• 平安城市视频监控架构，端-边-云协同的4K8K超高清编码与存储优化

    在平安城市建设中，视频监控系统正从标清向4K/8K超高清方向发展。超高清视频虽能提供更丰富的细节(如人脸特征、车牌号码)，但也带来数据量激增(8K视频码流达100Mbps)、传输延迟升高、存储成本攀升等问题。端-边-云协同架构通过前端编码压缩、边缘计算预处理、云端存储优化的三级体系，有效平衡了超高清监控的画质需求与系统成本。本文从架构设计、编码优化、存储策略及工程实践四个维度，解析该领域的创新解决方案。

    智能应用
    2025-08-20
    平安城市 视频监控

  • 井盖位移监测系统：低功耗蓝牙（BLE）与边缘计算的实时预警设计

    在智慧城市建设中，井盖位移监测是保障市政设施安全运行的关键环节。传统人工巡检方式存在效率低、响应慢等问题，而基于低功耗蓝牙(BLE)与边缘计算的实时预警系统，通过物联网技术实现了对井盖状态的实时感知与智能分析。本文从系统架构、关键技术、应用场景及工程实践四个维度，解析该领域的创新设计方案。

    智能应用
    2025-08-20
    BLE 井盖位移

  • 边缘AI在M2M中的应用：TensorFlow Lite Micro的轻量化模型部署与优化

    在万物互联的M2M(机器对机器)通信场景中，边缘AI正通过将计算能力下沉至终端设备，重构传统物联网架构。以TensorFlow Lite Micro(TFLite Micro)为核心的轻量化模型部署方案，凭借其低功耗、低延迟与高隐私性，成为工业巡检、智慧物流、智能安防等领域的核心驱动力。本文从模型轻量化、硬件协同优化及典型应用场景三个维度，剖析边缘AI在M2M中的技术实践与价值突破。

    智能应用
    2025-08-20
    边缘AI M2M

  • AI赋能视频分析：基于YOLOv8的实时人脸识别与行为异常检测算法

    在智慧城市与工业4.0的双重驱动下，视频分析技术正经历从看得见到看得懂的范式跃迁。基于YOLOv8的实时人脸识别与行为异常检测算法，通过深度学习与计算机视觉的深度融合，构建起覆盖"感知-理解-决策"的全链路智能分析体系。该技术不仅在安防监控、零售分析等领域实现商业化落地，更在工业安全、医疗监护等场景中展现出革命性价值。

    智能应用
    2025-08-20
    视频分析 AI

  • 从算法到 RTL 实现：FPGA 工程师的实操指南

    在现代数字系统设计中，将算法高效地转化为 RTL(寄存器传输级)实现是 FPGA 工程师的核心任务之一。这一过程不仅需要对算法有深入理解，还需掌握 FPGA 的硬件特性和设计技巧。本文将详细介绍从算法到 RTL 实现的关键步骤，帮助 FPGA 工程师更好地完成这一复杂而关键的工作。

    智能应用
    2025-08-20
    算法 数字系统 寄存器传输级

  • 机器能超越人类?探寻人工智能的未来

    在科技飞速发展的当下，人工智能(AI)已从科幻作品中的概念，逐步渗透到现实生活的各个角落，深刻地改变着人们的生活与工作方式。从智能手机中的语音助手，到医疗领域的疾病诊断辅助，从金融行业的风险预测，到交通领域的自动驾驶，AI 的身影无处不在。这一系列的变革引发了一个深刻且备受关注的问题：机器能超越真正的人类吗?同时，人们也对人工智能未来的发展充满了好奇与期待。

    智能应用
    2025-08-20
    人工智能 机器 特定领域

  • 用 Python 实现网表分模块统计面积

    在集成电路设计流程中，网表作为连接逻辑设计与物理实现的关键桥梁，其分模块面积统计对于芯片性能优化、成本控制和资源分配具有重要意义。本文将详细介绍如何利用 Python 实现网表分模块统计面积的功能，从网表数据解析到面积计算与结果可视化，为集成电路设计人员提供一套高效、灵活的解决方案。

    智能应用
    2025-08-20
    芯片 网表 分模块

  • 能源转型的关键拼图：能量收集与储能技术正在改变什么?

    在可持续能源蓬勃发展的当下，如何高效获取、存储并利用能源，已成为全球科技创新的核心议题。随着全球气候变化和能源需求增长的双重压力，清洁能源的高效利用正成为全球关注的焦点。而在新能源时代，能量收集与存储技术的重要性愈加凸显。

    智能应用
    2025-08-15
    新能源 能量 存储技术

  • 数学训练让 AI 变笨?强化学习与监督学习的差异

    在人工智能的发展历程中，我们往往认为更多的训练、更复杂的数据能让 AI 变得更加智能。然而，近期一些研究却揭示了令人意外的现象：对小型 AI 语言模型进行数学训练时，过度训练可能会导致其表现急剧下降，甚至出现 “变笨” 的情况。与此同时，强化学习与监督学习这两种主流学习方式在其中所起的作用也大相径庭，它们的差异值得深入探讨。

    智能应用
    2025-08-13
    数据 模型 人工智能

  • AI 的过度应用是否让你的企业深陷洞察泥潭?

    在当今数字化时代，AI 技术正以前所未有的速度渗透到企业的各个领域，为企业带来了诸多便利和机遇。从数据分析到决策制定，AI 似乎成为了企业提升效率、获取竞争优势的利器。然而，随着 AI 应用的日益广泛，一个问题逐渐浮出水面：AI 的过度应用是否会让企业深陷洞察泥潭?

    智能应用
    2025-08-13
    数字化 数据分析 AI 技术

  • 5G-A：重塑无线感知能力的技术跃迁

    在通信技术飞速发展的时代，5G 的广泛应用为社会带来了深刻变革。而如今，5G-A(5G-Advanced)正崭露头角，作为 5G 技术的演进与增强版本，5G-A 不仅继承了 5G 的优势，更在多个维度实现了突破，尤其是在重塑无线感知能力方面，带来了前所未有的技术跃迁，开启了通信与感知融合的新篇章。

    智能应用
    2025-08-13
    通信技术 5G 载波

  • 线数多带来的优势

    从直观效果来看，线数越多，垂直分辨率越高，对物体轮廓的描绘也就越精确。早期产品多使用 16 线激光雷达，这种低线数产品仅适合低速环境。随着技术发展到 32 线、64 线，逐渐适用于中低级别的 ADAS 系统。如今主流车规方案是 128 线激光雷达 ，例如禾赛科技的 Pandar128，在 10% 反射率前提下，能探测到 200 米的距离，角分辨率达 0.1°×0.125°。像极氪 9X 首次搭载的 520 线激光雷达，相比 128 线产品，垂直分辨率提升近 3 倍，可在 300 米外识别长宽超 75 厘米物体，能提前应对高速行驶中的风险。高线数激光雷达能清晰分辨 200 米外车辆轮胎纹理，而 16 线雷达仅能勾勒出模糊轮廓。高线数雷达在复杂场景中的优势也十分显著，识别路肩、低矮障碍物(如锥桶、宠物)的准确率提升 40%，误判率降低至 0.3% 以下。在极端天气下，高线数雷达的性能优势也能得以凸显，搭载 192 线激光雷达的车型在雨天仍能探测 250 米外行人，而低线数雷达在同等条件下探测距离可能缩水 60%。

    智能应用
    2025-08-13
    激光雷达 激光束 线数产品

  • 数字电源模块：FPGA 供电设计的理想之选

    在现代电子系统中，现场可编程门阵列(FPGA)凭借其开发时间短、成本效益高以及灵活的现场重配置与升级等诸多优点，被广泛应用于各种产品领域。从通信设备到工业控制，从汽车电子到航空航天，FPGA 的身影无处不在。为了充分发挥 FPGA 的高性能，其供电设计至关重要，而数字电源模块正逐渐成为满足 FPGA 供电需求的理想选择。

    智能应用
    2025-08-13
    FPGA 数字电源 可编程门阵列

  • 雷达感应与在线语音合成技术重塑场景化交互新体验

    在科技飞速发展的当下，场景化交互体验的升级成为众多领域关注的焦点。雷达感应与在线语音合成技术宛如两颗璀璨的新星，正携手重塑这一体验，为人们的生活、工作和娱乐等场景带来前所未有的变革。

    智能应用
    2025-08-13
    雷达感应 在线语音 场景化交互

  • AI 边缘计算网关：开启智能新时代的钥匙

    在当今数字化与智能化飞速发展的时代，数据量呈爆发式增长，对数据处理的实时性、高效性以及安全性提出了前所未有的挑战。AI 边缘计算网关，作为融合了人工智能(AI)与边缘计算技术的创新产物，正逐渐崭露头角，成为推动各行业迈向智能化新时代的关键力量。它如同开启智能世界大门的钥匙，为众多领域带来了全新的机遇与变革。

    智能应用
    2025-08-13
    人工智能 边缘计算 数据处理
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