串口WiFi模塊作為新一代嵌入式WiFi模塊，因其體積小、功耗低的特點，廣泛應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)、智能家居等領(lǐng)域。
在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界中，企業(yè)必須適應(yīng)數(shù)據(jù)管理、分析和利用方式的快速變化。傳統(tǒng)的集中式系統(tǒng)和整體架構(gòu)雖然在歷史上已經(jīng)足夠，但已不再足以滿足需要更快、實時訪問數(shù)據(jù)洞察的組織不斷增長的需求。該領(lǐng)域的一個革命性框架是事件驅(qū)動的數(shù)據(jù)網(wǎng)格架構(gòu)，當(dāng)與 AWS 服務(wù)相結(jié)合時，它成為解決復(fù)雜數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)的強大解決方案。
根據(jù)2024 年云安全研究，31% 的網(wǎng)絡(luò)攻擊優(yōu)先考慮 SaaS 應(yīng)用程序，緊隨其后的是 30% 針對云存儲，26% 針對云管理基礎(chǔ)設(shè)施。云資源已成為黑客的主要目標(biāo)——考慮到公司現(xiàn)在存儲的大量數(shù)據(jù)，這并不奇怪。這些不僅僅是小規(guī)模事件。 2023 年 6 月，豐田汽車公司就因云配置錯誤而導(dǎo)致的重大數(shù)據(jù)泄露事件致歉，該事件可能會泄露數(shù)百萬客戶的信息。
在設(shè)計和實施DC-DC轉(zhuǎn)換器時,必須認(rèn)真考慮部件的選擇和熱管理,以確保最佳性能、效率和可靠性,本節(jié)將討論這些方面的重要性,并指導(dǎo)如何選擇合適的部件和管理DC-DC轉(zhuǎn)換器的熱散散。
先進的人工智能(AI),就像生成型人工智能一樣,正在增強我們所有的智能設(shè)備。然而,一個常見的誤解是,這些AI工作負(fù)載只能在云和數(shù)據(jù)中心處理。事實上,大多數(shù)人工智能推理工作負(fù)載在實際設(shè)備上可以在邊緣進行處理,而這些工作負(fù)載比訓(xùn)練要便宜和快。
在當(dāng)今的數(shù)字時代，現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）因其靈活性和高性能，被廣泛應(yīng)用于各種嵌入式系統(tǒng)和游戲開發(fā)中。本文將介紹一個基于FPGA的“俄羅斯方塊”游戲設(shè)計，詳細(xì)闡述系統(tǒng)架構(gòu)、模塊劃分及實現(xiàn)原理，并附上部分代碼示例。
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，人體動作識別技術(shù)作為計算機視覺領(lǐng)域的重要分支，正逐漸展現(xiàn)出其在人機交互、智能監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實、健身娛樂等領(lǐng)域的巨大潛力?；谏疃葘W(xué)習(xí)的人體動作識別系統(tǒng)，通過利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)和計算機視覺方法，實現(xiàn)了對人類動作的準(zhǔn)確識別與理解，為智能交互提供了新的可能。
隨著多核處理器技術(shù)的不斷發(fā)展，其在嵌入式系統(tǒng)、航空航天、工業(yè)自動化等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。然而，多核并行系統(tǒng)在帶來性能提升的同時，也引入了一系列新的挑戰(zhàn)，特別是在實時性和確定性方面。為了滿足這些領(lǐng)域?qū)θ蝿?wù)調(diào)度的高要求，多核實時操作系統(tǒng)的確定性調(diào)度設(shè)計成為了研究的熱點。
聲信號分類識別是信息處理領(lǐng)域的一個重要分支，廣泛應(yīng)用于語音識別、環(huán)境監(jiān)測、智能家居等多個領(lǐng)域。傳統(tǒng)方法往往依賴于手工設(shè)計的特征提取和分類器設(shè)計，但其泛化能力和識別精度有限。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，其在聲信號分類識別中的應(yīng)用日益廣泛，顯著提高了識別精度和魯棒性。本文將介紹基于深度學(xué)習(xí)的聲信號分類識別方法，并提供相關(guān)代碼示例。
有管理的共享內(nèi)存設(shè)計方法的具體實現(xiàn)涉及多個方面，包括內(nèi)存分配與回收、訪問控制、同步機制以及性能優(yōu)化等。以下是對這些方面的詳細(xì)介紹：
隨著嵌入式系統(tǒng)、高性能計算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，多核異構(gòu)處理器已經(jīng)成為當(dāng)前計算平臺的重要組成部分。多核異構(gòu)處理器通過集成多種類型的處理器核心（如高性能CPU核心、GPU核心、NPU核心等），能夠同時滿足高性能計算和節(jié)能降耗的需求。然而，多核異構(gòu)處理器的設(shè)計也帶來了新的挑戰(zhàn)，尤其是在內(nèi)存管理和數(shù)據(jù)同步方面。本文將探討多核異構(gòu)模式下有管理的共享內(nèi)存設(shè)計方法，以實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)交換和同步，提升系統(tǒng)整體性能。
在人工智能（AI）技術(shù)日新月異的今天，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為其核心驅(qū)動力，正逐步滲透到各個行業(yè)與領(lǐng)域。然而，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型往往受限于計算資源和功耗，難以在邊緣設(shè)備上實現(xiàn)高效運行?，F(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）作為一種高性能、低功耗的硬件加速器，為小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部署提供了理想的平臺。本文將深入探討適用于FPGA的小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及它們在邊緣智能應(yīng)用中的獨特優(yōu)勢。
在人工智能（AI）的浪潮中，深度學(xué)習(xí)模型正逐漸滲透到各個行業(yè)和領(lǐng)域。然而，傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型通常計算量大、功耗高，難以在資源受限的邊緣設(shè)備上實現(xiàn)高效運行。為了解決這一問題，二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BNN）應(yīng)運而生。BNN通過將權(quán)重和激活值二值化（即取值為+1或-1），極大地降低了計算復(fù)雜度和功耗，使其更適合在邊緣設(shè)備上部署。本文將介紹如何使用PYNQ平臺來訓(xùn)練和實現(xiàn)BNN，并附上相關(guān)代碼示例。
隨著數(shù)據(jù)中心、云計算和大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的快速發(fā)展，對高性能計算和異構(gòu)計算的需求日益增長。在這樣的背景下，緩存一致性互聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)CCIX（Cache Coherent Interconnect for Accelerators）逐漸成為連接主機處理器（如CPU）和加速器設(shè)備（如FPGA）的關(guān)鍵技術(shù)。本文旨在評估CCIX在構(gòu)建高速緩存一致性主機到FPGA接口中的應(yīng)用，探討其優(yōu)勢、挑戰(zhàn)，并提供相關(guān)代碼示例。
隨著科技的飛速發(fā)展，現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）在高性能計算、數(shù)據(jù)中心、人工智能等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。然而，F(xiàn)PGA設(shè)計的復(fù)雜性和功耗問題一直是制約其性能提升的關(guān)鍵因素。近年來，機器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)的興起為FPGA的執(zhí)行時間與功耗預(yù)測提供了新的解決方案。本文將探討如何使用機器學(xué)習(xí)進行FPGA的執(zhí)行時間與功耗預(yù)測，并分析其優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。
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