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Bench Talk for Design Engineers

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


编程解密:人工智能、算法与机器学习辨析 Stephen Cassar
人工智能、机器学习和算法经常被混为一谈, 但它们并不是同一回事。让我们看一下它们的差异在什么地方、为什么要创造这些词,以及如何使用它们。

语音控制技术让每一个家电都能说会听 Wang Jing
将语音控制技术嵌入到家用电器,首先,语音触发传感器传入指令,其次系统通过模型进行语义分析,预测用户的意图并响应答案。本篇文章以云上架构部署智能语音控制湿度计来为大家详细介绍家用电器能说会听背后的科技细节,云端架构选择了微软Azure云平台,其近几年在AI&IoT领域有很大的发展和创新。

工业化+数据化:机器学习加持下的工业4.0 Wang Dongang
本文介绍了工业4.0的特点,并用实际案例展现了生产生活不同阶段工业4.0的典型场景。机器学习与数据作为工业4.0中各项技术的核心,对工业4.0的发展起到关键作用。在未来工业化和数据化相结合的工业4.0中,大型企业与中小型企业都将面临不同的机遇与挑战。

语言进步推动人工智能发展 M. Tim Jones
编程语言诞生于人工智能(AI),并不断发展以满足AI应用程序持续增长的需求。随着AI算法的进步,支持新统计方法的语言和扩展这些语言的机器学习能力的工具包也在进步。

TensorFlow Lite for MCUs - 网络边缘的人工智能 Michael Parks
在技术发展的历史上,技术先独立发展再相互融合以改变世界的例子比比皆是。原子能和喷气式发动机的融合催生了核航空母舰,改变了20世纪大部分战争的形态。计算机和射频通信的融合产生了智能手机,同时也重新定义了我们与技术以及彼此之间的互动方式。今天,嵌入式电子和人工智能 (AI) 的融合正日益成为下一个具有颠覆性的技术组合。接下来我们就看一下这种融合的发展演变。

边缘影响 Mark Patrick
机器学习和处理器技术的进步正在让AI走出大型数据中心成为可能,使其更大幅度地接近应用点(即网络边缘)。在这篇文章中,我们将探索通过这种方法所实现的AI新用例

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。

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。

医疗行业的未来,人工智能这样塑造! Babu Vaitheeswaran
随着世界的发展,医疗行业必须跟上步伐。AI正在通过远程会面、癌细胞检测和机器人辅助手术等应用来塑造医疗行业的未来。医疗行业广泛运用AI的日子可能就在不远的将来。

人工智能在照明系统中的运用 Paul Golata
想象一下,当你走进一间房子灯光就突然亮起,屋内各种陈设物件都仿佛自己有意识一般和你互动,各种电器机械都神奇地开动了起来……如果是在你的童年时代遇到这样的房子,恐怕人们多半会认为这里闹鬼。不过这是在现在,这个地方也根本没有闹鬼,也就无需劳烦捉鬼敢死队出动了。

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