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一些改進AI引擎應用程序的延遲和吞吐量的方法
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設計者，你會發(fā)現(xiàn)很多并行的FPGA編碼。
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使用樹莓派3，讓Wi-Fi聽起來像撥號上網
在2025年，放棄撥號上網可能不是什么大新聞，因為56K的連接速度已經不夠快了。但即便如此，還是有點悲傷。一個時代正式結束了。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)網流量了。
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設計一個環(huán)境監(jiān)察系統(tǒng)
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)，它是以計算機技術和數(shù)據(jù)庫技術為核心，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。
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基于樹莓派Pico驅動DIY煙霧提取器
這個項目完全是從頭開始構建的，從一個重新使用的CPU風扇和一個自定義驅動板開始控制它。我們設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。
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構建一個智能空氣質量衛(wèi)士
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-使其成為復雜的多連接應用的理想選擇，而W5100S可以可靠地處理基本的物聯(lián)網任務。
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基于AgileX PiPER機械臂的曲線和立方體識別
計算機視覺與機器人技術的結合：使用深度相機檢測物體和曲線，然后引導機械臂沿著平滑的軌跡運動。
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電氣電子設備中，電場的屏蔽應注意哪些點？
在具體的電氣電子設備中，這種理想地線是不存在的，當電流流過地線時必然會產生電壓降。
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濾去整流輸出電壓中的紋波需要什么濾波電路？
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式濾波電路。
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功率因數(shù)校正(PFC)技術也可作為諧波治理的一種有效手段
雖然傳統(tǒng)的諧波治理方法往往較為復雜，但通過改進電力電子設備、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。
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如何使用內置Modbus TCP服務器控制NodeMCU ESP8266微控制器的數(shù)字引腳
在這個全面的教程中，我們將深入研究使用內置Modbus TCP服務器在NodeMCU微控制器上控制數(shù)字引腳的復雜性。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網絡從任何Modbus客戶端遠程管理其數(shù)字引腳。
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如何從XIAO ESP32C3發(fā)布DHT11傳感器數(shù)據(jù)到內置Modbus TCP服務器并在Modbus客戶端讀取
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微控制器集成的復雜過程，從而通過內置Modbus TCP服務器發(fā)布傳感器數(shù)據(jù)。此外，我們將探討如何使用Modbus客戶機應用程序訪問和解釋這些數(shù)據(jù)。
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構建基礎板：具有橋接Modbus傳感器連接到Lorawan無線連接的能力
我從硬件庫存的墓地中復活了舊主板。這個板曾經是創(chuàng)業(yè)公司的MVP產品。兩年前，當初創(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)網領域的巨大機遇。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)網應用的創(chuàng)業(yè)公司的想法。
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算法轉換與近似計算：FPGA計算技術的創(chuàng)新引擎
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)。算法轉換與近似計算技術的引入，為FPGA計算技術開辟了新的優(yōu)化路徑。
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深度學習算法在FPGA中的硬件加速框架設計
深度學習算法的廣泛應用對計算性能提出了嚴苛要求，傳統(tǒng)CPU/GPU架構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和低功耗特性，成為深度學習硬件加速的理想選擇。本文從框架設計、關鍵技術及代碼實現(xiàn)三個維度，探討FPGA加速深度學習算法的核心方法。
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通用CNN加速器的指令驅動架構與模塊化實現(xiàn)
隨著深度學習技術的飛速發(fā)展，卷積神經網絡（CNN）在圖像分類、目標檢測等領域取得了顯著成果。然而，CNN的高計算復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動的通用CNN加速器架構，通過模塊化設計實現(xiàn)了高效能、可擴展的硬件解決方案。
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