解決方案 如何利用视觉处理器在可视门铃和智能零售设计中扩展边缘 AI 功能[人工智能][物联网] 随着“边缘人工智能 （AI）”的兴起，“在网络边缘拥有更高的智能性”也倍受讨论，拥有更高本地实时处理能力的好处就易被忽视，而这种处理无需依赖基于云的资源来运行 AI 模型。通过使我们日常交互的电子设备能够根据 AI 模型在现实世界中做出决策，我们可以提高其响应能力、安全性和整体效率。 發表于：2023/4/4 上午12:08:00 精密系统的实用RTI计算[测试测量][汽车电子] 本文简要介绍了精密系统中的参考到输入（RTI）的计算和仿真，以及如何从中获得尽可能多的重要信息。在设计用于模拟测量的信号链时，必须考量信号链中不同组件导致的误差和噪声，用于确定最高性能。规格可以用百分比（分数）表示，或者如果是线性系统，可以参考到输出或参考参考到输入。参考到输入的计算往往会造成误解，但能够提供有关系统性能的重要信息。 發表于：2023/4/1 下午8:52:00 人工智能机器视觉需求猛增，sensAI重塑深度情境感知[人工智能][工业自动化] 智能手机和各类物联网设备的指数级增长推动了网络边缘计算的发展，这些设备无处不在，但如果将其产生的全部数据都向云端发送，毫无疑问将为云端处理带来极大的负担。因此，基于网络边缘的处理十分必要，不仅可以降低云端的网络通信成本和云存储成本，还能避免云端数据通道过载。 發表于：2023/3/30 下午6:13:00 在Automate演进中读懂工业4.0[嵌入式技术][工业自动化] 作为莱迪思（Lattice）半导体面向智能工业系统推出的解决方案集合，Lattice Automate解决方案集合由模块化硬件平台、IP内核、易于使用的软件设计工具、参考设计和演示、以及定制设计服务构成，核心目标是为工业自动化系统的设计人员提供评估、开发和部署基于FPGA的可编程工业自动化应用所需的各种工具，加速工厂自动化进程。 發表于：2023/3/30 下午6:07:00 以10倍计提升带宽与算力[人工智能][工业自动化] 根据IoT Analytics报告，2020年，制造业和工业中的人工智能机器视觉市场规模约为41亿美元，预计到2025年将增加至152亿美元，年复合年增长率（GAGR）为30%，而传统机器视觉部署的年复合增长率仅为6.5%。 發表于：2023/3/30 下午5:48:00 应对中端FPGA市场的挑战[嵌入式技术][汽车电子] 在当今竞争激烈的技术行业中，成败的关键可能就在于能否率先上市。然而，快速上市也带来了挑战，尤其是系统和应用设计方面的挑战。随着人工智能、网络边缘计算和自动化的日益发展以及网络安全威胁的激增，设计师现在比以往任何时候都更需要在整个开发周期中自由更改和微调他们的设计。 發表于：2023/3/30 下午4:31:14 电池快速充电指南——第1部分[电源技术][消费电子] 虽然更高的电池容量延长了设备的使用时间，但如何缩短充电时间，这给设计人员带来了额外的挑战。快速充电适用于广泛的设备，包括消费电子、医疗和工业应用。本文分为两部分，概要介绍与实现电池快速充电功能相关的挑战。第1部分探讨在主机和电池包之间分隔充电器和电量表，以提高系统的灵活性、尽可能降低功耗，并提升用户的总体体验。此外，还介绍设备包含的监测功能，确保实现安全充电和放电。第2部分探讨使用并联电池实现快速充电系统。 發表于：2023/3/30 上午7:40:00 数据存储创新：节电、节水、省空间[人工智能][数据中心] ESG 的普及率已到达关键临界点，企业正面临必须在环保倡议与业务目标以及数字化大方向之间求取平衡的挑战。 發表于：2023/3/30 上午7:18:00 雷莫（LEMO）推出具有高频性能的全新多芯同轴型号[通信与网络][5G] 雷莫（LEMO）很高兴地宣布在久经考验的M系列中新增一款多芯同轴配置，命名为LM.232，尺寸为LM，最多可 有12个同轴针芯。这些新的插头和固定插座是专门为满足非常苛刻的环境条件下最严格的高频连接要求而设计 的。 發表于：2023/3/29 下午10:07:04 5G+网络基础设施的安全性和同步解决方案[通信与网络][5G] 如今我们可以看到5G开放式无线接入网络（ORAN）正改变着蜂窝和移动网络的格局。具体而言，RAN架构的开放、解聚和虚拟化促使移动网络基础设施发生了重大变化。传统RAN网络的许多功能面临软硬件解耦。这种趋势为网络部署带来了灵活性和更多创新，还可以混用来自不同供应商的组件。 發表于：2023/3/29 下午8:57:29 <…62636465666768697071…>
