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2024研華邊緣AI產(chǎn)業(yè)應用論壇引爆深滬

  • 隨著(zhù)新一輪AI浪潮的深入發(fā)展及不斷延伸,一場(chǎng)由數智化技術(shù)引領(lǐng)的工業(yè)革命呼之欲出。同時(shí),AI應用正在從傳統的云計算平臺向邊緣計算領(lǐng)域擴展,形成了新的分支和進(jìn)化方向,即邊緣AI。邊緣AI不僅降低了系統的處理負載,還解決了數據傳輸的延遲問(wèn)題,已在視覺(jué)檢測、產(chǎn)線(xiàn)監測、工廠(chǎng)機器人、無(wú)人車(chē)、軌道交通等領(lǐng)域被廣泛應用。2024年5月,研華在深圳(5/7)、上海(5/10)、武漢(5/14)、北京(5/17)四大城市舉辦“激發(fā)AI的力量”研華邊緣AI產(chǎn)業(yè)應用論壇,攜手合作伙伴中電港、英偉達、創(chuàng )新奇智、森云智能分享多模態(tài)大
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TFLite模型的開(kāi)盲盒體驗

  • TFLite模型的開(kāi)盲盒體驗之flatbuffer格式介紹相信在嵌入式平臺上部署過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的伙伴,都不會(huì )對TFLite格式陌生。TFLite是谷歌推出的一個(gè)輕量級推理庫,它的主要目標是在移動(dòng)端和嵌入式設備上部署深度學(xué)習模型。為了在這些設備上運行,需要將訓練好的TensorFlow模型轉換成一種特殊的格式,這就是TensorFlow Lite模型。轉換過(guò)程包括模型轉化、部署和優(yōu)化三個(gè)步驟,旨在提升運算速度并減少內存、顯存占用。具體來(lái)說(shuō),這其中最終要的就是以.TFLite為格式的模型文件,其主結構為一個(gè)M
  • 關(guān)鍵字: TFLite  模型  推理庫  深度學(xué)習  

氧化鋯氧傳感器特性及偏移研究

  • 根據以氧化鋯型陶瓷為基礎的車(chē)用氧傳感器工作原理,利用能斯特方程,分別對電壓型和電流型輸出的兩種氧傳感器信號進(jìn)行推導,將其轉化為數學(xué)模型,為性能仿真研究與其關(guān)聯(lián)因素提供理論基礎。闡述導致兩種氧傳感器輸出偏移的幾種因素,并給出偏移量的參考評價(jià),為氧傳感器信號分析測定提供理論依據。
  • 關(guān)鍵字: 202305  氧傳感器  氧化鋯  模型  偏移  

AI的“安卓時(shí)刻”:開(kāi)源大模型正在追上谷歌和ChatGPT

  • 一位計算機科學(xué)教授表示,免費的AI模型現在在性能上“相當接近”谷歌和ChatGPT開(kāi)發(fā)商O(píng)penAI的專(zhuān)有模型,大多數軟件開(kāi)發(fā)人員最終將選擇使用免費的模型。
  • 關(guān)鍵字: AI  開(kāi)源  模型  谷歌  ChatGPT  

數據挖掘在用戶(hù)竊電行為識別中的應用

  • 隨著(zhù)電力事業(yè)的發(fā)展和智能電表的普及,電力體系趨于完善,方便了電力行業(yè)的用電管理工作,然而竊電行為屢禁不止,竊電技術(shù)也日新月異。為了能夠準確識別出存在的竊電用戶(hù),引入數據挖掘技術(shù),使用C4.5算法構建用戶(hù)竊電識別模型,能夠更加準確有效地對用戶(hù)的竊電行為進(jìn)行分析。
  • 關(guān)鍵字: 竊電  數據挖掘  C4.5算法  模型  202205  

基于模型的電動(dòng)汽車(chē)PTC控制方法

  • 為了改善電動(dòng)車(chē)PTC控制方法以及提高對PTC控制的保護,本文基于模型搭建了電動(dòng)汽車(chē)PTC控制用軟件,通過(guò)仿真測試,該模型可以實(shí)現電動(dòng)汽車(chē)PTC的控制,判斷PTC的過(guò)溫、過(guò)流等故障,按相應的故障等級進(jìn)行動(dòng)作,并能夠實(shí)現電流、功率的閉環(huán)控制,提供了一種電動(dòng)汽車(chē)用簡(jiǎn)易、高效的PTC控制方法。
  • 關(guān)鍵字: 電動(dòng)汽車(chē)  PTC  模型  控制  202109  

華為又來(lái)一個(gè)“全球第一”:全球最大、千億參數的AI大模型

  • 當很多消費者,還在被華為自動(dòng)駕駛技術(shù)“絕對第一”這則消息,震得不要不要的時(shí)候,華為又偷偷放了一個(gè)大招,又來(lái)了一個(gè)“全球第一”。在華為的開(kāi)發(fā)者大會(huì )上,余承東發(fā)布了業(yè)界首個(gè)千億級生成與理解中文NLP大模型,這也是業(yè)界最大的CV(視覺(jué)預訓練)大模型,華為將它命名為“華為云盤(pán)古大模型”。正如余承東在以前的手機發(fā)布會(huì )上一樣,余承東激動(dòng)的表示:“這是今天最重磅的產(chǎn)品”!然后現場(chǎng)“掌聲如雷”,久久不息……當然,這次的“華為云盤(pán)古大模型”也值得大家給予掌聲,因為千億級參數規模的AI大模型,這可是已經(jīng)逼近人類(lèi)神經(jīng)元的數量了
  • 關(guān)鍵字: 華為  AI  模型  

AI講座:ML空間對映公式:X*W+B=Y

  • 1? ?記住相關(guān)性:使用X*W+B=Y公式在上一期里,曾經(jīng)說(shuō)明了人和ML( 機器學(xué)習) 一樣都很擅長(cháng)于將事物從原來(lái)的空間對映到另一個(gè)空間,例如繪畫(huà)、寫(xiě)作等。在對映過(guò)程中,會(huì )不斷強化其對共性的記憶強度,因而能從經(jīng)驗中累積、沉淀其所觀(guān)察過(guò)事物的共同規律( 即共相)。在ML 領(lǐng)域里,這個(gè)X*W+B=Y 的對映公式,扮演核心角色?,F在就從最簡(jiǎn)單的例子,來(lái)仔細觀(guān)察,看看如何來(lái)找出W和B 的值。請從這個(gè)簡(jiǎn)單的范例出發(fā):首先從空間對映的視角來(lái)看,如下圖所示:這X 空間里已知有2 個(gè)值,分別對映到Y
  • 關(guān)鍵字: 202104  ML  模型  

又被AI騙了!73%的人無(wú)法分辨“真假”音效

  •   又一次,AI 欺騙了人類(lèi)?! ≡谝淮卧囼炛?,AI 讓 73% 的人相信 AI 合成音效是真實(shí)的。這一最新研究成果有望應用于電影、電視劇等影視制作工作中?! ∠胂笠幌?,假如你正在看一部恐怖片:女主戰戰兢兢地走在黑暗的地下室中,背景音樂(lè )十分恐怖,同時(shí)一些看不見(jiàn)的邪惡生物也在黑暗中蠕動(dòng),然后突然一聲巨響,一個(gè)物體被撞倒了…… 如果沒(méi)有這種令人緊張又恰到好處的音效,只通過(guò)眼睛看到的場(chǎng)景很難讓人產(chǎn)生這種恐懼感?! ⊥ǔ?,這些音效是由錄音室中的
  • 關(guān)鍵字: AI  合成音效  模型  

基于模型的建議:光刻友好設計成功的導航

  • 如今對于一些技術(shù)節點(diǎn),設計人員需要在晶圓代工廠(chǎng)流片和驗收之前進(jìn)行光刻友好設計(Litho Friendly Design) 檢查。由于先進(jìn)節點(diǎn)的解析度增進(jìn)技術(shù)(RET) 限制,即使在符合設計規則檢查 (DRC) 的設計中,我們仍看到了更多的制造問(wèn)題。
  • 關(guān)鍵字: 模型  光刻  DRC  MBH  

電阻不再是電阻

  • 電阻不再是電阻——高頻時(shí)確實(shí)如此許多設計師沒(méi)有意識到實(shí)際元件中的寄生因素會(huì )影響它們的值。當頻率達到幾百兆赫茲時(shí),諸如電阻、電感和電容等基本元件都會(huì )呈現出非理想的特性。這種變化在設計濾波器或試
  • 關(guān)鍵字: 電阻    頻率    阻抗    模型  

三相雙向PWM整流器模型與控制電路設計

  • 為解決傳統多脈沖變壓整流器架構復雜,功率因數隨著(zhù)電壓頻率增加,輸入功率因素也相應減少的問(wèn)題。文中采用高頻功率變換技術(shù),對PWM整流器的模型與控制電路設計方法進(jìn)行了分析,并在此基礎上介紹了主電路參數的設計。并通過(guò)仿真和試驗結果表明,文中所述設計的PWM整流器,達到了抑制諧波電流的目的,并可滿(mǎn)足直流側電壓的抗干擾性和動(dòng)態(tài)穩態(tài)性能,為PWM整流器參數的設計提供了參考。
  • 關(guān)鍵字: PWM整流器  模型  控制電路  參數設計  

基于模型的設計簡(jiǎn)化嵌入式電機控制系統開(kāi)發(fā)

  • 本文描述了圍繞基于A(yíng)RM的嵌入式電機控制處理器構建的基于模型設計(MBD)平臺的詳細情況。 隨后,本文提供最初部署的基本永磁同步電機(PMSM)控制算法示例,并介紹了方便的功能擴展,以包含自動(dòng)化系統的多軸位置控制。
  • 關(guān)鍵字: 模型  電機控制  

眼圖的定義、原理及模型

  • 從理論上講,一個(gè)基帶傳輸系統的傳遞函數只要滿(mǎn)足式( 4-27 ),就可消除碼間串擾。但在實(shí)際系統中要想做到這一點(diǎn)非常困難,甚至是不可能的。這是
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基于PARAFAC模型的新型DS-CDMA盲接收機

  • 根據平行因子(PARAFAC)模型,研究DS-CDMA盲多用戶(hù)檢測算法。將直接三線(xiàn)性分解算法(DTLD)與三線(xiàn)性交替最小二乘(TALS)算法結合,提出一種新的DTALS-PARAFAC盲接收機,解決了三線(xiàn)性交替最小二乘(TALS)算法中因為初始值估計不當引起的收斂速度差的問(wèn)題。仿真結果表明,與TALS-PARAFAC接收機相比,DTALS-PARAFAC接收機改善了誤碼率性能,并且具有更快的收斂速度。
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