物联网

无线充电技术：标准与能效瓶颈的挑战与突破

无线充电技术，作为现代科技领域的一项创新，正逐步改变着我们的生活方式。从智能手机到电动汽车，无线充电的应用场景日益广泛，为用户提供了前所未有的便捷性。然而，尽管无线充电技术发展迅速，其在标准和能效方面仍面临诸多瓶颈，这些挑战不仅影响着技术的普及速度，也限制了其进一步的发展潜力。本文将深入探讨无线充电技术在标准和能效方面所面临的瓶颈，并分析可能的突破路径。

RT-Thread、RT-Linux与Zephyr实时性对比

在嵌入式系统领域，实时性是一个至关重要的指标，它直接关系到系统对外部事件的响应速度和处理效率。在众多实时操作系统（RTOS）中，RT-Thread、RT-Linux和Zephyr因其各自的特点和优势，成为业界广泛关注的焦点。本文将从实时性角度出发，对这三款RTOS进行详细对比。

PLOOC的优点和局限性是什么

PLOOC（Protected-Low-overhead-Object-Oriented-programming-with-ansi-C）作为一种在C语言中实现面向对象编程（OOP）的框架，具有其独特的优点和局限性。

提高Boost电路的性能的优化策略

优化Boost电路的性能，可以从多个方面入手，以下是一些关键的优化策略：

esp8266 如何读取串口数据

AWSCDK基础结构作为抽象数据类型，第三部分

在我们CDK系列的第三部分，项目3，在相同的信息库，将用来说明一些先进的夸AWS集成特性，连同几个技巧特定的休息，众所周知，红帽实现雅加达休息规范。

虹膜识别应用中图像采集的工作原理

虹膜识别在全球的使用率正在赶超指纹和人脸识别等其他流行的生物识别应用。虹膜识别是一种高精度技术，因为人类的虹膜图案不会随着年龄的增长而改变，而且更难伪造。然而，虹膜的合格图像也比人脸或指纹更难捕捉。

AWSCDK基础结构作为抽象数据类型，第一部分

基础设施作为代码(IaC)，是一种用代码定义基础设施元素的实践。这与通过GUI(图形用户界面)来实现它相反，例如，AWS控制台。其思想是，为了具有确定性和可重复性，云基础设施必须在一个基于用编程语言表达的模型的抽象描述中被捕获，以便允许操作的自动化，否则应该手动执行。

建立安全的人工智能管理系统防止数据被破坏的技术

随着人工智能的不断发展, 大型语言模型 从医疗保健到金融,在各个行业都变得越来越普遍。然而,随着它们的使用日益增多,确保API的安全是至关重要的责任,使这些模型能够与外部系统交互。开发人员发展方案方法对设计和实施至关重要 安全API 对于人工智能LLMS,确保敏感数据不受可能的破坏。本文探讨了创建安全的人工智能LLIMIS的最佳实践,并探讨了开发人员信息管理系统在防止数据破坏方面的重要作用。

建立强大的人工智能和机器学习管道最佳做法和工具

人工智能和机器学习已经从实验技术演变为现代商业战略的重要组成部分。有效构建和部署AI/ML模型的公司获得了显著的竞争优势,但创建一个功能齐全的AI系统是复杂的,涉及多个阶段。

神经网络从感知到深入学习

从受到人类大脑的启发,到发展出能够获得非凡成就的复杂模型, 神经网络 已经走了很长一段路。在接下来的博客中,我们将深入讨论神经网络的技术历程--从基本感知器到先进的深度学习架构,推动人工智能的创新。

如何缩放RAG并构建更精确的LLMS

恢复增强一代 RAG已经成为一种主要的模式,以消除幻觉和其他影响大型语言模型内容生成的不准确。然而,RAP需要围绕它的正确的数据体系结构来有效和高效地扩展。数据流方法为向LLMS提供大量不断丰富、可信的数据以产生准确结果的最佳架构奠定了基础。这种方法还允许数据和应用程序团队独立工作和规模化,以加快创新。

如何在单片机上实现人工智能

越来越多的人工智能(AI)在互联网上的东西设备中创造智能的'爱'设备,各种应用正受益于这些智能设备。他们学习数据,在没有人为干预的情况下做出自主决策,导致产品与环境进行更合乎逻辑、更像人类的互动。

使用和学习人工智能堆栈的lm驱动产品，建立AI膳食计划，第1部分,正确的成分数据集的创建

忘记你对人工智能的了解。这不仅仅是科技巨头和拥有大量工程师和研究生的大学。建立有用的智能系统的力量是你力所能及的.感谢令人难以置信的进步 大型语言模型 (LLMS)--就像双子座和Tg-1的动力一样--你可以创建由Ai驱动的产品,这些产品过去需要一个工程师团队。在这一系列中,我们将从一个美味的用例开始,揭示建立LOM驱动的应用程序的过程:创建一个个性化的AI膳食计划。

使用和学习人工智能堆栈的lm驱动产品，建立AI膳食计划，第2部分，分析数据集内容

你已经阅读了这个理论,了解了数据的重要性以及所有可以使用的方法。我们准备好开始创建数据集了吗?呃,没那么快。我们需要确保我们了解问题空间,并使用它来确定我们甚至需要什么数据。