嵌入式 ai 文章進(jìn)入嵌入式 ai技術(shù)社區(qū)

飛凌嵌入式充電樁計(jì)費(fèi)控制單元主板解決方案

前言在全球能源危機(jī)和環(huán)境危機(jī)嚴(yán)重的大背景下，電動(dòng)汽車作為一種節(jié)能環(huán)保的綠色交通工具，得到了我國(guó)政府積極推進(jìn)與發(fā)展，充/換電站作為發(fā)展電動(dòng)汽車所必須的重要配套基礎(chǔ)設(shè)施，具有非常重要的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。2011年之前，國(guó)家電網(wǎng)建設(shè) 原則是慢充為主，2011年~2013 年，國(guó)家電網(wǎng)建設(shè)原則是換電為主，隨后在2014年召開(kāi)的電動(dòng)汽車充換電設(shè)施標(biāo)準(zhǔn)體系完善研討會(huì)上，國(guó)家電網(wǎng)提出主導(dǎo)快充、兼顧慢充的建設(shè)原則。而充電樁的鋪設(shè)力度和政府扶持力度也在不斷加大，
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搶占產(chǎn)業(yè)制高點(diǎn) 中國(guó)AI還差什么？

從大洋彼岸的新鮮事物，到中國(guó)企業(yè)的迎頭趕上，再到寫(xiě)入國(guó)家戰(zhàn)略規(guī)劃，人工智能在中國(guó)的發(fā)展，短短幾年便完成了許多新興產(chǎn)業(yè)“羨慕”的三級(jí)跳，顯示出后發(fā)先至的強(qiáng)勁勢(shì)頭。兩會(huì)雖然閉幕，但人工智能在會(huì)議期間所掀起的熱潮，仍在繼續(xù)，那么中國(guó)人工智能距離引領(lǐng)世界，還差什么?
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借助GPU搶占AI制高點(diǎn)的安防企業(yè)有哪些？

　　GPU與CPU的性能PK 　　在人工智能 (AI) 新時(shí)代，深度學(xué)習(xí)以不同于史上其他計(jì)算模型的方式改變著世界。搜索引擎、互動(dòng)語(yǔ)音和視頻推薦顯然是我們?nèi)粘Ｊ褂玫谋姸?AI 服務(wù)中的幾項(xiàng)。采用 Pascal 架構(gòu)的 NVIDIA GPU 為 AI 新時(shí)代提供計(jì)算引擎，可加快深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的訓(xùn)練和部署速度，從而帶來(lái)卓越的用戶體驗(yàn)。　　響應(yīng)速度是決定用戶是否采用互動(dòng)語(yǔ)音、視覺(jué)搜索和視頻分析等服務(wù)的關(guān)鍵因素。隨著深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性和復(fù)雜性越來(lái)越高，CPU 已經(jīng)無(wú)法再提供交互式用戶體驗(yàn)。Tesla P4
關(guān)鍵字： GPU AI

電子工程師闖蕩江湖，不可不讀的九本書(shū)

　　無(wú)論你是即將踏出象牙塔的畢業(yè)汪，　　還是已經(jīng)奮戰(zhàn)在一線的職小白，　　都是需要時(shí)刻充電的?！　e忘了社會(huì)主義社會(huì)新口號(hào)：　　沉迷學(xué)習(xí)，日漸消瘦?！　∩倌?，　　世界上最遠(yuǎn)的距離，不是生與死，　　而是我在學(xué)習(xí)，你卻不學(xué)習(xí)?！　∠旅媸前怖木疟久丶m合工程師們學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)?！　σ殉銮剩l(shuí)與爭(zhēng)鋒。　　你不練，江湖上少了你的名號(hào)，你憋哭?！　‰娮訉W(xué)　　作者：霍洛維茨　　這本神作是哈佛大學(xué)教材，自面世以來(lái)已經(jīng)被譯成多種語(yǔ)言。本書(shū)通過(guò)強(qiáng)調(diào)電子電路系統(tǒng)設(shè)計(jì)者所需的實(shí)用方法，即對(duì)電路的基本原理、經(jīng)驗(yàn)準(zhǔn)則以及大量實(shí)用電路設(shè)
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余凱：英特爾通過(guò)收購(gòu)買下5年時(shí)間算法+芯片是AI發(fā)展趨勢(shì)

　　3月13日晚間消息，今日晚間英特爾宣布153億美元Mobileye，該消息迅速在自動(dòng)駕駛和人工智能業(yè)內(nèi)引發(fā)熱議。不少專家學(xué)者和AI從業(yè)人士紛紛在探討可能產(chǎn)生的影響。　　地平線機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)始人、人工智能專家余凱就此向新浪科技談到了看法。　　余凱認(rèn)為，該收購(gòu)對(duì)英特爾來(lái)說(shuō)是重大利好消息，起碼為其在競(jìng)爭(zhēng)中買下了5年的時(shí)間。　　“雖然表面上153億美元的收購(gòu)比較貴，但英特爾在人工智能和自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的積累相對(duì)較少，而且遠(yuǎn)落后于他的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手英偉達(dá)，所以英特爾通過(guò)這樣一次收購(gòu)，我認(rèn)為自己起碼買
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深度學(xué)習(xí)也有缺陷，同質(zhì)化的AI創(chuàng)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)將很殘酷

人工智能這一輪的浪潮來(lái)的很快，接連攻克了圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng)駕駛等多個(gè)難題，簡(jiǎn)直是處于宇宙中心。從資本、媒體到創(chuàng)業(yè)者都對(duì)這個(gè)領(lǐng)域懷有極大的熱情。
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嵌入式多目標(biāo)跟蹤(下)

接上篇差分后直接得到的圖像包含噪點(diǎn)，會(huì)影響真實(shí)目標(biāo)的判斷，在本設(shè)計(jì)中對(duì)差分圖像經(jīng)過(guò)了腐蝕和膨脹兩個(gè)形態(tài)學(xué) 處理。腐蝕和膨脹均為3x3大小的檢測(cè)窗口，按順序掃描差分圖像，示意圖如圖6。腐蝕的目的是去除孤立的運(yùn)動(dòng)像素點(diǎn)或塊，在3x3畫(huà)面中，檢測(cè)到任何一個(gè)沒(méi)有被標(biāo)記的像素點(diǎn)，則全部去掉標(biāo)記。膨脹是為了增強(qiáng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的連通性，與腐蝕相反，檢測(cè)到任意一個(gè)標(biāo)記點(diǎn)，則全部標(biāo)記。在圖像周邊檢測(cè)區(qū)域內(nèi)，設(shè)置等間隔的掃描線，只有運(yùn)動(dòng)的物體會(huì)被掃描到，并根據(jù)掃描線的數(shù)量和掃描
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嵌入式多目標(biāo)跟蹤(上)

1 設(shè)計(jì)概述目標(biāo)跟蹤在視頻監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。跟蹤目標(biāo)的選擇可以分為自動(dòng)檢測(cè)與主動(dòng)選擇。自動(dòng)檢測(cè)能夠檢測(cè)出畫(huà) 面中所有運(yùn)動(dòng)物體，再通過(guò)目標(biāo)跟蹤算法，對(duì)檢測(cè)到的目標(biāo) 進(jìn)行跟蹤處理。在市區(qū)繁忙路段，通過(guò)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)與跟蹤統(tǒng)計(jì)每日車流量。當(dāng)畫(huà)面中存在眾多運(yùn)動(dòng)物體，而只需要跟蹤某些特定目標(biāo)時(shí)，為減少干擾，主動(dòng)選擇目標(biāo)后對(duì)特定目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。在目標(biāo)跟蹤算法中，判斷運(yùn)動(dòng)目標(biāo)丟失狀態(tài)是一個(gè)值得研究的課題。本設(shè)計(jì)改進(jìn)了經(jīng)典的粒子濾波算法，通過(guò)設(shè) 置粒子權(quán)重門限與重采
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學(xué)了這么久的嵌入式，這個(gè)參數(shù)存儲(chǔ)訣竅你或許還不知道

　　如果有幾個(gè)設(shè)置參數(shù)需要存儲(chǔ)到Flash中，我們一般會(huì)怎么存儲(chǔ)呢?將不同的參數(shù)都存儲(chǔ)到不同的頁(yè)中，還是將這幾個(gè)參數(shù)捆綁成一種結(jié)構(gòu)體，每次修改都同時(shí)寫(xiě)入一次呢?　　將參數(shù)存儲(chǔ)到固定的地址，則每個(gè)參數(shù)都將占用Flash的一個(gè)塊。而將全部參數(shù)捆綁一起存入Flash塊中，那么只有一個(gè)參數(shù)修改時(shí)，也需要將全部參數(shù)一起存一遍。那么有什么更好的方法嗎?　　前段時(shí)間學(xué)習(xí)Msos，看到其中使用的參數(shù)存儲(chǔ)的方法設(shè)計(jì)的很好，它將參數(shù)的變量地址與值，一同存儲(chǔ)入Flash中。出彩之處是使用參數(shù)的變量地址來(lái)標(biāo)記不同的變量?！　∫弧?/li>
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不做搬運(yùn)工微軟AI學(xué)習(xí)自行編寫(xiě)代碼

　　據(jù)國(guó)外媒體Quartz報(bào)道，要是計(jì)算機(jī)能夠理解人們想要解決的問(wèn)題，并編寫(xiě)代碼將其解決，而不像微軟Excel那樣要在程序內(nèi)的菜單人工找尋合適的公式，會(huì)怎么樣?這是一個(gè)非常未來(lái)主義的想法，但在這方面微軟研究院和劍橋大學(xué)最近已經(jīng)取得了進(jìn)展。　　在2016年11月的論文中，微軟和劍橋大學(xué)稱它們開(kāi)發(fā)了一種能夠自行編寫(xiě)代碼解決簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)問(wèn)題的算法。該算法名為DeepCoder，能夠通過(guò)研究有哪些潛在的代碼組合可以解決問(wèn)題，來(lái)強(qiáng)化自己的能力。(它有點(diǎn)復(fù)雜想，下文將會(huì)詳談。)然而，這并不意味著該算法從現(xiàn)有軟件那里
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2022年AI會(huì)發(fā)展成什么樣子，IBM做出了5大預(yù)測(cè)

　　近日，IBM從人工智能、智能傳感器、智能望遠(yuǎn)鏡、檢測(cè)器、醫(yī)學(xué)設(shè)備的發(fā)展這五個(gè)維度，對(duì)人類2022年的科技與生活做出了五大預(yù)測(cè)。　　預(yù)言一：自然語(yǔ)言會(huì)是醫(yī)療監(jiān)控的窗口　　未來(lái)五年我們將通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理來(lái)預(yù)測(cè)并監(jiān)控精神疾病，包括抑郁癥、精神分裂癥、帕金森綜合征、亨廷頓氏舞蹈癥和老人癡呆癥等，通過(guò)分析話語(yǔ)模式和文本分析算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。　　預(yù)言二：高級(jí)圖像傳感器將使得人類預(yù)備超級(jí)視野　　圖像傳感器將配高清晰度成像技術(shù)，在AI的輔助下，人類能夠看到微波圖像、超微波圖像和紅外線圖像等，使得人
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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)離不開(kāi)嵌入式安全性

　　1制造領(lǐng)域的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)　　制造業(yè)需要采集并處理大量數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和可視化，有助于優(yōu)化運(yùn)營(yíng)和成本。數(shù)據(jù)是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)的基石，而制造業(yè)能夠從IIoT中獲得利益最大化。在制造領(lǐng)域，智能傳感器、分布式控制及復(fù)雜安全軟件提供的安全方案是這次革命的黏合劑。　　為了實(shí)現(xiàn)IIoT的愿景，我們必須將大量數(shù)據(jù)，甚至老舊系統(tǒng)置于云端。這將帶來(lái)巨大的安全隱患，因?yàn)檫m用于工業(yè)控制系統(tǒng)的安全措施尚未跟上步伐，甚至在某些情況下根本不存在。當(dāng)參與者知道(無(wú)論是否惡意)某個(gè)工廠或車間實(shí)際上已經(jīng)聯(lián)網(wǎng)，并充分利用各種不
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三星計(jì)劃投入10億美元收購(gòu)AI公司

　　近日，消息人士稱三星正尋求收購(gòu)人工智能公司，并將投入10億美元的巨額預(yù)算，成立一支投資并購(gòu)人工智能科技公司的專項(xiàng)資金。　　近些年，三星的一系列動(dòng)作均可看出其人工智能戰(zhàn)略：據(jù)統(tǒng)計(jì)，三星近些年共收購(gòu)、投資了十幾家AI公司。三星在去年年底收購(gòu)的汽車零部件供應(yīng)商哈曼國(guó)際手中手上就持有多個(gè)AI項(xiàng)目，如智能城市、語(yǔ)音控制等。除此之外，三星還完成對(duì)虛擬助理Viv的收購(gòu)。　　與此同時(shí)，三星高層曾公開(kāi)表達(dá)過(guò)對(duì)AI技術(shù)的強(qiáng)烈興趣，三星軟件研發(fā)部門主管去年稱：他們認(rèn)為AI不再是一個(gè)選擇，而是一個(gè)必須品。　　除了
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谷歌施密特坦白：關(guān)于AI 我全錯(cuò)了

　　本周三在舊金山的 RSA 安全會(huì)議上，Alphabet 的執(zhí)行總裁施密特說(shuō)道：“事實(shí)證明，對(duì)于人工智能的判斷，我完全錯(cuò)了。” 　　起初，因?yàn)橹兰夹g(shù)對(duì)于公司前途和全球經(jīng)濟(jì)都至關(guān)重要，施密特一直對(duì)技術(shù)持有懷疑態(tài)度。　　的確，谷歌總裁 Sundar Pichai (施密特的繼任者，2014年谷歌創(chuàng)始合伙人Larry Page把核心產(chǎn)品的領(lǐng)導(dǎo)權(quán)交給了他)曾說(shuō)過(guò)，我們正在進(jìn)入一個(gè)“AI優(yōu)先”的時(shí)代。而在此之前，所有的關(guān)注點(diǎn)都聚焦于移動(dòng)設(shè)備、智能手機(jī)(比如安
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AI CPU市場(chǎng)規(guī)模2025年將達(dá)574億美元，單芯片AI系統(tǒng)是趨勢(shì)

　　據(jù)海外媒體報(bào)道，自AlphaGo下圍棋勝過(guò)職業(yè)棋手新聞爆出后，關(guān)于人工智能(AI)的投資又掀起熱潮，除了較為人注意的考試機(jī)器人東大君以外，另一個(gè)比較不受重視的方向，則是制作高性能運(yùn)算芯片，讓現(xiàn)在需要高級(jí)服務(wù)器才能執(zhí)行的人工智能，可以用單一芯片執(zhí)行。　　例如Google就自行設(shè)計(jì)TPU(Tensor Processing Unit)，讓展示期間是在服務(wù)器上運(yùn)作的AlphaGo，轉(zhuǎn)在TPU上執(zhí)行;其他廠商如英特爾(Intel)、三星電子(Samsung Electronics)、富士通(Fujitsu
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