當(dāng)前最有趨勢的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能在不知疲倦地創(chuàng)新,為客戶提供最先進(jìn)的解決方案。然而,在這一快速演變過程中,確保一個以高質(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)集的重要性有時會被掩蓋。
深層次學(xué)習(xí) 是人工智能(AI)的一個基本組成部分。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)自動化、生物醫(yī)學(xué)、環(huán)境監(jiān)測等領(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)計時,常常會遇到一些復(fù)雜的問題,如信號增益不足、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)器儲存所或昂貴的現(xiàn)場可編程門陣列的形式出現(xiàn)。挑戰(zhàn)在于提高計算能力,同時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)大的智能邊緣計算帶來的巨大變化。與傳統(tǒng)的基于硬件的計算方法相比,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,為計算性能開創(chuàng)一個新的時代。通過使傳感器節(jié)點能夠自己做出決定,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)和獨特應(yīng)用提供動力。例如,偏遠(yuǎn)地區(qū)的煙霧/火災(zāi)探測器或傳感器層面的環(huán)境數(shù)據(jù)分析都已成為現(xiàn)實--所有這些都隨著電池的使用年限而發(fā)生變化。為了檢驗這些功能是如何實現(xiàn)的,本文探索了一個CNN的硬件轉(zhuǎn)換,一個專用的人工智能微控制器。
?大數(shù)據(jù)分析是一個很重要的功能,但是純粹的數(shù)據(jù)量被消化、處理和存儲會很快變成一個財政負(fù)擔(dān)。運行大數(shù)據(jù)平臺、每秒處理數(shù)百萬個事件的組織面臨著一個持續(xù)的挑戰(zhàn):平衡對穩(wěn)健數(shù)據(jù)管理的需求和成本效益。
隨著電動汽車部門的不斷發(fā)展,殺傷人員地雷的設(shè)計面臨著更大的挑戰(zhàn)。這些問題包括要求提高功率等級、擴(kuò)大電壓范圍、提高可靠性和提高功率密度,同時保持高效運行。
起初,數(shù)據(jù)分層是存儲系統(tǒng)用來降低數(shù)據(jù)存儲成本的一種策略。這涉及到將常常無法訪問的數(shù)據(jù)分組到更經(jīng)濟(jì)有效的存儲數(shù)組選擇中。例如,閑置一年或更長時間的數(shù)據(jù)可能會從昂貴的閃存層轉(zhuǎn)移到更便宜的SATA磁盤層。即使它們非常昂貴,SSDS和閃存也可以歸類為高性能存儲類。主動使用并需要最大性能的較小數(shù)據(jù)集通常存儲在閃存中。
在FPGA圖像處理領(lǐng)域,仿真測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。讀寫B(tài)MP圖片作為圖像處理的基本操作之一,其仿真測試工程不僅有助于驗證FPGA設(shè)計的正確性,還能在實際應(yīng)用前發(fā)現(xiàn)并解決潛在問題。本文將詳細(xì)介紹如何在FPGA中實現(xiàn)BMP圖片的讀寫仿真測試工程,并附上相關(guān)代碼示例。
在實際的應(yīng)用電路中,處理瞬時脈沖對器件損害的最好辦法,就是將瞬時電流從敏感器件引開。為達(dá)到這一目的,將TVS在線路板上與被保護(hù)線路并聯(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)阻特性的過壓保護(hù)器件,類似于壓敏電阻器。
本文將以詳盡的開關(guān)電源案例分析為手段,深入探討各類開關(guān)電源的工作原理和應(yīng)用場景。
在FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)開發(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)計成為了一個重要的研究課題。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)計的關(guān)鍵輸入,其編寫質(zhì)量直接影響了AI輔助設(shè)計的效率和效果。本文將探討FPGA開發(fā)中編寫AI編程提示詞的技巧,以期為開發(fā)者提供有價值的參考。
在數(shù)字信號處理、圖像處理及高性能計算等領(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作為一種專為高速流數(shù)據(jù)傳輸設(shè)計的協(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、技術(shù)特點及其在FPGA等硬件平臺上的廣泛應(yīng)用。
隨著物聯(lián)網(wǎng)、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的飛速發(fā)展,對微型化、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)境或信號中直接提取能量成為研究的熱點。本文將詳細(xì)介紹一種可從數(shù)字信號中提取能量的改進(jìn)型電荷泵,探討其工作原理、技術(shù)優(yōu)勢、實現(xiàn)方式以及潛在的應(yīng)用前景。