雖然AI引擎是軟件可編程的,但為了在改善AI引擎的延遲和吞吐量方面獲得最佳結(jié)果,了解實際硬件上發(fā)生的事情非常重要。如果你是一個FPGA設(shè)計者,你會發(fā)現(xiàn)很多并行的FPGA編碼。
在2025年,放棄撥號上網(wǎng)可能不是什么大新聞,因為56K的連接速度已經(jīng)不夠快了。但即便如此,還是有點悲傷。一個時代正式結(jié)束了。青少年再也不用告訴他們的父母不要玩手機,這樣他們就可以和朋友在街上玩《毀滅戰(zhàn)士》了。我們再也聽不到我們的互聯(lián)網(wǎng)流量了。
環(huán)境監(jiān)測管理系統(tǒng),又稱環(huán)境監(jiān)測信息管理系統(tǒng)(EMIS),它是以計算機技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)為核心,管理大量環(huán)境監(jiān)測信息和數(shù)據(jù)儲存的信息系統(tǒng)。利用環(huán)境監(jiān)測管理系統(tǒng)可以加強對環(huán)境污染監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理,能夠快速有效的對環(huán)境進行準(zhǔn)確監(jiān)測。系統(tǒng)主要包含監(jiān)測儀器層,數(shù)據(jù)采集層,數(shù)據(jù)庫層,功能模塊層及 Web 界面層。
這個項目完全是從頭開始構(gòu)建的,從一個重新使用的CPU風(fēng)扇和一個自定義驅(qū)動板開始控制它。我們設(shè)計了一個緊湊的外殼,整齊地容納了所有的組件,使它既實用又干凈。
W6300增加了一倍的插槽容量,增加了IPv6的未來保障,并增強了安全性-使其成為復(fù)雜的多連接應(yīng)用的理想選擇,而W5100S可以可靠地處理基本的物聯(lián)網(wǎng)任務(wù)。
計算機視覺與機器人技術(shù)的結(jié)合:使用深度相機檢測物體和曲線,然后引導(dǎo)機械臂沿著平滑的軌跡運動。
在具體的電氣電子設(shè)備中,這種理想地線是不存在的,當(dāng)電流流過地線時必然會產(chǎn)生電壓降。
濾波電路常用于濾去整流輸出電壓中的紋波,一般由電抗元件組成,如在負載電阻兩端并聯(lián)電容器C,或與負載串聯(lián)電感器L,以及由電容,電感組成而成的各種復(fù)式濾波電路。
雖然傳統(tǒng)的諧波治理方法往往較為復(fù)雜,但通過改進電力電子設(shè)備、增加濾波器、采用排耦電抗器、合理布線與接地、實施功率因數(shù)校正等簡單易行的措施,可以在很大程度上降低諧波的影響。
在這個全面的教程中,我們將深入研究使用內(nèi)置Modbus TCP服務(wù)器在NodeMCU微控制器上控制數(shù)字引腳的復(fù)雜性。Modbus是工業(yè)自動化中廣泛使用的通信協(xié)議,它促進了設(shè)備之間的無縫交互,實現(xiàn)了高效的控制和監(jiān)控。通過將Modbus功能集成到您的NodeMCU ESP8266中,您可以通過TCP/IP網(wǎng)絡(luò)從任何Modbus客戶端遠程管理其數(shù)字引腳。
在本綜合教程中,我們將深入研究將DHT11溫濕度傳感器與XIAO ESP32C3微控制器集成的復(fù)雜過程,從而通過內(nèi)置Modbus TCP服務(wù)器發(fā)布傳感器數(shù)據(jù)。此外,我們將探討如何使用Modbus客戶機應(yīng)用程序訪問和解釋這些數(shù)據(jù)。
我從硬件庫存的墓地中復(fù)活了舊主板。這個板曾經(jīng)是創(chuàng)業(yè)公司的MVP產(chǎn)品。兩年前,當(dāng)初創(chuàng)公司還處于炒作階段,有很多投資者想要慷慨地為初創(chuàng)公司提供資金時,我們看到了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的巨大機遇。我和其他創(chuàng)始人正在邁出第一步,以實現(xiàn)建立這家主要專注于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的創(chuàng)業(yè)公司的想法。
在人工智能與邊緣計算快速發(fā)展的今天,F(xiàn)PGA(現(xiàn)場可編程門陣列)憑借其并行處理能力和可重構(gòu)特性,成為實現(xiàn)硬件加速的核心載體。然而,傳統(tǒng)算法直接映射到FPGA時,常面臨資源消耗大、時序緊張等挑戰(zhàn)。算法轉(zhuǎn)換與近似計算技術(shù)的引入,為FPGA計算技術(shù)開辟了新的優(yōu)化路徑。
深度學(xué)習(xí)算法的廣泛應(yīng)用對計算性能提出了嚴苛要求,傳統(tǒng)CPU/GPU架構(gòu)在能效比和實時性方面逐漸顯現(xiàn)瓶頸。FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)憑借其高度可定制的并行計算架構(gòu)和低功耗特性,成為深度學(xué)習(xí)硬件加速的理想選擇。本文從框架設(shè)計、關(guān)鍵技術(shù)及代碼實現(xiàn)三個維度,探討FPGA加速深度學(xué)習(xí)算法的核心方法。
隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類、目標(biāo)檢測等領(lǐng)域取得了顯著成果。然而,CNN的高計算復(fù)雜度對硬件平臺提出了嚴峻挑戰(zhàn)。針對這一問題,本文提出了一種基于指令驅(qū)動的通用CNN加速器架構(gòu),通過模塊化設(shè)計實現(xiàn)了高效能、可擴展的硬件解決方案。