。
概述瞬態(tài)電壓抑制二極管TVS(Transient Voltage Suppressor),是一種具有雙向穩(wěn)壓特性和雙向負(fù)阻特性的過(guò)壓保護(hù)器件,類(lèi)似于壓敏電阻器。
本文將以詳盡的開(kāi)關(guān)電源案例分析為手段,深入探討各類(lèi)開(kāi)關(guān)電源的工作原理和應(yīng)用場(chǎng)景。
在FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列)開(kāi)發(fā)領(lǐng)域,隨著人工智能(AI)技術(shù)的不斷融入,如何高效地利用AI輔助設(shè)計(jì)成為了一個(gè)重要的研究課題。AI編程提示詞,作為引導(dǎo)AI模型生成特定輸出或優(yōu)化設(shè)計(jì)的關(guān)鍵輸入,其編寫(xiě)質(zhì)量直接影響了AI輔助設(shè)計(jì)的效率和效果。本文將探討FPGA開(kāi)發(fā)中編寫(xiě)AI編程提示詞的技巧,以期為開(kāi)發(fā)者提供有價(jià)值的參考。
在數(shù)字信號(hào)處理、圖像處理及高性能計(jì)算等領(lǐng)域,高速、可靠的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議是確保系統(tǒng)性能的關(guān)鍵因素。AXI4-Stream作為一種專(zhuān)為高速流數(shù)據(jù)傳輸設(shè)計(jì)的協(xié)議,正逐漸成為這些領(lǐng)域中的核心技術(shù)之一。本文將深入探討AXI4-Stream協(xié)議的優(yōu)勢(shì)、技術(shù)特點(diǎn)及其在FPGA等硬件平臺(tái)上的廣泛應(yīng)用。
隨著物聯(lián)網(wǎng)、無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的飛速發(fā)展,對(duì)微型化、低功耗電子設(shè)備的需求日益增加。傳統(tǒng)的電池供電方式在續(xù)航能力和維護(hù)成本上逐漸顯露出局限性,因此,從環(huán)境或信號(hào)中直接提取能量成為研究的熱點(diǎn)。本文將詳細(xì)介紹一種可從數(shù)字信號(hào)中提取能量的改進(jìn)型電荷泵,探討其工作原理、技術(shù)優(yōu)勢(shì)、實(shí)現(xiàn)方式以及潛在的應(yīng)用前景。