解决方案 训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第二部分[人工智能][工业自动化] 本文是系列文章的第二部分，重点介绍卷积神经网络（CNN）的特性和应用。CNN主要用于模式识别和对象分类。在第一部分文章《卷积神经网络简介：什么是机器学习？——第一部分》中，我们比较了在微控制器中运行经典线性规划程序与运行CNN的区别，并展示了CNN的优势。我们还探讨了CIFAR网络，该网络可以对图像中的猫、房子或自行车等对象进行分类，还可以执行简单的语音识别。本文重点解释如何训练这些神经网络以解决实际问题。 发表于：4/18/2023 11:30:00 PM 全闪存数据中心的梦想正在慢慢实现[嵌入式技术][数据中心] 2011 年，当 Pure Storage 为任务关键型数据中心发表了第一套足够强大、且经济的全闪存存储阵列时，引起了市场与客户的关注。从此，Pure 便立志要实现全闪存数据中心的梦想。 发表于：4/18/2023 10:42:00 PM 使用虚拟实验设计加速半导体工艺发展[EDA与制造][工业自动化] 摘要：虚拟DOE能够降低硅晶圆测试成本，并成功降低DED钨填充工艺中的空隙体积。 发表于：4/18/2023 10:19:00 PM 算法排程：解决制药排程危机[人工智能][数据中心] 排程员必须花费多少时间来处理数据？从车间的操作员处收集最新数据是他们“日常工作”的一部分，但却被无休止的电话、邮件和短信来来回回而延误数据采集。所有这些因素都会给排程员带来巨大的消耗，并因变更没有得到足够快的响应而导致生产受挫。 发表于：4/18/2023 1:04:00 AM 混合信号PCB布局设计的基本准则[EDA与制造][消费电子] 本文详细说明在设计混合信号PCB的布局时应考虑的内容。本文将涉及元件放置、电路板分层和接地平面方面的考量。本文讨论的准则为混合信号板的布局设计提供了一种实用方法，对所有背景的工程师应当都能有所帮助。 发表于：4/18/2023 12:00:00 AM 现代 ADAS 架构通信协议[嵌入式技术][汽车电子] 本文介绍了四种汽车通信协议：以太网、FPD-Link™ 技术（专有汽车串行器/解串器 （SerDes） 协议）、CAN 总线和PCIe 总线，突出了每种技术的核心细微差别，并提供了这些技术支持现代汽车驾驶员辅助系统 （ADAS） 架构的示例和功能。 发表于：4/17/2023 11:33:00 PM 卷积神经网络简介：什么是机器学习？——第一部分[人工智能][工业自动化] 随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI可以越来越多地支持以前无法实现或者难以实现的应用。本系列文章基于此解释了卷积神经网络（CNN）及其对人工智能和机器学习的意义。CNN是一种能够从复杂数据中提取特征的强大工具，例如识别音频信号或图像信号中的复杂模式就是其应用之一。本文讨论了CNN相对于经典线性规划的优势，后续文章《训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第二部分》将讨论如何训练CNN模型，系列文章的第三部分将讨论一个特定用例，并使用专门的AI微控制器对模型进行测试。 发表于：4/17/2023 10:34:00 PM 小型零售商如何通过技术在员工减少的情况下保持全面运营[其他][物联网] 在着力扩大国内需求的大方向下，国内零售行业市场总体向好。然而，当消费者带着需求重回市场时，多数服务业的面对的缺工问题却依旧严峻。面对前所未有的、颇具挑战性的市场干扰性因素，具有前瞻性的小型企业正转向采用能够优化生产力和利润的相关技术，通过选择合适的产品进行投资，确保即使在员工人数减少的情况下，也能够提升顾客整体购物体验。 发表于：4/17/2023 10:26:00 PM 终结智能家居“碎片化”时代的，为什么是 Matter？[人工智能][物联网] 作为一种应用层规范，Matter 源于 2019 年底发布的 IP 互联家庭项目（Project Connected Home over IP，简称 CHIP），是为智能家居市场引入互操作性的最新尝试，目标是让用户购买两台 Matter 认证设备时这两台设备能相互联通配合。实现这一目标后，消费者便能放心地购买不同生产厂商的智能家居设备，而厂家则无需为每个大型甚至小型市场客户单独的增加所需功能。 发表于：4/17/2023 1:28:09 AM ADALM2000实验：数模转换[电源技术][工业自动化] 本实验的目标是探讨数模转换的概念，将CMOS反相器用作梯形电阻分压器的基准开关（用于DAC中）。 发表于：4/17/2023 1:05:00 AM «…58596061626364656667…»
