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Bench Talk for Design Engineers

贸泽电子 - 博客

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Bench Talk for Design Engineers | The Official Blog of Mouser Electronics


离网络边缘更近一步 Mark Patrick
机器学习通常是处理器密集型任务;ML算法需要大量的并行操作。因此,ML模型通常运行在位于网络核心位置的数据中心。但是,这会直接影响延迟、安全性和成本。在这篇博客文章中,我们将探索为何将AI转移到网络边缘,以及实现这种转移的技术。

借助于NB-IoT将Thingy:91连接到nRF Connect Cloud Rafik  Mitry
Nordic Thingy:91是一个低功耗多传感器原型开发工具,设计人员可以利用它构建c-IoT(蜂窝物联网)项目。Thingy:91与Thingy:52非常相似,但它通过nRF9160 SiP增加了蜂窝连接, 非常适合物流(用于资产跟踪)、计量和可穿戴设备等各种应用。在连接方面,它还支持LTE-M和NB-IoT、车载GPS以及BLE(低功耗蓝牙),并可通过车载nRF52840 SoC进行短程通信。Thingy:91随附有iBasis SIM卡,出厂配置为通过LTE-M连接到云端。但是,如移动物联网部署图(图1)所示,并非所有国家都支持LTE-M。此外,通过该图还可以知道哪些运营商能提供c-IoT网络,因为iBasis漫游覆盖范围仍仅限于某些国家或地区

解开车辆检测算法之谜 Wang Jing
车载摄像头对前后方车辆的检测,道路摄像头对路况的监控,无人驾驶技术的崛起等等,其本质都是车辆检测算法。从计算机视觉入手,以机器的视角重新审视图像,一切物体都具备自己独特的数字化‘特征’。本篇文章所探讨的是一种应用最广泛的,基于直方图求特征,支持向量机作为机器学习算法的车辆检测方法。本文将首先详细介绍方向梯度直方图(HOG);其次要做的是通过让机算机分别学习目标车辆的数字特征,非目标车辆的数字特征实现算法的二分类,发挥这种强大功能的算法就是本文要做介绍的支持向量机(SVM)。这是一个看似神秘,复杂,实则清晰有趣的过程,本篇文章带领读者揭开车辆检测的神秘面纱,深度挖掘特征算法的计算过程,专业的视角探讨机器学习的分类方法,根据亲身经历分享训练大型数据模型的注意事项。

使用物联网开发套件创建快速连接 Bill Giovino
物联网 (IoT) 将实现万物互连,有人说它正在形成,也有说它已经出现。无论如何,了解什么是物联网以及它产生的原因都意义重大。物联网牵涉到如何连接东西(非人类)到互联网。这些东西使用或涉及数据,而这些数据是较大系统的一部分并且必须被正确测量。数据经由一个联网的小型嵌入式系统测量,其中一些嵌入式系统外形仅像邮票般大小。

自己动手,铁皮信箱亦可智能 - 手把手教您借助Arduino MKR FOX 1200让传统信箱接入物联网 Rafik  Mitry
当您日复一日打开信箱,却发现里面空空如也,这会不会让您有种被「耍」的感觉?在本文所述的项目中,我们将创建一个简单的LPWAN(低功耗广域网)应用,将您的信箱连接到云,并且借助Arduino MKR FOX 1200开发板和Sigfox网络,实现每收到一封信件时发送通知。

AI最热门的话题 Stephen Cassar
全球用于AI系统的支出预计到2023年将增长到979亿美元。AI专家应关注新兴趋势,以发展多样化的技能组合并充分利用即将到来的创新浪潮。我们将探讨三个值得了解的新趋势。

Charlotte Han解答我们想要迫切了解的AI开发相关问题 Charlotte Han
Charlotte Han解答我们想要迫切了解的AI开发相关问题

适用于智能楼宇和物联网的mesh Will Abdeh
蓝牙mesh有望加速智能楼宇和物联网的设计与部署。这篇文章探讨了蓝牙mesh的基础知识,并描述了如何借助于安森美半导体的产品和开发工具帮助您加快设计。

深度学习:神经网络算法的昨天、今天和明天 Wang Dongang
本文介绍了神经网络算法的提出背景、早期科研的努力,系统分析了神经网络算法的仿生原理和具体的算法结构,理清了神经网络的发展脉络,并分析当下神经网络的研究热点和未来发展和应用的趋势。

人工智能的起源可以追溯到古希腊 Jürgen Schmidhuber
今天的人工智能 (AI) 和深度学习,其实是在两千多年来世界各地众多杰出创新者的成就之上发展而来的。要想知道AI未来走向何方,不妨先了解一下它迄今为止的足迹。本文将简要介绍AI的起源。

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