- 隨著科技復雜度逐漸增加，工程師開始尋求新方法來開發(fā)更有效的AI模型，本文將探索AI與仿真的結合如何幫助工程師解決時間、模型可靠度、數據質量等諸多挑戰(zhàn)。隨著現今科技復雜度的增加，人工智能（artificial intelligence；AI）的能力和涉及范圍也不斷在擴大。因此，工程師在被交付任務要將AI整合于系統(tǒng)之中時將面臨新的挑戰(zhàn)。這些復雜性的一部分，源自于使用在模型訓練的數據幾乎可決定AI模型效果的認知?如果數據不足、不夠精確、或者存在偏差，模型的計算結果就會受到影響。以較高的層級來說，AI與模擬有三種
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工具箱 AI 模擬
- 本文介紹了聲表面波射頻辨識標簽的工作原理，分析閱讀器的設計原理，并給出了基于時域采樣的閱讀器設計方法。針對系統(tǒng)需要高速A/D采樣的需求，利用MATLAB儀器控制工具箱實現示波器和MATLAB軟件的連接，充分發(fā)揮后者的高速采集能力。避免把主要精力用于系統(tǒng)硬件開發(fā)和調試，提高了研究效率。本系統(tǒng)成功參加了深圳高新技術交易會展出，取得了良好的展示效果。
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標簽 閱讀 系統(tǒng) 設計 SAW 工具箱 MATLAB 儀器 控制 基于
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