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  • “人工智能 +” 行動(dòng)重磅發(fā)布!助力產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)

    近日，國(guó)務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入實(shí)施 “人工智能 +” 行動(dòng)的意見(jiàn)》，為我國(guó)加快推進(jìn) “人工智能 +” 提供了重要指引，明確了發(fā)展方向、重點(diǎn)任務(wù)與實(shí)施路徑，凝聚起培育新質(zhì)生產(chǎn)力的強(qiáng)大合力，有利于推動(dòng)全面賦能高質(zhì)量發(fā)展。人工智能作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的顛覆性技術(shù)，已成為國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的新焦點(diǎn)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)大引擎。《意見(jiàn)》的出臺(tái)，可謂恰逢其時(shí)。

  • RFID 技術(shù)助力光電行業(yè)立體倉(cāng)儲(chǔ)，效率提升翻倍!

    在光電行業(yè)快速發(fā)展的當(dāng)下，產(chǎn)品迭代速度不斷加快，對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)管理的精準(zhǔn)性、高效性提出了更高要求。傳統(tǒng)立體倉(cāng)儲(chǔ)模式依賴(lài)人工記錄與條碼掃描，在面對(duì)光電產(chǎn)品小批量、多品類(lèi)、高價(jià)值的存儲(chǔ)需求時(shí)，逐漸暴露出貨位混亂、出入庫(kù)效率低、盤(pán)點(diǎn)誤差大等問(wèn)題，嚴(yán)重制約了企業(yè)的整體運(yùn)營(yíng)效率。而 RFID(無(wú)線射頻識(shí)別)技術(shù)的出現(xiàn)，為光電行業(yè)立體倉(cāng)儲(chǔ)的智能化升級(jí)提供了全新解決方案，實(shí)現(xiàn)了倉(cāng)儲(chǔ)效率的翻倍提升，成為推動(dòng)行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。

  • ESP32憑什么成物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)“香餑餑”？

    在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量突破千億級(jí)的今天，開(kāi)發(fā)者對(duì)核心芯片的訴求已從單一功能轉(zhuǎn)向“全棧集成+生態(tài)協(xié)同”。樂(lè)鑫科技推出的ESP32憑借其獨(dú)特的“雙核架構(gòu)+無(wú)線雙模+開(kāi)源生態(tài)”組合，成為智能家居、工業(yè)監(jiān)控、可穿戴設(shè)備等領(lǐng)域的首選方案，其技術(shù)優(yōu)勢(shì)可拆解為三大核心維度。

  • 為什么 GPU 芯片需要嵌入式液冷?

    在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，人工智能(AI)和高性能計(jì)算(HPC)的迅猛發(fā)展對(duì) GPU 芯片的性能提出了極高要求。隨著 GPU 計(jì)算密度和功耗的不斷攀升，散熱問(wèn)題成為了制約其性能發(fā)揮的關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)的風(fēng)冷方案已難以滿(mǎn)足日益增長(zhǎng)的散熱需求，嵌入式液冷技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為解決 GPU 芯片散熱難題的有效途徑。

  • MCP：在傳統(tǒng) API 之外重塑 AI 開(kāi)發(fā)

    在人工智能飛速發(fā)展的當(dāng)下，大模型展現(xiàn)出了強(qiáng)大的語(yǔ)言理解與生成能力。然而，要讓這些模型真正在實(shí)際場(chǎng)景中發(fā)揮作用，與外部豐富的工具及數(shù)據(jù)源順暢交互至關(guān)重要。在此背景下，Model Context Protocol(MCP)，即模型上下文協(xié)議應(yīng)運(yùn)而生，正悄然改寫(xiě) AI 開(kāi)發(fā)的固有模式，在傳統(tǒng) API 之外開(kāi)辟出一片新的天地。

  • 在DAB中的一種高效控制策略介紹

    在DAB中，兩個(gè)橋的占空比通常保持在50%，功率流動(dòng)是通過(guò)改變兩個(gè)電橋之間的相位即相移(phase shift)而實(shí)現(xiàn)的。

  • 平安城市視頻監(jiān)控架構(gòu)，端-邊-云協(xié)同的4K8K超高清編碼與存儲(chǔ)優(yōu)化

    在平安城市建設(shè)中，視頻監(jiān)控系統(tǒng)正從標(biāo)清向4K/8K超高清方向發(fā)展。超高清視頻雖能提供更豐富的細(xì)節(jié)(如人臉特征、車(chē)牌號(hào)碼)，但也帶來(lái)數(shù)據(jù)量激增(8K視頻碼流達(dá)100Mbps)、傳輸延遲升高、存儲(chǔ)成本攀升等問(wèn)題。端-邊-云協(xié)同架構(gòu)通過(guò)前端編碼壓縮、邊緣計(jì)算預(yù)處理、云端存儲(chǔ)優(yōu)化的三級(jí)體系，有效平衡了超高清監(jiān)控的畫(huà)質(zhì)需求與系統(tǒng)成本。本文從架構(gòu)設(shè)計(jì)、編碼優(yōu)化、存儲(chǔ)策略及工程實(shí)踐四個(gè)維度，解析該領(lǐng)域的創(chuàng)新解決方案。

  • 井蓋位移監(jiān)測(cè)系統(tǒng)：低功耗藍(lán)牙（BLE）與邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)預(yù)警設(shè)計(jì)

    在智慧城市建設(shè)中，井蓋位移監(jiān)測(cè)是保障市政設(shè)施安全運(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)人工巡檢方式存在效率低、響應(yīng)慢等問(wèn)題，而基于低功耗藍(lán)牙(BLE)與邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)預(yù)警系統(tǒng)，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)井蓋狀態(tài)的實(shí)時(shí)感知與智能分析。本文從系統(tǒng)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用場(chǎng)景及工程實(shí)踐四個(gè)維度，解析該領(lǐng)域的創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案。

  • 邊緣AI在M2M中的應(yīng)用：TensorFlow Lite Micro的輕量化模型部署與優(yōu)化

    在萬(wàn)物互聯(lián)的M2M(機(jī)器對(duì)機(jī)器)通信場(chǎng)景中，邊緣AI正通過(guò)將計(jì)算能力下沉至終端設(shè)備，重構(gòu)傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。以TensorFlow Lite Micro(TFLite Micro)為核心的輕量化模型部署方案，憑借其低功耗、低延遲與高隱私性，成為工業(yè)巡檢、智慧物流、智能安防等領(lǐng)域的核心驅(qū)動(dòng)力。本文從模型輕量化、硬件協(xié)同優(yōu)化及典型應(yīng)用場(chǎng)景三個(gè)維度，剖析邊緣AI在M2M中的技術(shù)實(shí)踐與價(jià)值突破。

  • AI賦能視頻分析：基于YOLOv8的實(shí)時(shí)人臉識(shí)別與行為異常檢測(cè)算法

    在智慧城市與工業(yè)4.0的雙重驅(qū)動(dòng)下，視頻分析技術(shù)正經(jīng)歷從看得見(jiàn)到看得懂的范式躍遷?；赮OLOv8的實(shí)時(shí)人臉識(shí)別與行為異常檢測(cè)算法，通過(guò)深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)的深度融合，構(gòu)建起覆蓋"感知-理解-決策"的全鏈路智能分析體系。該技術(shù)不僅在安防監(jiān)控、零售分析等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商業(yè)化落地，更在工業(yè)安全、醫(yī)療監(jiān)護(hù)等場(chǎng)景中展現(xiàn)出革命性?xún)r(jià)值。

  • 從算法到 RTL 實(shí)現(xiàn)：FPGA 工程師的實(shí)操指南

    在現(xiàn)代數(shù)字系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，將算法高效地轉(zhuǎn)化為 RTL(寄存器傳輸級(jí))實(shí)現(xiàn)是 FPGA 工程師的核心任務(wù)之一。這一過(guò)程不僅需要對(duì)算法有深入理解，還需掌握 FPGA 的硬件特性和設(shè)計(jì)技巧。本文將詳細(xì)介紹從算法到 RTL 實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵步驟，幫助 FPGA 工程師更好地完成這一復(fù)雜而關(guān)鍵的工作。

  • 機(jī)器能超越人類(lèi)?探尋人工智能的未來(lái)

    在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下，人工智能(AI)已從科幻作品中的概念，逐步滲透到現(xiàn)實(shí)生活的各個(gè)角落，深刻地改變著人們的生活與工作方式。從智能手機(jī)中的語(yǔ)音助手，到醫(yī)療領(lǐng)域的疾病診斷輔助，從金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，到交通領(lǐng)域的自動(dòng)駕駛，AI 的身影無(wú)處不在。這一系列的變革引發(fā)了一個(gè)深刻且備受關(guān)注的問(wèn)題：機(jī)器能超越真正的人類(lèi)嗎?同時(shí)，人們也對(duì)人工智能未來(lái)的發(fā)展充滿(mǎn)了好奇與期待。

  • 用 Python 實(shí)現(xiàn)網(wǎng)表分模塊統(tǒng)計(jì)面積

    在集成電路設(shè)計(jì)流程中，網(wǎng)表作為連接邏輯設(shè)計(jì)與物理實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵橋梁，其分模塊面積統(tǒng)計(jì)對(duì)于芯片性能優(yōu)化、成本控制和資源分配具有重要意義。本文將詳細(xì)介紹如何利用 Python 實(shí)現(xiàn)網(wǎng)表分模塊統(tǒng)計(jì)面積的功能，從網(wǎng)表數(shù)據(jù)解析到面積計(jì)算與結(jié)果可視化，為集成電路設(shè)計(jì)人員提供一套高效、靈活的解決方案。

  • 能源轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵拼圖：能量收集與儲(chǔ)能技術(shù)正在改變什么?

    在可持續(xù)能源蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，如何高效獲取、存儲(chǔ)并利用能源，已成為全球科技創(chuàng)新的核心議題。隨著全球氣候變化和能源需求增長(zhǎng)的雙重壓力，清潔能源的高效利用正成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)。而在新能源時(shí)代，能量收集與存儲(chǔ)技術(shù)的重要性愈加凸顯。

  • 數(shù)學(xué)訓(xùn)練讓 AI 變笨?強(qiáng)化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)的差異

    在人工智能的發(fā)展歷程中，我們往往認(rèn)為更多的訓(xùn)練、更復(fù)雜的數(shù)據(jù)能讓 AI 變得更加智能。然而，近期一些研究卻揭示了令人意外的現(xiàn)象：對(duì)小型 AI 語(yǔ)言模型進(jìn)行數(shù)學(xué)訓(xùn)練時(shí)，過(guò)度訓(xùn)練可能會(huì)導(dǎo)致其表現(xiàn)急劇下降，甚至出現(xiàn) “變笨” 的情況。與此同時(shí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)這兩種主流學(xué)習(xí)方式在其中所起的作用也大相徑庭，它們的差異值得深入探討。

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