• 超声波雷达的主要性能指标

    超声波雷达的主要性能指标包括工作频率、工作温度、灵敏度、多普勒效应、温度影响、噪声干扰、线性驱动干扰、机械特性等。这些指标对于评估超声波雷达的性能优劣十分重要。

    消费电子
    2024-02-02
    超声波雷达 工作频率

  • 超声波雷达最佳指标

    超声波雷达是一种利用超声波技术进行测距和探测目标的雷达系统。它通过发射超声波脉冲，并根据波与物体的相互作用来判断目标的距离、形状、尺寸和速度等信息。超声波雷达广泛应用于测量、安全、导航、探测和定位等领域。

    消费电子
    2024-02-02
    超声波雷达

  • 超声波雷达灵敏度怎么设置

    超声波雷达是一种利用超声波进行测距的传感器装置，具有测距精度高、测距稳定、可靠性高、抗干扰能力强等优点。在车载传感器中，超声波雷达是最常见的品种之一，主要用于倒车雷达和自动泊车辅助系统。

    测试测量
    2024-02-02
    灵敏度 超声波雷达

  • 显卡有什么区别吗

    显卡(Video card，Graphics card)全称显示接口卡，又称显示适配器，是个人计算机最基本配置、最重要的配件之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，是电脑进行数模信号转换的设备，承担输出显示图形的任务。具体来说，显卡接在电脑主板上，它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来，同时显卡还有图像处理能力，可协助CPU工作，提高整体的运行速度。

    消费电子
    2024-02-02
    显卡 集成显卡

  • 机器学习与数据挖掘的区别

    机器学习是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为，通过不断地获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构，并不断改善自身的性能。机器学习涉及多个学科，包括概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等。

    智能应用
    2024-02-02
    机器学习 数据挖掘

  • 机器学习与深度学习的区别

    机器学习是一门多学科交叉的学科，其核心是研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，从而获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，并不断改善自身的性能。机器学习利用算法让机器从大量数据中学习规律，并根据这些规律对新的数据进行预测或分类。机器学习已经在人工智能、计算机视觉、自然语言处理等领域中得到了广泛的应用。

    智能应用
    2024-02-02
    机器学习 深度学习

  • 谷歌为裁员耗资数十亿美元 包括18亿美元房地产损失

    在通常的印象中，裁员是为了节省成本。不过在短期内，裁员带来的结果可能却是巨大的成本开支。谷歌在去年和今年的裁员上耗费了数十亿美元，很好地印证了这一情况。

    极客网
    2024-02-02
    裁员 谷歌

  • 研究报告：2023年量子计算风险投资暴跌50%至12亿美元

    研究表明，尽管各国政府在量子计算领域的支出承诺不断飙升，但风险投资公司（VC）对量子计算的投资却在2023年大幅下降了50%。

    极客网
    2024-02-02
    量子计算

  • 语音识别系统包括哪五个部分

    语音识别系统是一种通过捕捉语音信号后对其进行分析和处理的技术。它主要依赖于模式匹配、统计建模和人工神经网络等方法来进行语音识别操作。语音识别系统本质上是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元。

    智能应用
    2024-02-01
    语音识别 语音信号

  • 语音识别技术在智能家居中的应用

    语音识别技术在智能家居中有广泛的应用。具体来说，智能家居语音识别技术可以帮助用户更加便捷地控制家电，比如用户可以通过语音指令开启或关闭灯光、电视、空调等家电设备。通过语音控制，用户可以不用离开自己的位置或者拿起遥控器等设备，就能更加方便地进行家电管理。

    智能应用
    2024-02-01
    智能家居 语音识别

  • 语音识别技术的应用领域.

    语音识别技术，也被称为自动语音识别(Automatic Speech Recognition，ASR)，是将人类的语音转化为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。语音识别系统的任务主要是将语音转成对应的文字。

    智能应用
    2024-02-01
    语音识别 ASR

  • type-c转接头怎么用

    Type-C转接头是一种可以将Type-C接口转换为其他类型接口的转换器，让设备可以使用不同类型的线缆或插头进行充电或数据传输。

    智能硬件
    2024-02-01
    转换器 type-c

  • 人工智能与机器学习的区别

    人工智能和机器学习是两个经常被提及的术语，但它们之间存在一些重要的区别。

    智能应用
    2024-02-01
    人工智能 机器学习

  • 机器学习有什么特点

    机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式， 并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。

    智能应用
    2024-02-01
    机器学习 统计学

  • 机器学习基础原理算法

    机器学习是人工智能领域中的一个重要分支，通过研究如何从数据中获取知识和模式，让计算机能够自动地识别和预测未知的数据。本文将对机器学习中的一些基础算法和原理进行更深入的探讨。

    智能应用
    2024-02-01
    机器学习 基础原理
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