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(yǔ)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(mén)話題。語(yǔ)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(yǔ)音交互等。在邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)輕量級(jí)語(yǔ)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(yǔ)音喚醒詞識(shí)別方案,并附上代碼示例。
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。
在科技飛速發(fā)展的今天,無(wú)線模塊已成為各類(lèi)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(wú)線模塊無(wú)處不在。然而,當(dāng)無(wú)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(lái)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。
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(chē)產(chǎn)業(yè)也不例外?!叭斯ぶ悄?+” 正逐漸成為汽車(chē)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(chē)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了全方位的變革與創(chuàng)新。
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(chē)道。
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(kāi)啟了智能工業(yè)的嶄新時(shí)代。
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(wú)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(wú)線耳機(jī)到汽車(chē)電子設(shè)備等。然而,在藍(lán)牙產(chǎn)品的使用過(guò)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(guò)大這兩個(gè)較為突出的問(wèn)題,它們不僅影響了用戶(hù)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(jué)技術(shù)基于對(duì)視覺(jué)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(lái),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。
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(guò)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(wú)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(kāi)發(fā)的完整系統(tǒng)級(jí)方法。
一直以來(lái),機(jī)器人都是大家的關(guān)注焦點(diǎn)之一。因此針對(duì)大家的興趣點(diǎn)所在,小編將為大家?guī)?lái)納米機(jī)器人的相關(guān)介紹,詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)看下文。
在紅外遙控技術(shù)領(lǐng)域,紅外自學(xué)習(xí)芯片和紅外編解碼芯片扮演著重要角色,它們各自具備獨(dú)特的功能與特性,廣泛應(yīng)用于不同場(chǎng)景。理解這兩種芯片的區(qū)別,對(duì)于優(yōu)化紅外遙控系統(tǒng)設(shè)計(jì)、拓展應(yīng)用范圍具有關(guān)鍵意義。
柔性機(jī)器人和剛性機(jī)器人將是下述內(nèi)容的主要介紹對(duì)象,通過(guò)這篇文章,小編希望大家可以對(duì)二者的相關(guān)情況以及信息有所認(rèn)識(shí)和了解,詳細(xì)內(nèi)容如下。
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