物联网
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工业物联网相较于传统工业自动化的特点
在当今工业领域的发展进程中，工业物联网(IIoT)正以前所未有的态势重塑着传统工业格局。相较于长期占据主导地位的传统工业自动化，工业物联网展现出一系列鲜明且极具变革性的特点，这些特点不仅推动着工业生产效率的大幅提升，更开启了智能工业的崭新时代。
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蓝牙信号强度弱与产品静态功耗过大问题剖析
在当今数字化时代，蓝牙技术作为一种广泛应用的短距离无线通信技术，已深入到我们生活的方方面面，从智能穿戴设备到智能家居系统，从无线耳机到汽车电子设备等。然而，在蓝牙产品的使用过程中，常常会出现蓝牙信号强度弱以及产品静态功耗过大这两个较为突出的问题，它们不仅影响了用户体验，还对产品的性能和市场竞争力产生了负面影响。
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计算机视觉：从图像到人工智能
计算机视觉技术基于对视觉数据的自动分析。遵循跨学科的方法，它结合了人工智能，图像处理和计算机科学，以使机器能够获取，解释和理解图像和视频。近年来，这项技术已经发展了很多，首先是由于不断增长的计算能力和大型数据集的可用性而驱动的。
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使用人工智能传感器在边缘做出决策
有多种方法可以为工业系统增加更多的智能，包括与具有模拟和数字组件的传感器相匹配的边缘和云人工智能(AI)。通过AI方法的多样性，传感器设计师必须考虑一些竞争要求，包括决策延迟，网络使用，功耗/电池寿命以及适合机器的AI模型。上一篇文章的重点是Voyager4的概述和硬件设计：一个无线，基于AI的条件监视传感器。本文将重点介绍为智能边缘传感器创建的软件体系结构和AI算法。将描述用于Voyager4上AI模型开发的完整系统级方法。
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何为纳米机器人？纳米机器人给各领域将带来哪些影响
一直以来，机器人都是大家的关注焦点之一。因此针对大家的兴趣点所在，小编将为大家带来纳米机器人的相关介绍，详细内容请看下文。
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红外自学习芯片与红外编解码芯片的区别
在红外遥控技术领域，红外自学习芯片和红外编解码芯片扮演着重要角色，它们各自具备独特的功能与特性，广泛应用于不同场景。理解这两种芯片的区别，对于优化红外遥控系统设计、拓展应用范围具有关键意义。
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柔性机器人和刚性机器人到底有什么区别？
柔性机器人和刚性机器人将是下述内容的主要介绍对象，通过这篇文章，小编希望大家可以对二者的相关情况以及信息有所认识和了解，详细内容如下。
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纳米机器人有哪些用途？纳米机器人已可清除血栓？
在这篇文章中，小编将为大家带来纳米机器人的相关报道。如果你对本文即将要讲解的内容存在一定兴趣，不妨继续往下阅读哦。
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纳米机器人能干什么？纳米机器人在人体中有哪些应用
本文中，小编将对纳米机器人予以介绍，如果你想对它的详细情况有所认识，或者想要增进对它的了解程度，不妨请看以下内容哦。
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你了解纳米机器人吗？纳米机器人能给我们带来什么
以下内容中，小编将对纳米机器人的相关内容进行着重介绍和阐述，希望本文能帮您增进对纳米机器人的了解，和小编一起来看看吧。
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数据保护策略：如何在存储器设计中实现高可靠性
在数字化时代，数据的价值无可估量，它不仅是企业运营的核心资产，也是个人生活的重要记录。因此，确保数据的完整性和安全性，防止数据丢失或损坏，成为存储器设计中的重要考量。本文将探讨一系列数据保护策略，旨在帮助设计师在存储器设计中实现高可靠性。
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边缘计算中的存储挑战与解决方案
随着物联网(IoT)设备的激增和大数据技术的快速发展，边缘计算作为一种新兴的计算模式，正逐步改变着数据处理和分析的格局。边缘计算将数据处理和分析任务从中心化的数据中心移动到边缘设备，如智能手机、IoT设备、边缘服务器等，以降低延迟、提高带宽利用率，并加强隐私和安全性。然而，这种分布式计算模型也带来了一系列存储挑战。本文将深入探讨边缘计算中的存储挑战，并提出相应的解决方案。
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NVIDIA在CES 2025：进入物理AI时代
NVIDIA近年来因其在商业台式机和笔记本电脑的GPU中的优势而受到了极大的关注，尤其是随着生成AI的兴起。在CES 2025贸易展览会上，在拉斯维加斯的米歇尔布Ultra竞技场的6,000多名与会者面前，首席执行官詹森·黄(Jensen Huang)透露了该公司扩展到物理AI世界的扩张。
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Predictive AI-Centric SPICE：节能策略
预测性AI-Centric SPICEEDA工具有望提高电路设计生产率的订单数量。所有这些都消除了放置组件，键入命令，将设计流保持在跟踪，编写脚本，通过电路库进行狩猎等等的需求。但是，预测性AI-Centric SPICE工具不会停止。类似于预测性在线消费者广告的工作方式，Spiceai工具将提供相关和简洁的设计注释，建议设计策略，甚至为您实施，模拟和评估它们。预测性AI开始更好地了解您，将为您的工作日建立特定于香料设计的空间，在早上简短，并且晚上提供了您的电路的能源指标及其自身的能耗和能源电网影响报告。
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自动驾驶能从 ADAS 中学到什么?
在智能交通领域，高级驾驶辅助系统(ADAS)作为迈向自动驾驶的重要阶段，已经在市场上得到了广泛应用。而自动驾驶技术作为未来交通的核心发展方向，正不断探索和突破。深入研究 ADAS 的技术与实践，能为自动驾驶的发展提供宝贵的经验与启示。
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