在現(xiàn)代工業(yè)體系中,機(jī)械設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行是保障生產(chǎn)效率與產(chǎn)品質(zhì)量的核心要素。然而,作為機(jī)械系統(tǒng)中常見的連接部件,鉸鏈的磨損問題長期困擾著設(shè)備維護(hù)領(lǐng)域。傳統(tǒng)維護(hù)方式依賴定期檢修或故障后維修,不僅造成資源浪費(fèi),還可能因突發(fā)故障導(dǎo)致生產(chǎn)線停滯。隨著人工智能技術(shù)的突破,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的鉸鏈磨損監(jiān)測與剩余壽命評估(AI預(yù)測維護(hù))技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,為工業(yè)設(shè)備維護(hù)提供了智能化解決方案。
汽車圖像傳感器已從單一成像工具進(jìn)化為 ADAS 系統(tǒng)的 “核心神經(jīng)末梢”,其技術(shù)突破正重構(gòu)行車安全的底層邏輯。當(dāng)前主流的 CMOS 傳感器通過硬件升級實(shí)現(xiàn)了性能躍遷 —— 分辨率從早期 640×480 像素躍升至 4096×2048 像素級別,配合 120dB 以上的動態(tài)范圍,可精準(zhǔn)捕捉 250 米外的目標(biāo)特征。安森美 Hyperlux?系列傳感器憑借 150dB 高動態(tài)范圍技術(shù),能輕松應(yīng)對進(jìn)出隧道時的光線劇變,避免因過曝或欠曝導(dǎo)致的行人漏檢風(fēng)險(xiǎn)。
在當(dāng)今數(shù)字化浪潮中,智算時代正以前所未有的速度席卷而來。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等前沿技術(shù)的迅猛發(fā)展,對算力的需求呈指數(shù)級增長。數(shù)據(jù)中心作為算力的核心承載平臺,其規(guī)模和復(fù)雜度不斷攀升,而由此帶來的散熱問題成為了制約行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸。在此背景下,液冷技術(shù)憑借其卓越的散熱性能,逐漸嶄露頭角,成為智算時代數(shù)據(jù)中心散熱的 “救星”。
在自動駕駛技術(shù)的感知體系中,激光雷達(dá)(LiDAR)憑借其獨(dú)特的三維感知能力,成為破解復(fù)雜路況難題的關(guān)鍵設(shè)備。這種通過激光束探測環(huán)境的遙感技術(shù),以厘米級精度、全天候可靠性構(gòu)建起車輛的 “感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”,支撐著高精地圖繪制、精準(zhǔn)定位、障礙物檢測等核心功能的實(shí)現(xiàn),為自動駕駛的安全落地奠定基礎(chǔ)。
當(dāng) “蘿卜快跑” 的無人出租車在城市街道穿梭,當(dāng)華為 ADS 4.0 將高階智駕變?yōu)?20 萬元級車型標(biāo)配,無人駕駛技術(shù)正從實(shí)驗(yàn)室加速闖入現(xiàn)實(shí)。這場技術(shù)革命在重構(gòu)交通生態(tài)的同時,也正將多個傳統(tǒng)行業(yè)推向生存懸崖,其帶來的沖擊遠(yuǎn)超技術(shù)迭代本身,成為重塑產(chǎn)業(yè)格局的關(guān)鍵力量。
在智能家居設(shè)備向全屋互聯(lián)演進(jìn)的趨勢下,主控芯片的無線通信能力已成為決定產(chǎn)品競爭力的核心要素。本文以ESP32與Raspberry Pi Pico(含Pico W版本)為典型樣本,從技術(shù)架構(gòu)、通信性能、應(yīng)用場景三個維度展開對比分析,為開發(fā)者提供選型決策依據(jù)。
農(nóng)業(yè)智能溫室作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技的核心載體,通過環(huán)境傳感器、自動灌溉系統(tǒng)與AI病蟲害預(yù)警的深度集成,實(shí)現(xiàn)了從環(huán)境調(diào)控到作物健康管理的全流程智能化。這種技術(shù)融合不僅提升了資源利用效率,更重構(gòu)了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)模式,為應(yīng)對氣候變化、保障糧食安全提供了創(chuàng)新解決方案。
用戶對設(shè)備管理的精準(zhǔn)性、場景交互的沉浸感提出了更高要求。傳統(tǒng)定位技術(shù)(如Wi-Fi、藍(lán)牙)受限于精度與抗干擾能力,難以滿足復(fù)雜家居環(huán)境下的需求。超寬帶(Ultra-Wideband, UWB)技術(shù)憑借厘米級定位精度、強(qiáng)抗多徑效應(yīng)能力及低延遲特性,成為智能家居設(shè)備追蹤與空間感知的核心解決方案。其通過精準(zhǔn)識別設(shè)備位置與空間關(guān)系,重新定義了人機(jī)交互、環(huán)境適應(yīng)及能源管理的邊界。
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)迅猛發(fā)展,遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)已成為農(nóng)業(yè)、工業(yè)、城市管理等領(lǐng)域智能化轉(zhuǎn)型的核心支撐。LoRa(Long Range)技術(shù)憑借其超遠(yuǎn)距離傳輸、超低功耗和海量節(jié)點(diǎn)接入能力,成為遠(yuǎn)程控制場景中的理想通信方案。尤其在智能灌溉系統(tǒng)中,LoRa通過無線上傳實(shí)現(xiàn)環(huán)境數(shù)據(jù)實(shí)時監(jiān)測與設(shè)備遠(yuǎn)程調(diào)控,結(jié)合低功耗設(shè)計(jì)延長設(shè)備續(xù)航,為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)提供高效、可持續(xù)的解決方案。
人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。
云計(jì)算(cloud computing)是分布式計(jì)算的一種,指的是通過網(wǎng)絡(luò)“云”將巨大的數(shù)據(jù)計(jì)算處理程序分解成無數(shù)個小程序,然后,通過多部服務(wù)器組成的系統(tǒng)進(jìn)行處理和分析這些小程序得到結(jié)果并返回給用戶。
機(jī)器學(xué)習(xí)模型從實(shí)驗(yàn)室環(huán)境到實(shí)際生產(chǎn)系統(tǒng)的部署,是算法價值落地的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。MATLAB作為工程計(jì)算與數(shù)據(jù)分析的集成環(huán)境,憑借其豐富的工具箱和交互式開發(fā)模式,為分類與回歸模型的快速驗(yàn)證、參數(shù)調(diào)優(yōu)及部署提供了高效解決方案。本文將圍繞MATLAB環(huán)境下分類與回歸算法的部署流程,探討如何通過系統(tǒng)化方法實(shí)現(xiàn)模型性能優(yōu)化與工程化應(yīng)用。
在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時代,人工智能(AI)已成為推動各行業(yè)變革的核心力量。從智能家居到智能交通,從醫(yī)療診斷到金融風(fēng)控,AI 的身影無處不在。然而,隨著 AI 應(yīng)用的不斷拓展和深化,對算力的需求呈爆發(fā)式增長,同時能耗問題也日益凸顯。在此背景下,低功耗大算力技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,成為了助力 AI 生態(tài)持續(xù)、健康發(fā)展的關(guān)鍵因素。
在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下,AI 與無人駕駛的融合正成為汽車行業(yè)變革的核心驅(qū)動力。這一融合不僅預(yù)示著出行方式的巨大轉(zhuǎn)變,更將在汽車電子架構(gòu)領(lǐng)域催生前所未有的發(fā)展機(jī)遇,堪稱汽車產(chǎn)業(yè)的世紀(jì)性變革。
在全球積極邁向無碳社會以及能源短缺問題日益嚴(yán)峻的大背景下,可再生能源承載著世界各國的深切期望,成為推動可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵力量。為了更高效地利用這些寶貴的能源資源,提升能源利用效率、改進(jìn)逆變器技術(shù)迫在眉睫,這已成為當(dāng)下能源領(lǐng)域的核心任務(wù)。而在這一過程中,功率元器件和模擬 IC 發(fā)揮著舉足輕重的作用,它們?nèi)缤軆x器中的核心齒輪,在很大程度上決定了逆變器的節(jié)能性能與效率。通過精準(zhǔn)匹配應(yīng)用場景,合理選用功率元器件和模擬 IC,能夠顯著提升逆變器的功率轉(zhuǎn)換效率,大幅降低工業(yè)設(shè)備的功耗,為實(shí)現(xiàn)節(jié)能目標(biāo)提供堅(jiān)實(shí)保障。接下來,本文將深入剖析在新型逆變器中廣泛應(yīng)用的先進(jìn)功率元器件和模擬 IC 的獨(dú)特特性及顯著優(yōu)勢。