• 模擬內(nèi)存計(jì)算如何解決邊緣人工智能的功率挑戰(zhàn)

    機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)已經(jīng)是我們生活的組成部分.人工智能(AI)的應(yīng)用,通過(guò)自然語(yǔ)言處理(NLP),圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)深入嵌入我們使用的許多設(shè)備。大多數(shù)人工智能應(yīng)用程序都是通過(guò)云基引擎提供的,這些引擎可以很好地處理它們所使用的內(nèi)容,比如在gmail中輸入電子郵件響應(yīng)時(shí)獲取單詞預(yù)測(cè)。

  • 人工智能膳食規(guī)劃，建立評(píng)估工具包

    我們的重點(diǎn)從評(píng)估一般LM能力轉(zhuǎn)移到評(píng)估我們特定的膳食計(jì)劃模型的性能。這意味著仔細(xì)判斷我們的提示的有效性和由此產(chǎn)生的膳食計(jì)劃的質(zhì)量。在此之前,我們需要組裝我們的工具包:

  • 人工智能膳食規(guī)劃，納入真實(shí)世界數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證

    設(shè)計(jì)一套不同的驗(yàn)證方案,以密切反映現(xiàn)實(shí)世界的場(chǎng)景和用戶請(qǐng)求。這種真實(shí)的評(píng)估確保了機(jī)器人能夠處理用戶可能提出的多樣化、有時(shí)不可預(yù)測(cè)的請(qǐng)求。

  • 人工智能膳食規(guī)劃，味道測(cè)試和方案微調(diào)

    當(dāng)我們投入了全部精力去創(chuàng)造一個(gè)尖端的人工智能膳食計(jì)劃。你精心挑選了正確的成分,通過(guò)訓(xùn)練,小心地把它們混合在一起,現(xiàn)在你的LMA設(shè)計(jì)已準(zhǔn)備好為你提供美食的樂(lè)趣。但是在你向全世界展示它之前,有一個(gè)關(guān)鍵的步驟:徹底的味道測(cè)試!這就是一個(gè)強(qiáng)有力的評(píng)估框架成為你最有價(jià)值的工具的地方。

  • 人工智能膳食規(guī)劃，訓(xùn)練我們的模型

    在上一節(jié)中,我們收集了人工智能創(chuàng)造的關(guān)鍵"成分"--數(shù)據(jù)。這是我們模式的基礎(chǔ)。請(qǐng)記住,配料的質(zhì)量(您的數(shù)據(jù))直接影響最后一道菜的質(zhì)量(您的模型的性能)。

  • 人工智能在低碼和無(wú)碼開(kāi)發(fā)中的作用

    大型語(yǔ)言模型(LLMS)的出現(xiàn),導(dǎo)致了對(duì)每一個(gè)有意義的產(chǎn)品(人工智能)和相當(dāng)一部分沒(méi)有意義的產(chǎn)品(人工智能)的快速開(kāi)發(fā)。但有一個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)證明人工智能是一個(gè)強(qiáng)大而有用的補(bǔ)充:低代碼和無(wú)代碼軟件開(kāi)發(fā)。

  • 通過(guò)三維圖像拼接算法增強(qiáng)視覺(jué)傳感器能力

    飛行時(shí)間相機(jī)在工業(yè)應(yīng)用中越來(lái)越受歡迎,特別是在機(jī)器人技術(shù)中,這歸功于它們具有非凡的深度計(jì)算和紅外成像能力。盡管有這些優(yōu)點(diǎn),光學(xué)系統(tǒng)固有的復(fù)雜性往往限制了視野,限制了獨(dú)立的功能。本文討論了一種為支持主機(jī)處理器設(shè)計(jì)的三維圖像拼接算法,消除了云計(jì)算的需要。該算法無(wú)縫地結(jié)合了來(lái)自多臺(tái)自由度相機(jī)的紅外和深度數(shù)據(jù),產(chǎn)生了一個(gè)連續(xù)的、高質(zhì)量的3D圖像,并將視野擴(kuò)展到獨(dú)立單位之外。拼接的3D數(shù)據(jù)能夠應(yīng)用最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)--在移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用中特別有價(jià)值--來(lái)徹底改變與3D環(huán)境的可視化和互動(dòng)。

  • 小規(guī)模任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用

    在過(guò)去10-15年中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的發(fā)展迅速。典型的應(yīng)用是圖像處理、聲音等領(lǐng)域的高維數(shù)據(jù).然而,在機(jī)器學(xué)習(xí)中,系統(tǒng)輸入的數(shù)據(jù)量很小的任務(wù)很少:例如,異常事件建模、處理人工收集的分析數(shù)據(jù)、分析低頻傳感器的信號(hào)等。在這種情況下,一個(gè)重要階段是對(duì)系統(tǒng)訓(xùn)練有素的特點(diǎn)("特點(diǎn)")進(jìn)行認(rèn)真的工作,特別是從現(xiàn)有的基本特點(diǎn)中產(chǎn)生新的特點(diǎn),這將能夠提高設(shè)計(jì)系統(tǒng)的性能質(zhì)量。手動(dòng)方法通常用于這種生成,但是一個(gè)好的選擇是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它不僅能夠?qū)W習(xí)基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算,而且能夠識(shí)別輸入數(shù)據(jù)中極其復(fù)雜的模式。

  • 在邊緣培訓(xùn)人工智能模型

    近年來(lái),各類公司紛紛引進(jìn)和推廣深層次學(xué)習(xí)技術(shù).然而,在深入學(xué)習(xí)方面,仍有兩大問(wèn)題有待解決。一種是需要準(zhǔn)備大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),另一種是在最初訓(xùn)練階段需要大量的反向傳播和其他計(jì)算。后者通常在具有高性能的GPS的服務(wù)器上執(zhí)行,位于云中,因此非常耗電。因此,在邊緣設(shè)備上進(jìn)行訓(xùn)練是不現(xiàn)實(shí)的。然而,有一種技術(shù)可以執(zhí)行訓(xùn)練和推理,從少量數(shù)據(jù)中提取特征。這種技術(shù)被稱為稀疏建模。

  • 專為驅(qū)動(dòng)LRA和ERM觸覺(jué)反饋設(shè)備而優(yōu)化的電源IC

    在現(xiàn)代電子設(shè)備的設(shè)計(jì)中，觸覺(jué)反饋已成為提升用戶體驗(yàn)不可或缺的一部分。從智能手機(jī)到游戲手柄，再到各種可穿戴設(shè)備，觸覺(jué)反饋技術(shù)通過(guò)振動(dòng)等方式為用戶提供直觀的操作反饋，增強(qiáng)了人機(jī)交互的沉浸感和互動(dòng)性。為了實(shí)現(xiàn)這一功能，電源IC(集成電路)作為核心部件，在驅(qū)動(dòng)線性共振傳動(dòng)器(LRA)和偏心旋轉(zhuǎn)質(zhì)量(ERM)等觸覺(jué)元件方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。本文將深入探討專為驅(qū)動(dòng)LRA和ERM觸覺(jué)反饋設(shè)備而優(yōu)化的電源IC的特點(diǎn)、優(yōu)勢(shì)及其在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)。

  • 鋰離子電池已成為數(shù)碼設(shè)備、電動(dòng)汽車及儲(chǔ)能系統(tǒng)等領(lǐng)域的主流電池

    在當(dāng)今快速發(fā)展的科技時(shí)代，鋰離子電池(Li-ion battery)因其高能量密度、長(zhǎng)壽命、輕質(zhì)、無(wú)記憶效應(yīng)和低自放電率等優(yōu)點(diǎn)，已成為數(shù)碼設(shè)備、電動(dòng)汽車及儲(chǔ)能系統(tǒng)等領(lǐng)域的主流電池。然而，隨著全球?qū)G色能源需求的不斷增長(zhǎng)，鋰離子電池的生產(chǎn)和質(zhì)量控制面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。在這一背景下，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)作為人工智能的重要分支，正逐步成為賦能鋰離子電池未來(lái)的關(guān)鍵力量。

  • 傳感器作為數(shù)據(jù)采集的核心部件成為研究熱點(diǎn)

    在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、工業(yè)自動(dòng)化、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域，傳感器作為數(shù)據(jù)采集的核心部件，其性能和成本直接影響到整個(gè)系統(tǒng)的實(shí)用性和經(jīng)濟(jì)效益。隨著技術(shù)的進(jìn)步，低成本、高性能的傳感器及A/D(模擬到數(shù)字)轉(zhuǎn)換接口的設(shè)計(jì)成為研究熱點(diǎn)。本文將從傳感器選擇、A/D轉(zhuǎn)換器特性、電路設(shè)計(jì)、系統(tǒng)穩(wěn)定性與安全性、低功耗以及成本優(yōu)化等方面，探討低成本傳感器及A/D轉(zhuǎn)換接口的設(shè)計(jì)考慮。

  • 超級(jí)電容在自動(dòng)抄表系統(tǒng)中的應(yīng)用：賦能智慧能源管理的新篇章

    隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，自動(dòng)抄表系統(tǒng)(Automatic Meter Reading, AMR)作為智能電網(wǎng)的重要組成部分，正逐步取代傳統(tǒng)的人工抄表方式，極大地提高了能源計(jì)量的效率和準(zhǔn)確性。在這一轉(zhuǎn)型過(guò)程中，超級(jí)電容作為一種高性能的能量存儲(chǔ)設(shè)備，以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)在自動(dòng)抄表系統(tǒng)中發(fā)揮著日益重要的作用，為智慧能源管理開(kāi)啟了新的篇章。

  • 如何利用MOS搭建橋式電路

    自舉電路字面意思是自己把自己抬起來(lái)的電路，是利用自舉升壓電容的升壓電路，是電子電路中常見(jiàn)的電路之一。

  • 具60V瞬態(tài)保護(hù)的36VIN雙通道跟蹤3.5A輸出2.25MHz降壓型DC/DC轉(zhuǎn)換器

    在現(xiàn)代電子系統(tǒng)中，高效、穩(wěn)定且具備高保護(hù)級(jí)別的電源轉(zhuǎn)換解決方案至關(guān)重要。尤其是在汽車、工業(yè)控制和通信等領(lǐng)域，對(duì)電源轉(zhuǎn)換器的要求更為嚴(yán)苛。今天，我們將詳細(xì)介紹一款由凌力爾特公司(Linear Technology Corporation)推出的具60V瞬態(tài)保護(hù)的36VIN雙通道跟蹤3.5A輸出2.25MHz降壓型DC/DC轉(zhuǎn)換器——LT3692A。

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