AI在汽車行業(yè)的應(yīng)用日益深化，如何將機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的先進(jìn)模型（如虛擬傳感器）集成到ECU軟件中，已成為業(yè)界面臨的核心挑戰(zhàn)。
2025-12-24 10:55:01
5026 
頂頭狀態(tài)。
檢測頂頭算法
引入人工智深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過Keras實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），用Numpy實(shí)現(xiàn)采集數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，得到符合現(xiàn)場需求的模型，進(jìn)一步提升檢測的準(zhǔn)確性和現(xiàn)場的適應(yīng)性。
應(yīng)用范圍
2025-12-22 14:33:50
的Kria KR260機(jī)器人入門套件由K26系統(tǒng)級模塊（SOM）的非生產(chǎn)版本、機(jī)器人載板和散熱解決方案組成。SOM非常緊湊
2025-12-15 14:45:02232 探索 AMD Kria KD240 驅(qū)動入門套件：開啟電機(jī)控制與電源轉(zhuǎn)換新征程 在電子工程師的日常工作中，不斷探索和評估新的硬件平臺對于開發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)品至關(guān)重要。今天，我們將深入研究 AMD Kria
2025-12-15 14:35:05552 探索AMD Kria K24 SOM：高性能嵌入式平臺的卓越之選 在嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，不斷追求高性能、高集成度和靈活性是工程師們的目標(biāo)。AMD Kria K24 SOM
2025-12-15 14:35:02194 [首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]最近有位小伙伴在后臺留言提問：端到端算法是怎樣訓(xùn)練的？是模仿學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)這三類嗎？其實(shí)端到端（end-to-end）算法在自動駕駛、智能體決策系統(tǒng)里
2025-12-08 16:31:591202 
一直是行業(yè)痛點(diǎn)。課程提供獨(dú)家開發(fā)的labview調(diào)用框架，實(shí)現(xiàn)從模型訓(xùn)練（Python）到部署（LabVIEW）的無縫銜接，已成功應(yīng)用于DIP、AOI、鋰電池產(chǎn)線的視覺檢測工位。
二、職業(yè)發(fā)展：
目前
2025-12-04 09:28:20
SLAM等輕量級算法時(shí)表現(xiàn)出了不錯的性能，CPU占用率在可接受范圍內(nèi)。整個系統(tǒng)響應(yīng)及時(shí)，證明了MUSE Pi Pro完全有能力作為小型移動機(jī)器人的“大腦”。
四、 其他功能淺嘗
? AI模型部署
2025-12-03 14:40:05
一直是行業(yè)痛點(diǎn)。課程提供獨(dú)家開發(fā)的labview調(diào)用框架，實(shí)現(xiàn)從模型訓(xùn)練（Python）到部署（LabVIEW）的無縫銜接，已成功應(yīng)用于DIP、AOI、鋰電池產(chǎn)線的視覺檢測工位。
二、職業(yè)發(fā)展：
目前
2025-12-03 13:50:14
NVIDIA 最近發(fā)布了 NVIDIA Cosmos 開放世界基礎(chǔ)模型（WFM）的更新，旨在加速物理 AI 模型的測試與驗(yàn)證數(shù)據(jù)生成。借助 NVIDIA Omniverse 庫和 Cosmos，開發(fā)者可以大規(guī)模生成基于物理學(xué)的合成數(shù)據(jù)。
2025-12-01 09:25:05751 藍(lán)牙定位憑借低成本、低功耗與高兼容性，依托BLE信號實(shí)現(xiàn)從粗略到高精度的定位。通過RSSI、ToF測距與AoA/AoD測向技術(shù)，結(jié)合多基站協(xié)同和算法優(yōu)化，可實(shí)現(xiàn)米級乃至厘米級定位，廣泛應(yīng)用于室內(nèi)場景。
2025-11-24 17:50:351754 
機(jī)器人控制平臺，實(shí)現(xiàn)從“算法到執(zhí)行”的全閉環(huán)控制。
無論是在工業(yè)裝配、視覺檢測、智能搬運(yùn)還是協(xié)作機(jī)器人領(lǐng)域，MYD-LT536 都將成為高精度控制系統(tǒng)的理想選擇。
2025-11-14 15:48:29
，Xi、Yi、rki為字，i=0,1,2，…，31。則本算法的加密實(shí)現(xiàn)為：
本算法的解密實(shí)現(xiàn)與加密實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)是相同的，不同的只是提供的輪密鑰的使用次序。加密變換時(shí)使用輪密鑰的順序?yàn)椋海╮k0
2025-10-30 08:10:23
項(xiàng)目構(gòu)想
我們一開始就選擇信息安全作為芯來杯比賽方向，并以Camellia算法作為算法原型。借助蜂鳥E203的協(xié)處理，能加速Camellia算法的運(yùn)算，并通過比較軟件實(shí)現(xiàn)和硬件實(shí)現(xiàn)的效果，體現(xiàn)
2025-10-30 07:04:56
的實(shí)現(xiàn)的技術(shù)細(xì)節(jié)，知道這些技術(shù)細(xì)節(jié)將有利于在使用 C 語言編寫算法時(shí)實(shí)現(xiàn)一些有針對性的優(yōu)化。
2.1 C to HASM
HASM 是一種在 C 語言編譯到HDL 時(shí)、經(jīng)過嚴(yán)格定義的專用的語言
2025-10-30 07:02:09
。
基于這個模型分析我們可以知道，LMS算法中運(yùn)用了大量的乘積累加模塊，即w=w+a*b的形式。并且其模型上方是一個典型的FIR濾波器電路，我們可以將濾波器電路看成是兩個向量的卷積運(yùn)算。
因此我們想到用
2025-10-28 07:50:52
。
②使用同步FIFO存取模乘結(jié)果S，無需外部讀寫地址線實(shí)現(xiàn)字段更新與讀取操作同時(shí)進(jìn)行。
③使用雙DFF結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)各字段右移一位，當(dāng)前字段最高位補(bǔ)下一個字段的最低位。
圖2 RSA算法加速結(jié)果
最后給出RSA算法的加速結(jié)果，如圖2所示，時(shí)鐘周期數(shù)加速了27.9倍。
2025-10-28 07:28:40
核心觀點(diǎn) 1. 通用大模型想解決營銷領(lǐng)域問題需向垂類模型轉(zhuǎn)型。 “全才”通用大模型難覆蓋廣告營銷全流程，需升級為“懂營銷”的垂直模型，實(shí)現(xiàn)從“知道”到“落地執(zhí)行”的三維跨越。 2. 廣告智能體破解
2025-10-27 17:18:32829 
職業(yè)生涯中收集的帶注釋數(shù)據(jù)集，根據(jù)自身目的微調(diào)高效的深度學(xué)習(xí)模型。人工智能加速硬件的出現(xiàn)意味著這些模型能夠以前所未有的速度運(yùn)行，相比之下，在CPU上運(yùn)行的算法（包括更傳統(tǒng)的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類器，例如隨機(jī)
2025-10-27 09:18:27
實(shí)現(xiàn)。所以現(xiàn)有的大部分 SNN 加速器的硬件實(shí)現(xiàn)上都采用LIF模型。
如圖所示，設(shè)計(jì)的 SNN 神經(jīng)核整體架構(gòu)如圖所示。
神經(jīng)核主要由 LIF 神經(jīng)元模塊（LIF_neuron）、控制模塊
2025-10-24 08:27:07
當(dāng)下，AI技術(shù)繁榮無比，但無數(shù)企業(yè)卻陷入“叫好不叫座”的困境：算法模型很先進(jìn)，但一到真實(shí)的行業(yè)場景中就“水土不服”。問題究竟出在哪?大模型和智能體的興起，又為我們提供了怎樣的新解題思路?本文將深入探討算法落地的核心痛點(diǎn)，并闡述我們?nèi)绾谓枇π录夹g(shù)，打造出真正解決問題的產(chǎn)品。
2025-10-11 14:04:06444 科研人員及開發(fā)者打造功能更強(qiáng)大、適應(yīng)性更強(qiáng)的機(jī)器人。 ? 全新的 NVIDIA Isaac GR00T 開源基礎(chǔ)模型將為機(jī)器人賦予接近人類的推理能力，使其能夠拆解復(fù)雜指令，并借助已有知識與常識執(zhí)行任務(wù)
2025-09-30 09:52:542853 
昆泰芯KTM59/KTH71系列磁編碼器憑借高精度（24位分辨率）、高速響應(yīng)與強(qiáng)抗干擾能力，為機(jī)器人關(guān)節(jié)提供雙端角度檢測，實(shí)現(xiàn)從動力輸入到動作輸出的全鏈路精準(zhǔn)控制。
2025-09-25 09:45:001393 
實(shí)例，從而保持高計(jì)算效率。
2、Q算法
Q項(xiàng)目將大模型功能與A*和Q-learning等復(fù)雜算法結(jié)合，進(jìn)一步推動了AI領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展，標(biāo)志著向AGI方向邁出了重要的一步。
可能達(dá)到的高度：
自主學(xué)習(xí)
2025-09-18 15:31:59
在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)編碼確實(shí)相對直觀：獨(dú)熱編碼處理類別變量，標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)整數(shù)值范圍，然后直接輸入模型訓(xùn)練。整個過程更像是數(shù)據(jù)清洗，而非核心算法組件。量子機(jī)器學(xué)習(xí)的編碼完全是另一回事。傳統(tǒng)算法可以直接消化
2025-09-15 10:27:48579 
、Transformer 模型的后繼者
二、用創(chuàng)新方法實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)AI芯片
1、基于開源RISC-V的AI加速器
RISC-V是一種開源、模塊化的指令集架構(gòu)（ISA）。優(yōu)勢如下：
①模塊化特性②標(biāo)準(zhǔn)接口③開源
2025-09-12 17:30:42
算法作為軟實(shí)力，其水平直接影響著目標(biāo)檢測識別的能力。兩年前，慧視光電推出了零基礎(chǔ)的基于yolo系列算法架構(gòu)的AI算法開發(fā)平臺SpeedDP，此平臺能夠通過數(shù)據(jù)驅(qū)動模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)算法從0到1的開發(fā)訓(xùn)練
2025-09-09 17:57:111285 
黑芝麻智能推出的全新一代端到端全棧輔助駕駛系統(tǒng)，以武當(dāng)C1200系列高算力芯片為基石，深度融合自研感知算法，實(shí)現(xiàn)從場景感知到車輛控制的完全閉環(huán)優(yōu)化——讓輔助駕駛系統(tǒng)學(xué)會理解路況的呼吸與脈搏，真正走進(jìn)“人車共駕”的黃金時(shí)代。
2025-09-09 17:19:242311 到頂層的應(yīng)用算法，共同構(gòu)成AI的“智能引擎”。 算法層：模型架構(gòu)與訓(xùn)練控制 現(xiàn)代AI的核心是深度學(xué)習(xí)算法，其操控依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和訓(xùn)練過程的精細(xì)化調(diào)控。例如，Transformer架構(gòu)通過自注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)對長序列數(shù)據(jù)的高效處理，
2025-09-08 17:51:27869 人體關(guān)鍵點(diǎn)識別是一種基于深度學(xué)習(xí)的對人進(jìn)行檢測定位與姿勢估計(jì)的模型，廣泛應(yīng)用于體育分析、動物行為監(jiān)測和機(jī)器人等領(lǐng)域，幫助機(jī)器實(shí)時(shí)解讀物理動作。本算法具有運(yùn)行效率高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)的特點(diǎn)。
2025-08-27 10:07:43900 
英特爾? Gaudi 2EAI加速器現(xiàn)已為DeepSeek-V3.1提供深度優(yōu)化支持。憑借出色的性能和成本效益，英特爾Gaudi 2E以更低的投入、更高的效率，實(shí)現(xiàn)從模型訓(xùn)練的深度突破到推理部署的實(shí)時(shí)響應(yīng)，為大模型的加速落地提供新選擇。
2025-08-26 19:18:122693 
在機(jī)器人世界里，感知是智能化的第一步，是機(jī)器人獲取環(huán)境信息，學(xué)習(xí)適應(yīng)并自主決策的前提。聽覺作為五感之一，深度融合AI，可幫助機(jī)器人實(shí)現(xiàn)高效感知、數(shù)據(jù)獲取、語音交互和環(huán)境事件檢測，使機(jī)器人“耳聽八方
2025-08-26 17:44:17708 徹底解決越來越多的長尾問題。圖1輔助駕駛算法（圖片來源網(wǎng)絡(luò)）端到端輔助駕駛算法是一種深度學(xué)習(xí)算法，該算法將傳感器數(shù)據(jù)輸入后，基于大模型直接輸出車輛控制指令。端到端輔助駕
2025-08-26 17:41:233349 
在三維逆向工程領(lǐng)域，傳統(tǒng)方法在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)和構(gòu)建高精度模型時(shí)面臨諸多挑戰(zhàn)。隨著人工智能（AI）技術(shù)的發(fā)展，點(diǎn)云降噪算法工具與機(jī)器學(xué)習(xí)建模能力的應(yīng)用，為三維逆向工程帶來了創(chuàng)新性解決方案，顯著提升
2025-08-20 10:00:00536 
的發(fā)布持續(xù)深化了雙方的 AI 創(chuàng)新合作。NVIDIA 在 NVIDIA Blackwell 架構(gòu)上優(yōu)化了這兩款全新的開放權(quán)重模型并實(shí)現(xiàn)了推理性能加速，在 NVIDIA 系統(tǒng)上至高達(dá)到每秒 150 萬個
2025-08-15 20:34:402077 
市場對機(jī)器人的需求呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢。設(shè)計(jì)師和工程師必須打造集成機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，且能安全可靠地與人類配合工作的機(jī)器人。
2025-08-14 09:44:29728 持續(xù)討論。特別是在自動駕駛領(lǐng)域，部分廠商開始嘗試將多模態(tài)大模型（MLLM）引入到感知、規(guī)劃與決策系統(tǒng)，引發(fā)了“傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)是否已過時(shí)”的激烈爭論。然而，從技術(shù)原理、算力成本、安全需求與實(shí)際落地路徑等維度來看，Transformer與深度學(xué)習(xí)并非你死我活的替代
2025-08-13 09:15:594007 
用于新手學(xué)習(xí)PID控制算法。
2025-08-12 16:22:57
7 基于數(shù)據(jù)算法驅(qū)動的配方研發(fā)新模式 隨著人工智能、大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)依賴經(jīng)驗(yàn)和試錯的配方研發(fā)模式正逐步向數(shù)據(jù)驅(qū)動、算法優(yōu)化的智能化模式轉(zhuǎn)型。這種新模式通過整合多維度數(shù)據(jù)、構(gòu)建預(yù)測模型
2025-08-06 17:25:50906 AI領(lǐng)域的深厚技術(shù)積累與行業(yè)領(lǐng)先地位。 "飛鳶AIoT大模型應(yīng)用算法"面向企業(yè)端客戶，聚焦對話生成場景，能夠基于用戶輸入音頻，生成相應(yīng)的音頻回復(fù)。目前，該算法已依托移遠(yuǎn)飛鳶物聯(lián)網(wǎng)平臺，在AI玩具整體解決方案中實(shí)現(xiàn)落地應(yīng)用，為
2025-08-06 08:48:00793 
全球最先進(jìn)的AI/機(jī)器學(xué)習(xí)模型 新澤西州蒂內(nèi)克2025年7月31日 /美通社/ -- Cognizant（納斯達(dá)克股票代碼：CTSH）今日宣布推出AI Training Data Services，該
2025-07-31 17:25:46630 Neuton 是一家邊緣AI 公司，致力于讓機(jī)器 學(xué)習(xí)模型更易于使用。它創(chuàng)建的模型比競爭對手的框架小10 倍，速度也快10 倍，甚至可以在最先進(jìn)的邊緣設(shè)備上進(jìn)行人工智能處理。在這篇博文中，我們將介紹
2025-07-31 11:38:06
” 技術(shù)實(shí)現(xiàn)從感知到決策的無縫銜接。
最終，所有創(chuàng)新都指向AGI芯片這一終極目標(biāo)。書中探討了AGI芯片的技術(shù)需求與架構(gòu)可能，涵蓋MoE模型、Q*算法、大型多模態(tài)模型等關(guān)鍵技術(shù)，并思考了其倫理挑戰(zhàn)
2025-07-28 13:54:18
還在為邊緣端的大模型運(yùn)行發(fā)愁？還在為算力不夠、模型太大束手無策？Maix4-HAT，一款專為端側(cè)大模型而生的高性能AI加速模塊，現(xiàn)已正式上線淘寶！淘寶:https://item.taobao.com
2025-07-18 18:35:121279 
各種軟件工具與加速應(yīng)用，適合各種專業(yè)水平的開發(fā)人員。這款開箱即用的套件能極大助力希望利用量產(chǎn)版 Kria K26 SOM 加速產(chǎn)品上市并實(shí)現(xiàn)批量部署的客戶。
2025-07-18 09:50:37805 哈嘍，大家好，從今天開始正式帶領(lǐng)大家從零到一，在FPGA平臺上實(shí)現(xiàn)FOC算法，整個算法的框架如下圖所示，如果大家對算法的原理不是特別清楚的話，可以先去百度上學(xué)習(xí)一下，本教程著重介紹實(shí)現(xiàn)過程，弱化原理的介紹。那么本文將從PWM模塊開始進(jìn)入FOC算法中去。
2025-07-17 15:21:053267 
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，傳統(tǒng)的中央處理單元（CPU）和圖形處理單元（GPU）已經(jīng)無法滿足高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜模型的需求。FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）作為一種靈活且高效的硬件加速平臺
2025-07-16 15:34:252719 通用機(jī)器人的時(shí)代已經(jīng)到來，這得益于機(jī)械電子技術(shù)和機(jī)器人 AI 基礎(chǔ)模型的進(jìn)步。但目前機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展仍面臨一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)：機(jī)器人需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來掌握諸如組裝和檢查之類的技能，而手動演示的方式難以
2025-07-14 11:49:26878 
本設(shè)計(jì)中，計(jì)劃實(shí)現(xiàn)對文件的壓縮及解壓，同時(shí)優(yōu)化壓縮中所涉及的信號處理和計(jì)算密集型功能，實(shí)現(xiàn)對其的加速處理。本設(shè)計(jì)的最終目標(biāo)是證明在充分并行化的硬件體系結(jié)構(gòu) FPGA 上實(shí)現(xiàn)該算法時(shí)，可以大大提高該算法
2025-07-10 11:09:342197 
畫圖
機(jī)器學(xué)習(xí)模型在通過攝像頭獲取圖像后，經(jīng)過處理輸入后，在輸出環(huán)節(jié)通常還需要進(jìn)行后處理，例如圖像檢測應(yīng)用中，目標(biāo)位置的框選等。
在K230中提供了畫圖的功能，可以實(shí)現(xiàn)畫線段、畫矩形、畫圓、畫箭頭
2025-07-08 17:25:33
在人工智能大模型重塑教育與社會發(fā)展的當(dāng)下，無論是探索未來職業(yè)方向，還是更新技術(shù)儲備，掌握大模型知識都已成為新時(shí)代的必修課。從職場上輔助工作的智能助手，到課堂用于學(xué)術(shù)研究的智能工具，大模型正在工作生活
2025-07-04 11:10:37
，如乘法、加法等；
（2）根據(jù)各層計(jì)算操作的類型和復(fù)雜度，確定每層所需的計(jì)算量；
（3）將各層計(jì)算量相加，得到模型總的計(jì)算量。
基于硬件加速的算力估計(jì)
隨著硬件加速技術(shù)的發(fā)展，許多深度學(xué)習(xí)框架支持
2025-07-03 19:43:59
”）打造企業(yè)級全流程AI模型工藝平臺——AIRUNS 3.0，深度適配國產(chǎn)軟硬件，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)接入到模型落地的高效閉環(huán)，助力企業(yè)加速AI工程化落地和規(guī)?；瘧?yīng)用。
2025-06-28 17:03:471348 的應(yīng)用，比如使用機(jī)器學(xué)習(xí)分析數(shù)據(jù)，提升良率。
這一些大模型是否真的有幫助 能夠在解決工程師的知識斷層問題
本人純小白，不知道如何涉足這方面 應(yīng)該問什么大模型比較好，或者是看什么視頻能夠涉足這個行業(yè)
2025-06-24 15:10:04
從數(shù)學(xué)基礎(chǔ)到邊緣實(shí)現(xiàn)，研究團(tuán)隊(duì):Conecta.ai(ufrn.br)摘要1.引言2.GEMMA2：通用集成機(jī)器模型算法2.1模型架構(gòu)2.2預(yù)訓(xùn)練2.3后訓(xùn)練3.邊緣AI實(shí)現(xiàn)1.引言GEMMA2
2025-06-20 16:57:311493 
邊緣AI的實(shí)現(xiàn)原理是將人工智能算法和模型部署到靠近數(shù)據(jù)源的邊緣設(shè)備上，使這些設(shè)備能夠在本地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、分析和決策，而無需將數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭h(yuǎn)程的云端服務(wù)器。邊緣AI的實(shí)現(xiàn)旨在將人工智能能力下沉到邊緣設(shè)備
2025-06-19 12:19:511181 你好，旅行者！歡迎來到Medium的這一角落。在本文中，我們將把一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）部署到邊緣設(shè)備上，利用從ModbusTCP寄存器獲取的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來預(yù)測一臺復(fù)古音頻放大器的當(dāng)前健康狀況。你將
2025-06-11 17:22:53858 
與應(yīng)用 在人工智能與光子學(xué)設(shè)計(jì)融合的背景下，科研的邊界持續(xù)擴(kuò)展，創(chuàng)新成果不斷涌現(xiàn)。從理論模型的整合到光學(xué)現(xiàn)象的復(fù)雜模擬，從數(shù)據(jù)驅(qū)動的探索到光場的智能分析，機(jī)器學(xué)習(xí)正以前所未有的動力推動光子學(xué)領(lǐng)域的革新。據(jù)調(diào)查，目前在Nature和Science雜志上發(fā)表
2025-06-04 17:59:40521 
在設(shè)置 gpioClock 時(shí)，如何設(shè)置成員變量以實(shí)現(xiàn)從高到低的速度？
2025-05-23 06:47:21
遠(yuǎn)通信率先推出了端云混合大模型機(jī)器人大腦解決方案中，圍繞移遠(yuǎn)AI模組及其強(qiáng)大算力，創(chuàng)新性地構(gòu)建了端側(cè)與云端大模型的深度協(xié)同體系，如同給機(jī)器人同時(shí)裝上了"極速本地處理器"與"云端超級知識庫"。 ??端側(cè)大模型堪稱機(jī)器人的"反應(yīng)加速器
2025-05-21 13:46:091222 
當(dāng)深度學(xué)習(xí)遇見汽車，一場靜默的技術(shù)革命正在發(fā)生。從Poclain Hydraulics 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)測電機(jī)溫度，到梅賽德斯-奔馳用虛擬傳感器替代硬件，再到康明斯通過 AI 模型加速發(fā)動機(jī)仿真——這些行業(yè)領(lǐng)軍者正借助 MATLAB 與 Simulink，將復(fù)雜算法轉(zhuǎn)化為高效落地的解決方案。
2025-05-16 14:51:391045 
地瓜機(jī)器人RDK X5開發(fā)套件地瓜機(jī)器人RDK X5開發(fā)套件產(chǎn)品介紹 旭日5芯片10TOPs算力-電子發(fā)燒友網(wǎng)機(jī)器人開發(fā)套件 Kria KR260機(jī)器人開發(fā)套件 Kria KR260-電子發(fā)燒友網(wǎng)
2025-05-13 15:02:04
的 Jetson Orin 底板
支持 AMD-Xilinx KRIA K26 模塊化系統(tǒng)的 Kria K26 Devboard
支持 Google Coral 模塊化系統(tǒng)的 Google Coral
2025-05-12 18:13:11
Variscite是全球知名的系統(tǒng)模塊 (SoM) 供應(yīng)商，近二十年來專注于先進(jìn)嵌入式解決方案的研發(fā)。作為白金合作伙伴，Variscite與恩智浦建立了穩(wěn)固而持久的合作關(guān)系，憑借恩智浦先進(jìn)的處理器，提供可擴(kuò)展的高性能SoM解決方案。
2025-05-12 15:11:381328 視覺巡線，展示了如何從數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練到機(jī)器人部署的完整流程。
值得注意的是，深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)時(shí)性對機(jī)器人計(jì)算資源提出了較高要求，優(yōu)化模型（如TensorRT加速）是實(shí)際部署的關(guān)鍵。
二、SLAM
2025-05-03 19:41:47
在當(dāng)今人工智能領(lǐng)域，大型語言模型（LLM）的開發(fā)已經(jīng)成為一個熱門話題。這些模型通過學(xué)習(xí)大量的文本數(shù)據(jù)，能夠生成自然語言文本，完成各種復(fù)雜的任務(wù)，如寫作、翻譯、問答等。https
2025-04-30 18:34:251138 的限制和調(diào)控）
本書還有很多前沿技術(shù)項(xiàng)目的擴(kuò)展
比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別例程，機(jī)器學(xué)習(xí)圖像識別的原理，yolo圖像追蹤的原理
機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練三大點(diǎn)：
先準(zhǔn)備一個基本的模型結(jié)構(gòu)
和訓(xùn)練時(shí)的反饋函數(shù)（測試模型
2025-04-30 01:05:09
的應(yīng)用。書中詳細(xì)介紹了如何在ROS 2中實(shí)現(xiàn)二維碼識別，包括二維碼掃描庫Zbar的使用，以及如何通過相機(jī)識別二維碼。
通過學(xué)習(xí)這一部分，我了解到二維碼識別的基本原理和實(shí)現(xiàn)步驟。首先，需要通過相機(jī)獲取環(huán)境圖像
2025-04-27 11:42:22
末端執(zhí)行器。
全棧開源
從RISC-V指令集、芯片SDK到機(jī)器人控制代碼100%開放，開發(fā)者可自由定制算法與控制邏輯。
官方apt倉庫提供deepseek-r1-distill-qwen-1.5b
2025-04-25 17:59:18
量是約為 25.63M，在ImageNet1K數(shù)據(jù)集上，使用單張消費(fèi)類顯卡 RTX-4090只需大約35~40個小時(shí) ，即可完成ResNet50模型的預(yù)訓(xùn)練。在 大模型時(shí)代 ，由于大模型參數(shù)規(guī)模龐大，無法跟CNN時(shí)代的小模型一樣在單張顯卡上完成訓(xùn)練，需要構(gòu)建多張AI加速卡的集群才能完成AI大模型的預(yù)訓(xùn)練
2025-04-25 11:43:01738 
Robotec.ai 為制造、物流、倉儲和工業(yè)市場構(gòu)建數(shù)字孿生和仿真平臺。該公司還擁有汽車、農(nóng)業(yè)和采礦業(yè)客戶。其主要業(yè)務(wù)重點(diǎn)是自主移動機(jī)器人（ AMR ）、機(jī)械臂和足式機(jī)器人。
2025-04-24 14:54:55895 本來轉(zhuǎn)自：DeepHubIMBA本文系統(tǒng)講解從基本強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法到高級技術(shù)（如PPO、A3C、PlaNet等）的實(shí)現(xiàn)原理與編碼過程，旨在通過理論結(jié)合代碼的方式，構(gòu)建對強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的全面理解。為確保內(nèi)容
2025-04-23 13:22:041417 在RV1126開發(fā)板上實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)：在識別前對物體圖片進(jìn)行模型學(xué)習(xí)，訓(xùn)練完成后通過算法分類得出圖像的模型ID。
方案設(shè)計(jì)邏輯流程圖，方案代碼分為分為兩個業(yè)務(wù)流程，主體代碼負(fù)責(zé)抓取、合成圖像，算法代碼負(fù)責(zé)訓(xùn)練和檢測功能。
2025-04-21 13:37:1211 
能力拓展等關(guān)鍵層面，均展現(xiàn)出令人矚目的顯著進(jìn)展。那么，AI 算法創(chuàng)新究竟涵蓋哪些關(guān)鍵方向，又取得了怎樣的突破性成果呢？ ? 模型壓縮與加速 ? 面對大模型所帶來的高昂計(jì)算成本挑戰(zhàn)，模型壓縮與加速成為算法創(chuàng)新的重要方向之一。
2025-04-19 00:38:002309 在遙感應(yīng)用和環(huán)境監(jiān)測日益精細(xì)化的今天，“高光譜 + 機(jī)器學(xué)習(xí)”的組合已成為地物識別、礦產(chǎn)探測、農(nóng)業(yè)監(jiān)測等領(lǐng)域的重要技術(shù)手段。而作為獲取高光譜數(shù)據(jù)的前端工具，地物光譜儀的性能直接影響到后續(xù)模型的精度
2025-04-18 16:15:27609 
AMD/XilinxKria KR260機(jī)器人入門套件是一款基于Kria K26 SOM的開發(fā)平臺，設(shè)計(jì)用于機(jī)器人和工業(yè)應(yīng)用。它具有高性能接口和原生ROS2支持，便于機(jī)器人和軟件開發(fā)人員開發(fā)
2025-04-11 13:15:361527 
AI泥石流球機(jī)WX-HP1產(chǎn)品特點(diǎn)：1：變焦視覺識別出無源靶標(biāo)的圖像位移，嵌入式算法將圖像位移:2：轉(zhuǎn)換到實(shí)際位移，上傳到云平臺，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)位移的非接觸式測量3：高效識別：采用雙耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2025-04-10 16:56:27
本文轉(zhuǎn)自：QuantML當(dāng)我們談?wù)?b class="flag-6" style="color: red">機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，線性回歸、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這些常見的算法往往占據(jù)了主導(dǎo)地位。然而，除了這些眾所周知的模型之外，還存在一些鮮為人知但功能強(qiáng)大的算法，它們能夠以驚人的效率
2025-04-02 14:10:03977 和更多外設(shè)接口。無論是運(yùn)行還是休眠狀態(tài)，功耗表現(xiàn)都非常出色！
3. 在傳感器數(shù)據(jù)采集與AI機(jī)器學(xué)習(xí)中的優(yōu)勢？
答：主頻高、功耗低，內(nèi)置專用核處理數(shù)據(jù)采集，還配備AI加速器，讓AI算法運(yùn)行更高效！
4.
2025-04-01 00:00:31
Arm公司的首席軟件工程師SandeepMistry為我們展示了一種全新的巧妙方法：在RaspberryPiPico2上如何將音頻噪音抑制應(yīng)用于麥克風(fēng)輸入。機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)徹底改變了許多軟件應(yīng)用
2025-03-25 09:46:581072 NVIDIA Isaac GR00T N1開源人形機(jī)器人基礎(chǔ)模型+開源物理引擎Newton加速機(jī)器人開發(fā)
2025-03-20 16:56:011373 STM32部署機(jī)器學(xué)習(xí)算法硬件至少要使用哪個系列的芯片？
2025-03-13 07:34:55
發(fā)布的追覓S50系列掃地機(jī)器人也成為市面上首批搭載DeepSeek-R1的智能清潔類產(chǎn)品。 對于普通消費(fèi)者而言，AI大模型不再只是聊天機(jī)器人、內(nèi)容生成的工具，而是逐漸升級為日常生活中可以提供切實(shí)服務(wù)的幫手。 這不是智能機(jī)器人首次接入AI大模型，全球范圍內(nèi)，越來越多的機(jī)器人已經(jīng)接入大模型
2025-03-07 17:58:38754 
前面咱們有分享對PID算法離散化和增量式PID算法原理進(jìn)行來探索，之后又使用Matlab進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，對PID三個參數(shù)又有了更深入的認(rèn)識，接下來我們來使用C語言進(jìn)行PID算法實(shí)現(xiàn)，并且結(jié)合控制電機(jī)的項(xiàng)目來深入學(xué)習(xí)。
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2025-03-05 18:32:00
和并行計(jì)算能力，將AI模型（如CNN、LSTM、Transformer等）部署到FPGA上，實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)預(yù)處理、實(shí)時(shí)推理和后處理。? 定制化解決方案：根據(jù)具體應(yīng)用場景（如自動駕駛、機(jī)器視覺、邊緣計(jì)算等
2025-03-03 11:21:28
本文檔介紹了使用 FOC 算法實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī) （Permanent Magnet SynchronousMotor，PMSM）調(diào)整所需的步驟和設(shè)置，該算法如 AN1078《PMSM 電機(jī)的無傳感器
2025-03-03 01:53:59
應(yīng)用于機(jī)器人操作。 LimX VGM算法通過利用人類操作視頻數(shù)據(jù)對現(xiàn)有的視頻生成大模型進(jìn)行后訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了對任務(wù)理解與拆分、物體操作軌跡生成以及機(jī)器人操作執(zhí)行的全流程自動化。這一過程中，僅需將場景圖片和操作任務(wù)指令作為提示Prompts，即可實(shí)現(xiàn)零真機(jī)樣本數(shù)
2025-02-18 09:26:15914 。 ? 目前，該模型正在多款智能終端上進(jìn)行深入測試與優(yōu)化。移遠(yuǎn)通信將憑借其卓越的工程化能力，加速端側(cè)AI技術(shù)在各行各業(yè)的規(guī)?；瘧?yīng)用與普及。 ? ? DeepSeek ： AI 模型創(chuàng)新先鋒 ? DeepSeek之所以火爆全球，源于其在模型架構(gòu)、蒸餾技術(shù)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方面的突破性創(chuàng)
2025-02-13 11:32:44472 
當(dāng)今，隨著算法的不斷優(yōu)化、數(shù)據(jù)量的爆炸式增長以及計(jì)算能力的飛速提升，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的市場前景愈發(fā)廣闊。下面，AI部落小編將探討機(jī)器學(xué)習(xí)模型市場的未來發(fā)展。
2025-02-13 09:39:08668 訓(xùn)練過程中發(fā)生震蕩，甚至無法收斂到最優(yōu)解；而過小的學(xué)習(xí)率則會使模型收斂速度緩慢，容易陷入局部最優(yōu)解。因此，正確設(shè)置和調(diào)整學(xué)習(xí)率對于訓(xùn)練高效、準(zhǔn)確的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型至關(guān)重要。 二、學(xué)習(xí)率優(yōu)化算法 梯度下降法及其變種 ： 標(biāo)準(zhǔn)梯
2025-02-12 15:51:371534 科學(xué)AI需要可解釋性人工智能的崛起，尤其是深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，在眾多領(lǐng)域帶來了令人矚目的進(jìn)步。然而，伴隨這些進(jìn)步而來的是一個關(guān)鍵問題——“黑箱”問題。許多人工智能模型，特別是復(fù)雜的模型，如神經(jīng)網(wǎng)
2025-02-10 12:12:291234 的整個流程。資料中不僅模型種類豐富多樣，而且對典型模型都進(jìn)行了深入的剖析，詳細(xì)闡述了模型的優(yōu)化思路與方法，讓AI項(xiàng)目能夠真正地從理論走向?qū)嵺`。
若想在開發(fā)板上實(shí)現(xiàn)GPU加速，則需要把我們的模型轉(zhuǎn)換
2025-02-09 17:57:09
工作，同時(shí)通過Prompt工程優(yōu)化輸入內(nèi)容，甚至實(shí)現(xiàn)多模型的協(xié)同推理，充分發(fā)揮不同模型的優(yōu)勢。結(jié)果優(yōu)化層，基于用戶反饋學(xué)習(xí)不斷改進(jìn)輸出，通過可信度評估算法判斷結(jié)果的可靠性，實(shí)時(shí)知識蒸餾系統(tǒng)則進(jìn)一步精煉
2025-02-08 00:22:51
作者：DigiKey Editor 在許多嵌入式系統(tǒng)中，必須采用嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)（Embedded Machine Learning）技術(shù)，這是指將機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署在資源受限的設(shè)備（如微控制器、物聯(lián)網(wǎng)
2025-01-25 17:05:001339 
中提出的 Falcon 方法是一種 增強(qiáng)半自回歸投機(jī)解碼框架 ，旨在增強(qiáng) draft model 的并行性和輸出質(zhì)量，以有效提升大模型的推理速度。Falcon 可以實(shí)現(xiàn)約 2.91-3.51 倍的加速比，在多種數(shù)據(jù)集上獲得了很好的結(jié)果，并已應(yīng)用到翼支付多個實(shí)際業(yè)務(wù)中。 ? ? 論文標(biāo)題：
2025-01-15 13:49:191535 
本文介紹算法加速的概念、意義、流程和應(yīng)用 一、什么是算法加速 面向“最耗時(shí)”的部分做專用化處理： 在軟件運(yùn)行時(shí)，總有一些特定算法會消耗大量 CPU 資源，比如加密解密、圖像處理或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。這類
2025-01-15 09:34:521242 同時(shí)優(yōu)化多個相關(guān)任務(wù)的損失函數(shù)來提升模型的泛化能力。學(xué)習(xí)率調(diào)整策略：合理的學(xué)習(xí)率調(diào)整可以加速模型收斂，提高最終的性能。常用的學(xué)習(xí)率調(diào)整方法包括指數(shù)衰減、余弦退火和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率算法（如AdaGrad和RMSprop）等。
2025-01-14 16:51:12
。Cosmos 世界基礎(chǔ)模型（WFM）使開發(fā)者能夠輕松生成大量基于物理學(xué)的逼真合成數(shù)據(jù)，以用于訓(xùn)練和評估其現(xiàn)有的模型。開發(fā)者還可以通過微調(diào) Cosmos WFM 構(gòu)建自定義模型。 為加速機(jī)器人和自動駕駛
2025-01-14 11:04:152224 
經(jīng)數(shù)百萬小時(shí)的駕駛和機(jī)器人視頻數(shù)據(jù)訓(xùn)練的先進(jìn)模型，可用于普及物理 AI 開發(fā)，并以開放模型許可形式提供。
2025-01-09 11:05:341435
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