邊緣 AI 視頻應(yīng)用場(chǎng)景

邊緣 AI 視頻分析-實(shí)時(shí)分析的關(guān)鍵能力

邊緣 AI 視頻分析的體系構(gòu)建

電容感應(yīng)的基本原理

電容，從物理學(xué)角度來看，是指電荷存儲(chǔ)和分布的能力，是電場(chǎng)中電荷存儲(chǔ)量的度量。其大小由兩個(gè)導(dǎo)體之間的距離、面積以及它們之間介質(zhì)的介電常數(shù)所決定，遵循公式C=d?A，其中C表示電容，?是介電常數(shù)，A為導(dǎo)體面積，d是導(dǎo)體間距。

什么是AXI突發(fā)傳輸

AXI（Advanced eXtensible Interface）突發(fā)傳輸是AMBA 4.0協(xié)議的核心特性，通過單地址周期內(nèi)連續(xù)傳輸多數(shù)據(jù)單元，顯著提升系統(tǒng)總線效率。本文從體系結(jié)構(gòu)角度系統(tǒng)分析AXI突發(fā)傳輸?shù)墓ぷ鳈C(jī)制、協(xié)議規(guī)范、性能模型及應(yīng)用場(chǎng)景。研究表明，合理配置突發(fā)參數(shù)可提升數(shù)據(jù)傳輸效率3-8倍，但需權(quán)衡延遲、功耗與硬件復(fù)雜度。隨著異構(gòu)計(jì)算發(fā)展，AXI突發(fā)傳輸在Zynq MPSoC等平臺(tái)已成為加速數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。

GORM框架

關(guān)于gorm框架的簡(jiǎn)單運(yùn)用

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的算法有哪些？

人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。

高頻調(diào)諧器最基本的功能

調(diào)諧器是某些車載主機(jī)所具有的FM/AM調(diào)諧器或TV調(diào)諧器，具有這些調(diào)諧器的車載主機(jī)也就具有了FM/AM收音或電視接收功能。

常用微處理器的低功耗設(shè)計(jì)技術(shù)介紹

節(jié)能是全球化的熱潮，如計(jì)算機(jī)里的許多芯片過去用5V供電，現(xiàn)在用3.3V、1.8V，并提出了綠色系統(tǒng)的概念。

DPU加速網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧：BlueField-3卸載TCP/IP的延遲優(yōu)化實(shí)測(cè)（數(shù)據(jù)中心性能提升3倍）

在AI訓(xùn)練集群和超算中心場(chǎng)景中，傳統(tǒng)CPU處理網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧導(dǎo)致的20μs級(jí)延遲和30%的CPU資源占用已成為性能瓶頸。NVIDIA BlueField-3 DPU通過硬件卸載TCP/IP處理，結(jié)合內(nèi)核旁路（Kernel Bypass）和RDMA增強(qiáng)技術(shù)，在100Gbps網(wǎng)絡(luò)下實(shí)現(xiàn)6.8μs端到端延遲和3倍吞吐量提升。本文通過實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比、關(guān)鍵優(yōu)化技術(shù)解析、內(nèi)核模塊開發(fā)示例，深度揭示DPU加速網(wǎng)絡(luò)處理的實(shí)現(xiàn)原理。

實(shí)時(shí)內(nèi)核改造：PREEMPT_RT補(bǔ)丁與硬件中斷線程化實(shí)戰(zhàn)（35μs響應(yīng)延遲實(shí)現(xiàn)）

在工業(yè)機(jī)器人控制、電力電子等硬實(shí)時(shí)場(chǎng)景中，傳統(tǒng)Linux內(nèi)核的數(shù)百微秒級(jí)中斷延遲和非搶占式調(diào)度已成為性能瓶頸。本文通過PREEMPT_RT補(bǔ)丁移植+硬件中斷線程化改造，在X86工業(yè)控制平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)35μs最大中斷延遲和85μs任務(wù)切換時(shí)間，并深度解析關(guān)鍵改造技術(shù)。

輕量級(jí)內(nèi)核模塊開發(fā)：?jiǎn)?dòng)時(shí)間＜50ms的邊緣設(shè)備優(yōu)化實(shí)踐與華為OpenEuler確定性調(diào)度案例

在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛等邊緣計(jì)算場(chǎng)景中，設(shè)備啟動(dòng)延遲直接影響系統(tǒng)可用性。傳統(tǒng)Linux內(nèi)核模塊加載需經(jīng)歷符號(hào)解析、依賴加載、初始化函數(shù)執(zhí)行等復(fù)雜流程，導(dǎo)致典型邊緣設(shè)備（如RK3568）啟動(dòng)時(shí)間超過200ms。本文通過內(nèi)核模塊裁剪、并行初始化、確定性調(diào)度三重優(yōu)化，在OpenEuler嵌入式版上實(shí)現(xiàn)47ms啟動(dòng)時(shí)間，并深度解析華為在確定性調(diào)度領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)踐。

eBPF取代iptables：Cilium實(shí)現(xiàn)容器網(wǎng)絡(luò)零信任安全與百萬連接性能躍遷

在云原生架構(gòu)向超大規(guī)模演進(jìn)過程中，傳統(tǒng)iptables/netfilter架構(gòu)暴露出兩大致命缺陷：百萬級(jí)連接下的性能斷崖式下降（實(shí)測(cè)延遲增加300%）和靜態(tài)規(guī)則難以支撐零信任安全模型?；趀BPF的Cilium網(wǎng)絡(luò)方案通過動(dòng)態(tài)策略引擎和內(nèi)核原生處理，在金融級(jí)容器集群測(cè)試中實(shí)現(xiàn)百萬連接下轉(zhuǎn)發(fā)性能提升70%，同時(shí)將安全策略下發(fā)延遲從秒級(jí)降至毫秒級(jí)。本文將深度解析其技術(shù)實(shí)現(xiàn)與性能優(yōu)化機(jī)制。

Kubernetes節(jié)點(diǎn)調(diào)優(yōu)：NUMA感知調(diào)度與CPU管理器協(xié)同策略

在云原生場(chǎng)景下，Kubernetes集群中容器間資源競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致的延遲波動(dòng)已成為影響關(guān)鍵業(yè)務(wù)性能的主要瓶頸。傳統(tǒng)調(diào)度策略忽視CPU拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，導(dǎo)致跨NUMA節(jié)點(diǎn)內(nèi)存訪問引發(fā)20-40%的性能損耗。本文提出基于NUMA感知調(diào)度與CPU管理器深度協(xié)同的優(yōu)化方案，通過動(dòng)態(tài)拓?fù)涓兄?、綁定策略?yōu)化和資源隔離增強(qiáng)三重機(jī)制，在金融交易場(chǎng)景測(cè)試中實(shí)現(xiàn)容器間資源搶占延遲降低35%，關(guān)鍵業(yè)務(wù)吞吐量提升22%。

您的低電流測(cè)量精度如何？

正確理解技術(shù)詳情數(shù)據(jù)表中指定的精度，明確測(cè)量需求以及避免使用需要在多個(gè)量程之間切換的儀器是關(guān)鍵因素。牢記這些要點(diǎn)將有助于您為開發(fā)項(xiàng)目選擇合適的工具，并在測(cè)量過程中避免潛在問題，從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備低功耗。