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  • 一種基于LED光源的電氣控制系統(tǒng)

    LED智能調(diào)光系統(tǒng)是一種基于LED光源的電氣控制系統(tǒng)，主要應(yīng)用于酒店、展廳、劇場及商業(yè)建筑等場景，可實現(xiàn)動態(tài)調(diào)節(jié)光通量和照度。

  • 在DAB中的一種高效控制策略介紹

    在DAB中，兩個橋的占空比通常保持在50%，功率流動是通過改變兩個電橋之間的相位即相移(phase shift)而實現(xiàn)的。

  • 常用的調(diào)光技術(shù)之脈沖寬度調(diào)制(PWM)

    電容觸摸技術(shù)作為一種實用、時尚的人機交互方式，已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到各種電子產(chǎn)品，小到電燈開關(guān)，大到平板電腦、觸摸桌等。

  • 平安城市視頻監(jiān)控架構(gòu)，端-邊-云協(xié)同的4K8K超高清編碼與存儲優(yōu)化

    在平安城市建設(shè)中，視頻監(jiān)控系統(tǒng)正從標清向4K/8K超高清方向發(fā)展。超高清視頻雖能提供更豐富的細節(jié)(如人臉特征、車牌號碼)，但也帶來數(shù)據(jù)量激增(8K視頻碼流達100Mbps)、傳輸延遲升高、存儲成本攀升等問題。端-邊-云協(xié)同架構(gòu)通過前端編碼壓縮、邊緣計算預(yù)處理、云端存儲優(yōu)化的三級體系，有效平衡了超高清監(jiān)控的畫質(zhì)需求與系統(tǒng)成本。本文從架構(gòu)設(shè)計、編碼優(yōu)化、存儲策略及工程實踐四個維度，解析該領(lǐng)域的創(chuàng)新解決方案。

  • 井蓋位移監(jiān)測系統(tǒng)：低功耗藍牙（BLE）與邊緣計算的實時預(yù)警設(shè)計

    在智慧城市建設(shè)中，井蓋位移監(jiān)測是保障市政設(shè)施安全運行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)人工巡檢方式存在效率低、響應(yīng)慢等問題，而基于低功耗藍牙(BLE)與邊緣計算的實時預(yù)警系統(tǒng)，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)了對井蓋狀態(tài)的實時感知與智能分析。本文從系統(tǒng)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、應(yīng)用場景及工程實踐四個維度，解析該領(lǐng)域的創(chuàng)新設(shè)計方案。

  • 邊緣AI在M2M中的應(yīng)用：TensorFlow Lite Micro的輕量化模型部署與優(yōu)化

    在萬物互聯(lián)的M2M(機器對機器)通信場景中，邊緣AI正通過將計算能力下沉至終端設(shè)備，重構(gòu)傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)。以TensorFlow Lite Micro(TFLite Micro)為核心的輕量化模型部署方案，憑借其低功耗、低延遲與高隱私性，成為工業(yè)巡檢、智慧物流、智能安防等領(lǐng)域的核心驅(qū)動力。本文從模型輕量化、硬件協(xié)同優(yōu)化及典型應(yīng)用場景三個維度，剖析邊緣AI在M2M中的技術(shù)實踐與價值突破。

  • AI賦能視頻分析：基于YOLOv8的實時人臉識別與行為異常檢測算法

    在智慧城市與工業(yè)4.0的雙重驅(qū)動下，視頻分析技術(shù)正經(jīng)歷從看得見到看得懂的范式躍遷。基于YOLOv8的實時人臉識別與行為異常檢測算法，通過深度學(xué)習(xí)與計算機視覺的深度融合，構(gòu)建起覆蓋"感知-理解-決策"的全鏈路智能分析體系。該技術(shù)不僅在安防監(jiān)控、零售分析等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商業(yè)化落地，更在工業(yè)安全、醫(yī)療監(jiān)護等場景中展現(xiàn)出革命性價值。

  • 從算法到 RTL 實現(xiàn)：FPGA 工程師的實操指南

    在現(xiàn)代數(shù)字系統(tǒng)設(shè)計中，將算法高效地轉(zhuǎn)化為 RTL(寄存器傳輸級)實現(xiàn)是 FPGA 工程師的核心任務(wù)之一。這一過程不僅需要對算法有深入理解，還需掌握 FPGA 的硬件特性和設(shè)計技巧。本文將詳細介紹從算法到 RTL 實現(xiàn)的關(guān)鍵步驟，幫助 FPGA 工程師更好地完成這一復(fù)雜而關(guān)鍵的工作。

  • 機器能超越人類?探尋人工智能的未來

    在科技飛速發(fā)展的當下，人工智能(AI)已從科幻作品中的概念，逐步滲透到現(xiàn)實生活的各個角落，深刻地改變著人們的生活與工作方式。從智能手機中的語音助手，到醫(yī)療領(lǐng)域的疾病診斷輔助，從金融行業(yè)的風(fēng)險預(yù)測，到交通領(lǐng)域的自動駕駛，AI 的身影無處不在。這一系列的變革引發(fā)了一個深刻且備受關(guān)注的問題：機器能超越真正的人類嗎?同時，人們也對人工智能未來的發(fā)展充滿了好奇與期待。

  • 用 Python 實現(xiàn)網(wǎng)表分模塊統(tǒng)計面積

    在集成電路設(shè)計流程中，網(wǎng)表作為連接邏輯設(shè)計與物理實現(xiàn)的關(guān)鍵橋梁，其分模塊面積統(tǒng)計對于芯片性能優(yōu)化、成本控制和資源分配具有重要意義。本文將詳細介紹如何利用 Python 實現(xiàn)網(wǎng)表分模塊統(tǒng)計面積的功能，從網(wǎng)表數(shù)據(jù)解析到面積計算與結(jié)果可視化，為集成電路設(shè)計人員提供一套高效、靈活的解決方案。

  • 能源轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵拼圖：能量收集與儲能技術(shù)正在改變什么?

    在可持續(xù)能源蓬勃發(fā)展的當下，如何高效獲取、存儲并利用能源，已成為全球科技創(chuàng)新的核心議題。隨著全球氣候變化和能源需求增長的雙重壓力，清潔能源的高效利用正成為全球關(guān)注的焦點。而在新能源時代，能量收集與存儲技術(shù)的重要性愈加凸顯。

  • 數(shù)學(xué)訓(xùn)練讓 AI 變笨?強化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)的差異

    在人工智能的發(fā)展歷程中，我們往往認為更多的訓(xùn)練、更復(fù)雜的數(shù)據(jù)能讓 AI 變得更加智能。然而，近期一些研究卻揭示了令人意外的現(xiàn)象：對小型 AI 語言模型進行數(shù)學(xué)訓(xùn)練時，過度訓(xùn)練可能會導(dǎo)致其表現(xiàn)急劇下降，甚至出現(xiàn) “變笨” 的情況。與此同時，強化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)這兩種主流學(xué)習(xí)方式在其中所起的作用也大相徑庭，它們的差異值得深入探討。

  • AI 的過度應(yīng)用是否讓你的企業(yè)深陷洞察泥潭?

    在當今數(shù)字化時代，AI 技術(shù)正以前所未有的速度滲透到企業(yè)的各個領(lǐng)域，為企業(yè)帶來了諸多便利和機遇。從數(shù)據(jù)分析到?jīng)Q策制定，AI 似乎成為了企業(yè)提升效率、獲取競爭優(yōu)勢的利器。然而，隨著 AI 應(yīng)用的日益廣泛，一個問題逐漸浮出水面：AI 的過度應(yīng)用是否會讓企業(yè)深陷洞察泥潭?

  • 5G-A：重塑無線感知能力的技術(shù)躍遷

    在通信技術(shù)飛速發(fā)展的時代，5G 的廣泛應(yīng)用為社會帶來了深刻變革。而如今，5G-A(5G-Advanced)正嶄露頭角，作為 5G 技術(shù)的演進與增強版本，5G-A 不僅繼承了 5G 的優(yōu)勢，更在多個維度實現(xiàn)了突破，尤其是在重塑無線感知能力方面，帶來了前所未有的技術(shù)躍遷，開啟了通信與感知融合的新篇章。

  • 線數(shù)多帶來的優(yōu)勢

    從直觀效果來看，線數(shù)越多，垂直分辨率越高，對物體輪廓的描繪也就越精確。早期產(chǎn)品多使用 16 線激光雷達，這種低線數(shù)產(chǎn)品僅適合低速環(huán)境。隨著技術(shù)發(fā)展到 32 線、64 線，逐漸適用于中低級別的 ADAS 系統(tǒng)。如今主流車規(guī)方案是 128 線激光雷達 ，例如禾賽科技的 Pandar128，在 10% 反射率前提下，能探測到 200 米的距離，角分辨率達 0.1°×0.125°。像極氪 9X 首次搭載的 520 線激光雷達，相比 128 線產(chǎn)品，垂直分辨率提升近 3 倍，可在 300 米外識別長寬超 75 厘米物體，能提前應(yīng)對高速行駛中的風(fēng)險。高線數(shù)激光雷達能清晰分辨 200 米外車輛輪胎紋理，而 16 線雷達僅能勾勒出模糊輪廓。高線數(shù)雷達在復(fù)雜場景中的優(yōu)勢也十分顯著，識別路肩、低矮障礙物(如錐桶、寵物)的準確率提升 40%，誤判率降低至 0.3% 以下。在極端天氣下，高線數(shù)雷達的性能優(yōu)勢也能得以凸顯，搭載 192 線激光雷達的車型在雨天仍能探測 250 米外行人，而低線數(shù)雷達在同等條件下探測距離可能縮水 60%。

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