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深入學(xué)習(xí)軟件組件認(rèn)證的三個(gè)關(guān)鍵
人工智能軟件,特別是深學(xué)習(xí)組件,是目前實(shí)現(xiàn)自主汽車等自主系統(tǒng)的最先進(jìn)和經(jīng)濟(jì)上可行的解決方案。然而,DL算法的性質(zhì)及其當(dāng)前的實(shí)現(xiàn)與汽車、衛(wèi)星和火車等安全關(guān)鍵系統(tǒng)中嚴(yán)格的軟件開發(fā)過程不一致。
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通過異常檢測確保數(shù)據(jù)完整性是數(shù)據(jù)工程師需要掌握的基本工具
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(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。
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微小的變化為何能夠欺騙深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)
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。
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電橋傳感器電路設(shè)計(jì)的挑戰(zhàn)也將日益復(fù)雜
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。
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MAX78000卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件轉(zhuǎn)換
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)場可編程門陣列的形式出現(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)算性能開創(chuàng)一個(gè)新的時(shí)代。通過使傳感器節(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)專用的人工智能微控制器。
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對大容量數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行成本優(yōu)化的策略
?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)百萬個(gè)事件的組織面臨著一個(gè)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。
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設(shè)計(jì)集成智能汽車綜合系統(tǒng)的電動(dòng)汽車輔助電源
隨著電動(dòng)汽車部門的不斷發(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。
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在阿帕奇卡夫卡集群中劃分冷熱數(shù)據(jù)層以實(shí)現(xiàn)最佳性能
起初,數(shù)據(jù)分層是存儲(chǔ)系統(tǒng)用來降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(chǔ)數(shù)組選擇中。例如,閑置一年或更長時(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磁盤層。即使它們非常昂貴,SSDS和閃存也可以歸類為高性能存儲(chǔ)類。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。
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FPGA圖像處理實(shí)戰(zhàn)：圖像處理仿真測試工程（讀寫B(tài)MP圖片）
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(shí)。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(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)并解決潛在問題。本文將詳細(xì)介紹如何在FPGA中實(shí)現(xiàn)BMP圖片的讀寫仿真測試工程，并附上相關(guān)代碼示例。
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TVS在運(yùn)放差模輸入端防止過壓損傷的保護(hù)電路
在實(shí)際的應(yīng)用電路中，處理瞬時(shí)脈沖對器件損害的最好辦法，就是將瞬時(shí)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)。
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二極管常見升壓型DC/DC轉(zhuǎn)換器設(shè)計(jì)
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。
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TVS管如何抑制靜電放電(ESD)和瞬態(tài)電壓抑制(TVS)
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。
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開關(guān)式穩(wěn)壓電源的基本工作原理
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。
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FPGA開發(fā)中AI編程提示詞編寫技巧
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(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(jià)值的參考。
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AXI4-Stream協(xié)議應(yīng)用：高速數(shù)據(jù)流處理的基石
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、技術(shù)特點(diǎn)及其在FPGA等硬件平臺(tái)上的廣泛應(yīng)用。
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