• ‌FPGA+ARM的数据采集系统设计

    ‌FPGA+ARM的数据采集系统是一种结合了FPGA和ARM处理器的数据采集方案，旨在利用两者的优势实现高效、高精度的数据采集和处理。‌

    智能应用
    2025-03-18
    ‌FPGA ARM

  • 基于CMSIS-NN库的ARM Cortex-M系列AI加速实践

    随着物联网（IoT）和边缘计算的快速发展，AI技术在嵌入式设备中的应用日益广泛。ARM Cortex-M系列微控制器作为低功耗、高性能的处理器，成为了嵌入式AI应用的首选平台。为了充分发挥Cortex-M系列处理器的性能，ARM推出了CMSIS-NN（Cortex Microcontroller Software Interface Standard - Neural Networks）库，旨在加速微控制器上的AI计算。本文将深入探讨基于CMSIS-NN库的ARM Cortex-M系列AI加速实践，并通过示例代码展示其应用。

    智能应用
    2025-03-18
    AI ARM Cortex-M CMSIS-NN

  • RISC-V芯片上的TinyML实战：在蜂鸟E203部署AI模型

    随着物联网（IoT）和边缘计算的快速发展，TinyML（微型机器学习）技术正逐渐成为推动智能设备创新的关键力量。RISC-V作为一种开源的指令集架构（ISA），以其灵活性和可扩展性在嵌入式系统中展现出巨大潜力。本文将介绍如何在RISC-V开源处理器蜂鸟E203上部署AI模型，实现TinyML应用。

    智能应用
    2025-03-18
    RISC-V TinyML 蜂鸟E203

  • 自然语言处理：开启人机交互新时代

    在科技飞速发展的当下，自然语言处理(Natural Language Processing，简称 NLP)这一前沿领域正逐渐走入大众视野，深刻影响着人们生活的方方面面。那么，究竟什么是自然语言处理?它又在哪些领域展现出了强大的应用潜力呢?

    智能应用
    2025-03-18
    计算机 自然语言处理 NLP

  • 人工智能正在医疗领域掀起一场革命

    在科技日新月异的当下，人工智能(AI)正以磅礴之势席卷医疗领域，掀起一场深刻且影响深远的革命。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，从复杂医疗影像的精准解读到高效药物的研发，AI 技术宛如一位全能助手，重塑着医疗行业的格局，为全球患者带来了前所未有的希望与福祉。

    智能应用
    2025-03-18
    人工智能 医疗领域 医疗影像

  • 无线模块在大型设备上的应用特色

    在科技飞速发展的当下，大型设备的智能化与高效化发展趋势愈发显著。无线模块作为关键技术组件，在大型设备领域的应用日益广泛，展现出诸多独特且重要的特色，极大地推动了大型设备的性能提升与功能拓展。

    智能应用
    2025-03-18
    智能化 关键技术 无线模块

  • 5G 赋能循 “新” 而动，AI 驱动向 “质” 而变

    在数字化浪潮汹涌的当下，5G 与 AI 已成为推动各行业发展变革的核心力量。5G 凭借其高速率、低时延、广连接的特性，为信息的快速传输搭建了坚实桥梁;AI 则依靠强大的数据分析、学习与决策能力，为产业发展注入了智慧内核。二者相辅相成，共同推动着各行业循 “新” 而动、向 “质” 而变。

    智能应用
    2025-03-18
    数字化 AI 5G

  • AI 产业规模或达千亿 计算机视觉市场迅速崛起

    人工智能(AI)产业正以前所未有的速度蓬勃发展，展现出巨大的市场潜力。众多权威机构预测，AI 产业规模在未来几年内有望突破千亿大关，而其中计算机视觉市场作为 AI 领域的关键细分市场，正迅速崛起，成为推动 AI 产业发展的核心力量。

    智能应用
    2025-03-18
    计算机 人工智能 视觉市场

  • 人工智能非万能 智能安防机器人下一站：人机协作

    在科技飞速发展的当下，人工智能(AI)在各个领域掀起了变革的浪潮，智能安防领域也不例外。智能安防机器人作为 AI 技术的重要应用载体，正逐渐改变着传统安防行业的格局。然而，尽管 AI 技术取得了显著进展，但它并非万能，在实际应用中暴露出诸多局限性。而人机协作模式，正成为智能安防机器人发展的下一个关键方向，为提升安防效率和效果注入新的活力。

    智能应用
    2025-03-18
    机器人 智能安防 人工智能

  • 行业巨头成功实施物联网和人工智能的三个关键步骤

    在数字化时代的浪潮中，物联网(IoT)和人工智能(AI)已成为推动企业创新发展、提升竞争力的核心力量。众多行业巨头在这两大领域的成功实施，为其他企业提供了宝贵的借鉴经验。综合来看，这些巨头的成功实践大致可归纳为三个关键步骤：战略规划与目标设定、技术实施与系统整合、优化拓展与持续创新。

    智能应用
    2025-03-18
    物联网 数字化 人工智能

  • AI 芯片爆火，为我国芯片产业带来哪些影响?

    在全球数字化与智能化浪潮汹涌澎湃的当下，AI 芯片的热度急剧攀升，已然成为科技领域的焦点。这股热潮如同一股强劲的东风，对我国芯片产业产生了全方位、深层次的影响，既带来了前所未有的发展机遇，也促使产业直面诸多挑战。

    智能应用
    2025-03-17
    芯片 人工智能 AI

  • 基于MQTT协议的物联网设备与云平台通信实战

    随着物联网（IoT）技术的飞速发展，物联网设备与云平台之间的通信变得愈发重要。MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）协议作为一种轻量级、发布/订阅模式的消息传输协议，因其低带宽、低功耗、易于实现等特点，在物联网领域得到了广泛应用。本文将详细介绍如何使用MQTT协议实现物联网设备与云平台之间的通信，并提供一个基于Python的实战代码示例。

    智能应用
    2025-03-17
    物联网 MQTT协议

  • LoRaWAN在农业物联网中的应用与部署案例

    随着物联网技术的快速发展，农业物联网已成为现代农业的重要组成部分。LoRaWAN（Long Range Wide Area Network）作为一种低功耗广域网协议，凭借其远距离通信、低功耗和低成本等优势，在农业物联网中得到了广泛应用。本文将介绍LoRaWAN在农业物联网中的应用场景，并通过一个具体的部署案例，展示如何使用LoRaWAN技术实现农业环境的远程监测和控制。

    智能应用
    2025-03-17
    农业物联网 LoRaWAN

  • 嵌入式端侧AI推理：TensorFlow Lite Micro实战指南

    随着物联网（IoT）和嵌入式系统的快速发展，将人工智能（AI）推理能力部署到资源受限的嵌入式设备上，实现端侧AI推理，已成为一个热门话题。TensorFlow Lite Micro（TFLM）作为谷歌推出的专为嵌入式设备设计的轻量级机器学习推理框架，为这一领域提供了强大的支持。本文将详细介绍如何使用TensorFlow Lite Micro在嵌入式设备上实现AI推理，并通过实战案例展示其应用过程。

    智能应用
    2025-03-17
    嵌入式 AI推理 TensorFlow

  • 嵌入式图像处理：利用OpenCV Lite实现人脸检测

    随着嵌入式系统性能的不断提升，将复杂的图像处理任务（如人脸检测）部署到嵌入式设备上已成为可能。OpenCV Lite作为OpenCV的轻量级版本，专为资源受限的嵌入式环境设计，提供了高效的图像处理功能。本文将详细介绍如何利用OpenCV Lite在嵌入式设备上实现人脸检测，并通过代码示例展示其应用过程。

    智能应用
    2025-03-17
    嵌入式系统 图像处理 人脸检测 OpenCV Lite
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