深层次学习 是人工智能(AI)的一个基本组成部分。它的目的是使机器能够执行需要决策机制的任务,这些决策机制往往接近人类的推理机制。DL模型是许多先进应用的核心,如医疗诊断和自主驾驶。
电桥传感器因其高精度和广泛的应用范围，在工业自动化、生物医学、环境监测等领域发挥着重要作用。然而，在进行电桥传感器的电路设计时，常常会遇到一些复杂的问题，如信号增益不足、共模电压干扰、直流失调等。本文将详细探讨如何避免在电桥传感器电路设计中陷入这些困境，并提供相应的解决方案。
AI应用程序需要大量的能源消耗,通常是以服务器储存所或昂贵的现场可编程门阵列的形式出现。挑战在于提高计算能力,同时保持低能耗和低成本。现在,人工智能的应用正在看到强大的智能边缘计算带来的巨大变化。与传统的基于硬件的计算方法相比,基于硬件的卷积神经网络加速度正以其令人印象深刻的速度和功率,为计算性能开创一个新的时代。通过使传感器节点能够自己做出决定,智能边缘技术极大地降低了5G和Wi-Fi网络的数据传输速率。这正在为以前不可能的新兴技术和独特应用提供动力。例如,偏远地区的烟雾/火灾探测器或传感器层面的环境数据分析都已成为现实--所有这些都随着电池的使用年限而发生变化。为了检验这些功能是如何实现的,本文探索了一个CNN的硬件转换,一个专用的人工智能微控制器。
大数据分析是一个很重要的功能,但是纯粹的数据量被消化、处理和存储会很快变成一个财政负担。运行大数据平台、每秒处理数百万个事件的组织面临着一个持续的挑战:平衡对稳健数据管理的需求和成本效益。
随着电动汽车部门的不断发展,杀伤人员地雷的设计面临着更大的挑战。这些问题包括要求提高功率等级、扩大电压范围、提高可靠性和提高功率密度,同时保持高效运行。
起初,数据分层是存储系统用来降低数据存储成本的一种策略。这涉及到将常常无法访问的数据分组到更经济有效的存储数组选择中。例如,闲置一年或更长时间的数据可能会从昂贵的闪存层转移到更便宜的SATA磁盘层。即使它们非常昂贵,SSDS和闪存也可以归类为高性能存储类。主动使用并需要最大性能的较小数据集通常存储在闪存中。
在FPGA图像处理领域，仿真测试是不可或缺的一环，尤其是在处理复杂的图像数据时。读写BMP图片作为图像处理的基本操作之一，其仿真测试工程不仅有助于验证FPGA设计的正确性，还能在实际应用前发现并解决潜在问题。本文将详细介绍如何在FPGA中实现BMP图片的读写仿真测试工程，并附上相关代码示例。
在实际的应用电路中，处理瞬时脉冲对器件损害的最好办法，就是将瞬时电流从敏感器件引开。为达到这一目的，将TVS在线路板上与被保护线路并联。
降压-升压(Buck-Boost)转换器能够根据手头的应用使用相同的电路对电压进行升压或降压。
概述瞬态电压抑制二极管TVS(Transient Voltage Suppressor)，是一种具有双向稳压特性和双向负阻特性的过压保护器件，类似于压敏电阻器。
在FPGA（现场可编程门阵列）开发领域，随着人工智能（AI）技术的不断融入，如何高效地利用AI辅助设计成为了一个重要的研究课题。AI编程提示词，作为引导AI模型生成特定输出或优化设计的关键输入，其编写质量直接影响了AI辅助设计的效率和效果。本文将探讨FPGA开发中编写AI编程提示词的技巧，以期为开发者提供有价值的参考。
在数字信号处理、图像处理及高性能计算等领域，高速、可靠的数据传输协议是确保系统性能的关键因素。AXI4-Stream作为一种专为高速流数据传输设计的协议，正逐渐成为这些领域中的核心技术之一。本文将深入探讨AXI4-Stream协议的优势、技术特点及其在FPGA等硬件平台上的广泛应用。
随着物联网、无线传感器网络等技术的飞速发展，对微型化、低功耗电子设备的需求日益增加。传统的电池供电方式在续航能力和维护成本上逐渐显露出局限性，因此，从环境或信号中直接提取能量成为研究的热点。本文将详细介绍一种可从数字信号中提取能量的改进型电荷泵，探讨其工作原理、技术优势、实现方式以及潜在的应用前景。
在现代智能家居和电子设备高速发展的背景下，电源管理芯片作为电子设备的核心组件之一，其性能与稳定性直接决定了设备的整体表现。银联宝科技推出的TB1211非隔离智能插座电源方案芯片，以其高性能、低成本、多模式控制及完备的保护功能，成为了市场上备受瞩目的明星产品。本文将深入解析TB1211芯片的技术特点、工作原理、应用场景及其在市场中的竞争优势。
