AI 芯片爆火，為我國(guó)芯片產(chǎn)業(yè)帶來哪些影響?

在全球數(shù)字化與智能化浪潮洶涌澎湃的當(dāng)下，AI 芯片的熱度急劇攀升，已然成為科技領(lǐng)域的焦點(diǎn)。這股熱潮如同一股強(qiáng)勁的東風(fēng)，對(duì)我國(guó)芯片產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了全方位、深層次的影響，既帶來了前所未有的發(fā)展機(jī)遇，也促使產(chǎn)業(yè)直面諸多挑戰(zhàn)。

基于MQTT協(xié)議的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備與云平臺(tái)通信實(shí)戰(zhàn)

隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)的飛速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備與云平臺(tái)之間的通信變得愈發(fā)重要。MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）協(xié)議作為一種輕量級(jí)、發(fā)布/訂閱模式的消息傳輸協(xié)議，因其低帶寬、低功耗、易于實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn)，在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本文將詳細(xì)介紹如何使用MQTT協(xié)議實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備與云平臺(tái)之間的通信，并提供一個(gè)基于Python的實(shí)戰(zhàn)代碼示例。

LoRaWAN在農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用與部署案例

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)已成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要組成部分。LoRaWAN（Long Range Wide Area Network）作為一種低功耗廣域網(wǎng)協(xié)議，憑借其遠(yuǎn)距離通信、低功耗和低成本等優(yōu)勢(shì)，在農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中得到了廣泛應(yīng)用。本文將介紹LoRaWAN在農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用場(chǎng)景，并通過一個(gè)具體的部署案例，展示如何使用LoRaWAN技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)環(huán)境的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和控制。

嵌入式端側(cè)AI推理：TensorFlow Lite Micro實(shí)戰(zhàn)指南

隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和嵌入式系統(tǒng)的快速發(fā)展，將人工智能（AI）推理能力部署到資源受限的嵌入式設(shè)備上，實(shí)現(xiàn)端側(cè)AI推理，已成為一個(gè)熱門話題。TensorFlow Lite Micro（TFLM）作為谷歌推出的專為嵌入式設(shè)備設(shè)計(jì)的輕量級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)推理框架，為這一領(lǐng)域提供了強(qiáng)大的支持。本文將詳細(xì)介紹如何使用TensorFlow Lite Micro在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)AI推理，并通過實(shí)戰(zhàn)案例展示其應(yīng)用過程。

嵌入式圖像處理：利用OpenCV Lite實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)

隨著嵌入式系統(tǒng)性能的不斷提升，將復(fù)雜的圖像處理任務(wù)（如人臉檢測(cè)）部署到嵌入式設(shè)備上已成為可能。OpenCV Lite作為OpenCV的輕量級(jí)版本，專為資源受限的嵌入式環(huán)境設(shè)計(jì)，提供了高效的圖像處理功能。本文將詳細(xì)介紹如何利用OpenCV Lite在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)，并通過代碼示例展示其應(yīng)用過程。

邊緣計(jì)算中的輕量級(jí)語音喚醒詞識(shí)別方案

隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和邊緣計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展，將語音喚醒詞識(shí)別功能部署到邊緣設(shè)備上已成為一個(gè)熱門話題。語音喚醒詞識(shí)別（Keyword Spotting, KWS）允許設(shè)備在檢測(cè)到特定喚醒詞時(shí)觸發(fā)相應(yīng)操作，如激活智能助手、啟動(dòng)語音交互等。在邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)輕量級(jí)語音喚醒詞識(shí)別，不僅可以提高響應(yīng)速度，還能減少數(shù)據(jù)傳輸和云端處理的需求，從而降低成本和功耗。本文將介紹一種基于深度學(xué)習(xí)的輕量級(jí)語音喚醒詞識(shí)別方案，并附上代碼示例。

嵌入式設(shè)備上的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)：YOLO Tiny優(yōu)化技巧

隨著嵌入式技術(shù)的快速發(fā)展，將實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)功能部署到嵌入式設(shè)備上已成為可能。YOLO（You Only Look Once）系列算法以其高效性和實(shí)時(shí)性在目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，而YOLO Tiny作為其輕量級(jí)版本，更是成為了嵌入式設(shè)備上的首選。本文將介紹如何在嵌入式設(shè)備上優(yōu)化YOLO Tiny以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)，并附上相關(guān)代碼示例。

無線模塊不能通信原來是有 “這些” 問題!

在科技飛速發(fā)展的今天，無線模塊已成為各類電子設(shè)備實(shí)現(xiàn)便捷通信的關(guān)鍵組件。從智能家居系統(tǒng)中的傳感器與控制中樞的連接，到工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域中設(shè)備間的數(shù)據(jù)交互，無線模塊無處不在。然而，當(dāng)無線模塊不能通信時(shí)，往往會(huì)讓整個(gè)系統(tǒng)陷入癱瘓，給使用者帶來極大的困擾。深入探究其中緣由，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)背后隱藏著諸多復(fù)雜因素。

“人工智能 +”：汽車產(chǎn)業(yè)的重要戰(zhàn)略機(jī)遇

在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代，人工智能正以前所未有的速度滲透到各個(gè)領(lǐng)域，汽車產(chǎn)業(yè)也不例外。“人工智能 +” 正逐漸成為汽車產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)、突破發(fā)展瓶頸的關(guān)鍵戰(zhàn)略機(jī)遇，為汽車產(chǎn)業(yè)帶來了全方位的變革與創(chuàng)新。

城市設(shè)備更新加速 智慧城市建設(shè)步入快車道

在當(dāng)今時(shí)代，科技的飛速發(fā)展正深刻改變著城市的面貌。隨著城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，城市設(shè)備的更新?lián)Q代成為必然趨勢(shì)，而這一進(jìn)程也為智慧城市建設(shè)注入了強(qiáng)大動(dòng)力，使其步入了發(fā)展的快車道。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)相較于傳統(tǒng)工業(yè)自動(dòng)化的特點(diǎn)

在當(dāng)今工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)程中，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)正以前所未有的態(tài)勢(shì)重塑著傳統(tǒng)工業(yè)格局。相較于長(zhǎng)期占據(jù)主導(dǎo)地位的傳統(tǒng)工業(yè)自動(dòng)化，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)展現(xiàn)出一系列鮮明且極具變革性的特點(diǎn)，這些特點(diǎn)不僅推動(dòng)著工業(yè)生產(chǎn)效率的大幅提升，更開啟了智能工業(yè)的嶄新時(shí)代。

藍(lán)牙信號(hào)強(qiáng)度弱與產(chǎn)品靜態(tài)功耗過大問題剖析

在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，藍(lán)牙技術(shù)作為一種廣泛應(yīng)用的短距離無線通信技術(shù)，已深入到我們生活的方方面面，從智能穿戴設(shè)備到智能家居系統(tǒng)，從無線耳機(jī)到汽車電子設(shè)備等。然而，在藍(lán)牙產(chǎn)品的使用過程中，常常會(huì)出現(xiàn)藍(lán)牙信號(hào)強(qiáng)度弱以及產(chǎn)品靜態(tài)功耗過大這兩個(gè)較為突出的問題，它們不僅影響了用戶體驗(yàn)，還對(duì)產(chǎn)品的性能和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力產(chǎn)生了負(fù)面影響。

計(jì)算機(jī)視覺：從圖像到人工智能

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)基于對(duì)視覺數(shù)據(jù)的自動(dòng)分析。遵循跨學(xué)科的方法，它結(jié)合了人工智能，圖像處理和計(jì)算機(jī)科學(xué)，以使機(jī)器能夠獲取，解釋和理解圖像和視頻。近年來，這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)發(fā)展了很多，首先是由于不斷增長(zhǎng)的計(jì)算能力和大型數(shù)據(jù)集的可用性而驅(qū)動(dòng)的。

使用人工智能傳感器在邊緣做出決策

有多種方法可以為工業(yè)系統(tǒng)增加更多的智能，包括與具有模擬和數(shù)字組件的傳感器相匹配的邊緣和云人工智能(AI)。通過AI方法的多樣性，傳感器設(shè)計(jì)師必須考慮一些競(jìng)爭(zhēng)要求，包括決策延遲，網(wǎng)絡(luò)使用，功耗/電池壽命以及適合機(jī)器的AI模型。上一篇文章的重點(diǎn)是Voyager4的概述和硬件設(shè)計(jì)：一個(gè)無線，基于AI的條件監(jiān)視傳感器。本文將重點(diǎn)介紹為智能邊緣傳感器創(chuàng)建的軟件體系結(jié)構(gòu)和AI算法。將描述用于Voyager4上AI模型開發(fā)的完整系統(tǒng)級(jí)方法。

何為納米機(jī)器人？納米機(jī)器人給各領(lǐng)域?qū)砟男┯绊?/a>