在設計和實施DC-DC轉(zhuǎn)換器時,必須認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備。然而,一個常見的誤解是,這些AI工作負載只能在云和數(shù)據(jù)中心處理。事實上,大多數(shù)人工智能推理工作負載在實際設備上可以在邊緣進行處理,而這些工作負載比訓練要便宜和快。
在當今的數(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”游戲設計，詳細闡述系統(tǒng)架構(gòu)、模塊劃分及實現(xiàn)原理，并附上部分代碼示例。
隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，人體動作識別技術作為計算機視覺領域的重要分支，正逐漸展現(xiàn)出其在人機交互、智能監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實、健身娛樂等領域的巨大潛力?；谏疃葘W習的人體動作識別系統(tǒng)，通過利用深度學習技術和計算機視覺方法，實現(xiàn)了對人類動作的準確識別與理解，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)自動化等領域的應用日益廣泛。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。為了滿足這些領域?qū)θ蝿照{(diào)度的高要求，多核實時操作系統(tǒng)的確定性調(diào)度設計成為了研究的熱點。
聲信號分類識別是信息處理領域的一個重要分支，廣泛應用于語音識別、環(huán)境監(jiān)測、智能家居等多個領域。傳統(tǒng)方法往往依賴于手工設計的特征提取和分類器設計，但其泛化能力和識別精度有限。隨著深度學習技術的快速發(fā)展，其在聲信號分類識別中的應用日益廣泛，顯著提高了識別精度和魯棒性。本文將介紹基于深度學習的聲信號分類識別方法，并提供相關代碼示例。
有管理的共享內(nèi)存設計方法的具體實現(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介紹：
隨著嵌入式系統(tǒng)、高性能計算和物聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展，多核異構(gòu)處理器已經(jīng)成為當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）技術日新月異的今天，神經(jīng)網(wǎng)絡作為其核心驅(qū)動力，正逐步滲透到各個行業(yè)與領域。然而，傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型往往受限于計算資源和功耗，難以在邊緣設備上實現(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，以及它們在邊緣智能應用中的獨特優(yōu)勢。
在人工智能（AI）的浪潮中，深度學習模型正逐漸滲透到各個行業(yè)和領域。然而，傳統(tǒng)的深度學習模型通常計算量大、功耗高，難以在資源受限的邊緣設備上實現(xiàn)高效運行。為了解決這一問題，二值神經(jīng)網(wǎng)絡（BNN）應運而生。BNN通過將權重和激活值二值化（即取值為+1或-1），極大地降低了計算復雜度和功耗，使其更適合在邊緣設備上部署。本文將介紹如何使用PYNQ平臺來訓練和實現(xiàn)BNN，并附上相關代碼示例。
隨著數(shù)據(jù)中心、云計算和大數(shù)據(jù)等領域的快速發(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)標準CCIX（Cache Coherent Interconnect for Accelerators）逐漸成為連接主機處理器（如CPU）和加速器設備（如FPGA）的關鍵技術。本文旨在評估CCIX在構(gòu)建高速緩存一致性主機到FPGA接口中的應用，探討其優(yōu)勢、挑戰(zhàn)，并提供相關代碼示例。
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、人工智能等領域的應用日益廣泛。然而，F(xiàn)PGA設計的復雜性和功耗問題一直是制約其性能提升的關鍵因素。近年來，機器學習（ML）技術的興起為FPGA的執(zhí)行時間與功耗預測提供了新的解決方案。本文將探討如何使用機器學習進行FPGA的執(zhí)行時間與功耗預測，并分析其優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。
隨著人工智能技術的快速發(fā)展，深度學習模型在各個領域的應用日益廣泛。特別是在醫(yī)療健康領域，深度學習模型的引入為疾病的早期檢測、持續(xù)監(jiān)測和健康管理提供了全新的解決方案。鼾聲檢測作為睡眠呼吸障礙監(jiān)測的重要一環(huán)，也受益于深度學習技術的發(fā)展。本文將探討在微控制器單元（MCU）端部署門控循環(huán)單元（GRU）模型實現(xiàn)鼾聲檢測的技術背景、實現(xiàn)方法及其潛在應用。
智慧城市、遠程監(jiān)控、自動駕駛汽車和智能視覺等多種應用對智能邊緣計算的需求正在不斷增加。在本文中，我們重點介紹 Microchip Technology 全新 PIC64GX 系列 64 位微處理器的一些功能。
隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術的快速發(fā)展，越來越多的設備連接到網(wǎng)絡中，使得我們的生活和工作變得更加智能化和便捷。然而，傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)設備大多依賴電池供電，這不僅增加了維護成本，還對環(huán)境造成了不小的負擔。近年來，利用光伏能源驅(qū)動無電池物聯(lián)網(wǎng)的概念逐漸興起，為解決這一問題提供了新的思路。本文將探討光伏能源在無電池物聯(lián)網(wǎng)中的應用、優(yōu)勢、挑戰(zhàn)以及未來的發(fā)展方向。
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