• 在MCU端部署GRU模型实现鼾声检测：科技与健康管理的融合

    随着人工智能技术的快速发展，深度学习模型在各个领域的应用日益广泛。特别是在医疗健康领域，深度学习模型的引入为疾病的早期检测、持续监测和健康管理提供了全新的解决方案。鼾声检测作为睡眠呼吸障碍监测的重要一环，也受益于深度学习技术的发展。本文将探讨在微控制器单元（MCU）端部署门控循环单元（GRU）模型实现鼾声检测的技术背景、实现方法及其潜在应用。

    智能应用
    2024-10-24
    MCU GRU 鼾声检测

  • PIC64GX MPU 面向智能边缘计算应用

    智慧城市、远程监控、自动驾驶汽车和智能视觉等多种应用对智能边缘计算的需求正在不断增加。在本文中，我们重点介绍 Microchip Technology 全新 PIC64GX 系列 64 位微处理器的一些功能。

    智能应用
    2024-10-20
    MPU PIC64GX

  • 利用光伏能源驱动无电池物联网

    随着物联网(IoT)技术的快速发展，越来越多的设备连接到网络中，使得我们的生活和工作变得更加智能化和便捷。然而，传统物联网设备大多依赖电池供电，这不仅增加了维护成本，还对环境造成了不小的负担。近年来，利用光伏能源驱动无电池物联网的概念逐渐兴起，为解决这一问题提供了新的思路。本文将探讨光伏能源在无电池物联网中的应用、优势、挑战以及未来的发展方向。

    智能应用
    2024-10-14
    设备 物联网 光伏能源

  • 企业生成式 AI 应用的架构模式：DSFT、RAG、RAFT 和 GraphRAG

    最佳设计的企业架构是任何组织 IT 系统的支柱，它支持实现组织业务目标的基础构建块。架构包括最佳实践、明确概述的策略、通用框架和指导方针，供工程团队和其他利益相关者选择正确的工具来完成任务。企业架构主要由支持业务线的架构团队管理。在大多数组织中，架构团队负责概述架构模式和通用框架，这将有助于工程和产品团队不必花费数小时的精力进行概念验证，而是帮助他们采用基于模式设计核心构建块的策略。

    智能应用
    2024-10-13
    生成式 AI DSFT RAG RAFT

  • 理解卷积神经网络

    神经网络是一种系统，或者说是神经元的结构，它使人工智能能够更好地理解数据，从而解决复杂的问题。虽然网络类型多种多样，但本系列文章将仅关注卷积神经网络 (CNN)。CNN 的主要应用领域是模式识别和对输入数据中包含的对象进行分类。CNN 是一种用于深度学习的人工神经网络。这种网络由一个输入层、几个卷积层和一个输出层组成。卷积层是最重要的组件，因为它们使用一组独特的权重和过滤器，使网络能够从输入数据中提取特征。数据可以有多种不同的形式，例如图像、音频和文本。这种特征提取过程使 CNN 能够识别数据中的模式。通过从数据中提取特征，CNN 使工程师能够创建更有效、更高效的应用程序。为了更好地理解 CNN，我们将首先讨论经典的线性规划。

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    2024-10-13
    人工智能 卷积神经网络

  • 机器学习和人工智能如何改变移动应用中的医疗诊断

    长期以来，医疗保健一直是一个数据密集型领域，而如今，人工智能和机器学习的融合正在开辟新的领域，尤其是在诊断领域。作为开发人员，我们处于这一转变的前沿，构建移动应用程序，帮助患者和医疗保健专业人员更快地做出更好的决策。从提高诊断准确性到加快早期疾病检测，人工智能驱动的移动应用程序正成为现代医疗保健中不可或缺的工具。

    智能应用
    2024-10-13
    人工智能 机器学习 医疗诊断

  • 分布式互斥的高效容错解决方案

    在分布式系统领域，确保在任何给定时间只有一个进程可以访问共享资源至关重要——这就是互斥发挥作用的地方。如果没有可靠的方法来实施互斥，系统很容易遇到数据不一致或竞争条件等问题，从而可能导致灾难性的故障。随着分布式系统变得越来越复杂，对管理共享资源访问的强大算法的需求变得越来越重要。

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    2024-10-13
    分布式系统 互斥应用

  • 定义 2024 年的 7 种产品设计趋势

    进入 2024 年，令人着迷的技术融合为新型创新设备打开了大门。人工智能/机器学习、电池创新、先进机器人技术和物联网的并行路径正在碰撞，为解决新旧挑战提供了新颖的方法。

    智能应用
    2024-10-13
    AI 设计趋势

  • 通过智能分块和元数据集成获得更好的搜索结果

    通常，我们开发基于 LLM 的检索应用程序的知识库包含大量各种格式的数据。为了向LLM提供最相关的上下文来回答知识库中特定部分的问题，我们依赖于对知识库中的文本进行分块并将其放在方便的位置。

    智能应用
    2024-10-13
    智能分块 元数据集成

  • 深度学习实践者指南

    我们的世界正在经历一场由深度神经网络驱动的人工智能革命。随着 Apple Intelligence 和 Gemini 的出现，人工智能已经普及到每个拥有手机的人。除了消费者人工智能之外，我们还将深度学习模型应用于汽车、金融、医疗、制造业等多个行业。这促使许多工程师学习深度学习技术并将其应用于解决项目中的复杂问题。为了帮助这些工程师，必须制定一些指导原则，以防止在构建这些黑盒模型时出现常见的陷阱。

    智能应用
    2024-10-13
    人工智能 深度学习

  • 人工智能带来的治理框架的演变

    我们已经看到，有效运行项目和开展业务都依赖于治理框架。该框架列出了管理的基本原则。这些原则有助于使企业的所有主要利益相关者与指导原则目标保持一致，例如定义绩效标准、确定可接受的风险水平以及确定报告的方式和内容。这些核心思想是所有项目都必须遵守的。创建这样的框架可能需要大量工作，但一旦所有利益相关者都同意这个框架，它就可以在整个项目管理生命周期中得到利用。

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    2024-10-13
    人工智能 治理框架

  • 优化数据管理以实现 AI 成功：行业见解和最佳实践

    随着人工智能 (AI) 不断改变行业，组织在管理和利用 AI 计划数据方面面临越来越大的挑战。最近的行业调查和专家见解强调了有效的数据管理在 AI 成功中的关键作用。本文探讨了 AI 项目数据管理的主要趋势、挑战和最佳实践，为开发人员、工程师和架构师提供了宝贵的见解。

    智能应用
    2024-10-13
    人工智能 数据管理

  • 智能科技与物联网：编织未来美好生活的经纬

    在21世纪的科技浪潮中，智能科技与物联网(IoT)如同两股强大的驱动力，正以前所未有的速度重塑着我们的世界，为我们勾勒出一幅幅关于未来美好生活的壮丽画卷。从智能家居到智慧城市，从智能交通到精准医疗，智能科技与物联网的融合不仅极大地提升了生活品质，更在环境保护、资源优化配置、社会福祉等方面展现出无限潜力。本文将深入探讨这两者如何携手并进，共同助力构建一个更加智能、高效、和谐的未来社会。

    智能应用
    2024-10-13
    物联网 智能科技 科技浪潮

  • 如何掘金万亿消费物联网市场?

    随着信息技术的飞速发展，物联网(IoT)作为数字化转型的重要驱动力，正逐渐渗透到各个行业和领域，特别是在消费物联网市场，其潜力更是不可估量。据市场分析，预计到2024年，中国物联网市场规模将超过7.5万亿元人民币，这一数字背后隐藏着巨大的商业机遇。那么，如何在这片万亿市场中掘金呢?本文将从市场需求理解、技术创新、产业链整合、用户体验优化等方面进行深入探讨。

    智能应用
    2024-10-10
    物联网 数字化 信息技术

  • 二进制补码及与原码的互相转换方法详解

    在数字计算机系统中，数据的表示和处理是至关重要的一环。二进制作为计算机内部的基本编码方式，其表示形式直接决定了计算机处理数据的效率和准确性。在二进制表示中，原码和补码是两种重要的编码方式，尤其在处理有符号整数时显得尤为重要。本文将深入探讨二进制补码的概念、作用以及其与原码的互相转换方法，为读者提供一个清晰、系统的理解框架。

    智能应用
    2024-10-10
    编码 二进制 数字计算机
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