智能應(yīng)用

計算機(jī)視覺：從圖像到人工智能

計算機(jī)視覺技術(shù)基于對視覺數(shù)據(jù)的自動分析。遵循跨學(xué)科的方法，它結(jié)合了人工智能，圖像處理和計算機(jī)科學(xué)，以使機(jī)器能夠獲取，解釋和理解圖像和視頻。近年來，這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)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(qū)動的。

使用人工智能傳感器在邊緣做出決策

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(shè)計師必須考慮一些競爭要求，包括決策延遲，網(wǎng)絡(luò)使用，功耗/電池壽命以及適合機(jī)器的AI模型。上一篇文章的重點(diǎn)是Voyager4的概述和硬件設(shè)計：一個無線，基于AI的條件監(jiān)視傳感器。本文將重點(diǎn)介紹為智能邊緣傳感器創(chuàng)建的軟件體系結(jié)構(gòu)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。

何為納米機(jī)器人？納米機(jī)器人給各領(lǐng)域?qū)砟男┯绊?/a>

紅外自學(xué)習(xí)芯片與紅外編解碼芯片的區(qū)別

在紅外遙控技術(shù)領(lǐng)域，紅外自學(xué)習(xí)芯片和紅外編解碼芯片扮演著重要角色，它們各自具備獨(dú)特的功能與特性，廣泛應(yīng)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(shè)計、拓展應(yīng)用范圍具有關(guān)鍵意義。

柔性機(jī)器人和剛性機(jī)器人到底有什么區(qū)別？

柔性機(jī)器人和剛性機(jī)器人將是下述內(nèi)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(guān)情況以及信息有所認(rèn)識和了解，詳細(xì)內(nèi)容如下。

納米機(jī)器人有哪些用途？納米機(jī)器人已可清除血栓？

在這篇文章中，小編將為大家?guī)砑{米機(jī)器人的相關(guān)報道。如果你對本文即將要講解的內(nèi)容存在一定興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

納米機(jī)器人能干什么？納米機(jī)器人在人體中有哪些應(yīng)用

本文中，小編將對納米機(jī)器人予以介紹，如果你想對它的詳細(xì)情況有所認(rèn)識，或者想要增進(jìn)對它的了解程度，不妨請看以下內(nèi)容哦。

你了解納米機(jī)器人嗎？納米機(jī)器人能給我們帶來什么

以下內(nèi)容中，小編將對納米機(jī)器人的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進(jìn)對納米機(jī)器人的了解，和小編一起來看看吧。

數(shù)據(jù)保護(hù)策略：如何在存儲器設(shè)計中實(shí)現(xiàn)高可靠性

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(yùn)營的核心資產(chǎn)，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(shè)計中的重要考量。本文將探討一系列數(shù)據(jù)保護(hù)策略，旨在幫助設(shè)計師在存儲器設(shè)計中實(shí)現(xiàn)高可靠性。

邊緣計算中的存儲挑戰(zhàn)與解決方案

隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備的激增和大數(shù)據(jù)技術(shù)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(wù)從中心化的數(shù)據(jù)中心移動到邊緣設(shè)備，如智能手機(jī)、IoT設(shè)備、邊緣服務(wù)器等，以降低延遲、提高帶寬利用率，并加強(qiáng)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(yīng)的解決方案。

NVIDIA在CES 2025：進(jìn)入物理AI時代

NVIDIA近年來因其在商業(yè)臺式機(jī)和筆記本電腦的GPU中的優(yōu)勢而受到了極大的關(guān)注，尤其是隨著生成AI的興起。在CES 2025貿(mào)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(kuò)展到物理AI世界的擴(kuò)張。

Predictive AI-Centric SPICE：節(jié)能策略

預(yù)測性AI-Centric SPICEEDA工具有望提高電路設(shè)計生產(chǎn)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(shè)計流保持在跟蹤，編寫腳本，通過電路庫進(jìn)行狩獵等等的需求。但是，預(yù)測性AI-Centric SPICE工具不會停止。類似于預(yù)測性在線消費(fèi)者廣告的工作方式，Spiceai工具將提供相關(guān)和簡潔的設(shè)計注釋，建議設(shè)計策略，甚至為您實(shí)施，模擬和評估它們。預(yù)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(shè)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(biāo)及其自身的能耗和能源電網(wǎng)影響報告。

自動駕駛能從 ADAS 中學(xué)到什么?

在智能交通領(lǐng)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(jīng)在市場上得到了廣泛應(yīng)用。而自動駕駛技術(shù)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(shù)與實(shí)踐，能為自動駕駛的發(fā)展提供寶貴的經(jīng)驗(yàn)與啟示。

人工智能和傳感器技術(shù)如何提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力

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(nóng)業(yè)生產(chǎn)力成為保障糧食安全和推動農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。傳統(tǒng)農(nóng)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(yīng)對自然災(zāi)害和病蟲害能力弱等。而人工智能(AI)和傳感器技術(shù)的蓬勃發(fā)展，為農(nóng)業(yè)帶來了全新的變革機(jī)遇，二者相互融合，正深刻地改變著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)，顯著提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力。

大語言模型與生成式人工智能的區(qū)別

在當(dāng)今蓬勃發(fā)展的人工智能領(lǐng)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(nèi)容以及與技術(shù)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(zhì)、技術(shù)原理、應(yīng)用方向等方面存在顯著區(qū)別。