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  • ESP32憑什么成物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)“香餑餑”？

    在物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)量突破千億級的今天，開發(fā)者對核心芯片的訴求已從單一功能轉(zhuǎn)向“全棧集成+生態(tài)協(xié)同”。樂鑫科技推出的ESP32憑借其獨特的“雙核架構+無線雙模+開源生態(tài)”組合，成為智能家居、工業(yè)監(jiān)控、可穿戴設備等領域的首選方案，其技術優(yōu)勢可拆解為三大核心維度。

  • 為什么 GPU 芯片需要嵌入式液冷?

    在當今數(shù)字化時代，人工智能(AI)和高性能計算(HPC)的迅猛發(fā)展對 GPU 芯片的性能提出了極高要求。隨著 GPU 計算密度和功耗的不斷攀升，散熱問題成為了制約其性能發(fā)揮的關鍵因素。傳統(tǒng)的風冷方案已難以滿足日益增長的散熱需求，嵌入式液冷技術應運而生，成為解決 GPU 芯片散熱難題的有效途徑。

  • MCP：在傳統(tǒng) API 之外重塑 AI 開發(fā)

    在人工智能飛速發(fā)展的當下，大模型展現(xiàn)出了強大的語言理解與生成能力。然而，要讓這些模型真正在實際場景中發(fā)揮作用，與外部豐富的工具及數(shù)據(jù)源順暢交互至關重要。在此背景下，Model Context Protocol(MCP)，即模型上下文協(xié)議應運而生，正悄然改寫 AI 開發(fā)的固有模式，在傳統(tǒng) API 之外開辟出一片新的天地。

  • 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)光技術之脈沖寬度調(diào)制(PWM)

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

  • 平安城市視頻監(jiān)控架構，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)同架構通過前端編碼壓縮、邊緣計算預處理、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。本文從架構設計、編碼優(yōu)化、存儲策略及工程實踐四個維度，解析該領域的創(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警設計

    在智慧城市建設中，井蓋位移監(jiān)測是保障市政設施安全運行的關鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)人工巡檢方式存在效率低、響應慢等問題，而基于低功耗藍牙(BLE)與邊緣計算的實時預警系統(tǒng)，通過物聯(lián)網(wǎng)技術實現(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、關鍵技術、應用場景及工程實踐四個維度，解析該領域的創(chuàng)新設計方案。

  • 邊緣AI在M2M中的應用：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備，重構傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)架構。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)化及典型應用場景三個維度，剖析邊緣AI在M2M中的技術實踐與價值突破。

  • 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，視頻分析技術正經(jīng)歷從看得見到看得懂的范式躍遷?；赮OLOv8的實時人臉識別與行為異常檢測算法，通過深度學習與計算機視覺的深度融合，構建起覆蓋"感知-理解-決策"的全鏈路智能分析體系。該技術不僅在安防監(jiān)控、零售分析等領域?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 的硬件特性和設計技巧。本文將詳細介紹從算法到 RTL 實現(xiàn)的關鍵步驟，幫助 FPGA 工程師更好地完成這一復雜而關鍵的工作。

  • 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)療領域的疾病診斷輔助，從金融行業(yè)的風險預測，到交通領域的自動駕駛，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

    在集成電路設計流程中，網(wǎng)表作為連接邏輯設計與物理實現(xiàn)的關鍵橋梁，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果可視化，為集成電路設計人員提供一套高效、靈活的解決方案。

  • 能源轉(zhuǎn)型的關鍵拼圖：能量收集與儲能技術正在改變什么?

    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注的焦點。而在新能源時代，能量收集與存儲技術的重要性愈加凸顯。

  • 數(shù)學訓練讓 AI 變笨?強化學習與監(jiān)督學習的差異

    在人工智能的發(fā)展歷程中，我們往往認為更多的訓練、更復雜的數(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)學訓練時，過度訓練可能會導致其表現(xiàn)急劇下降，甚至出現(xiàn) “變笨” 的情況。與此同時，強化學習與監(jiān)督學習這兩種主流學習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。

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