
Want precise RPM tracking? Use a Hall effect gear tooth sensor and Arduino to measure speed in your next racing project.

瞭解感測器如何促成晶片製造中使用的先進微影系統製程,並介紹 ADI 的 μModule ADAQ 解決方案有何作用。

人工智慧和感測器的結合在多個領域有廣泛應用和迅速的發展,特別是在自動化、物聯網、醫療、智慧城市以及工業4.0等領域。感測器的功能是收集環境中的物理數據,例如溫度、壓力、光線、聲音、加速度等,而人工智慧則用來分析和處理這些數據,從而做出智慧決策或自動反應。感測器融合與AI技術的結合,則實現了更高效率的數據分析和決策過程。

因為Edge AI和機器學習的運算主要發生在裝置邊緣,通常需要處理即時數據並在資源有限的情況下做出快速決策,因此對於硬體類型有其特殊的需求,市場上也有其相應的開發套件可供選擇。開發套件能幫助開發者快速設計、測試和部署AI解決方案。這些開發套件通常包括硬體平台、軟體工具和預先訓練的模型,能簡化開發過程。

在許多嵌入式系統中,必須採用嵌入式機器學習技術,這是指將機器學習模型部署在資源受限的裝置(如微控制器、物聯網裝置和智慧感測器)上,這些裝置通常具有有限的運算能力、儲存空間和功率消耗。許多嵌入式裝置必須採用邊緣運算,由於數據處理在本地裝置上完成,嵌入式機器學習能夠提供極低的響應時間,可降低延遲,適合需要即時反應的應用。

人工智慧(AI)已經是當前科技業最熱門的話題,且其應用面涉及人類生活的各個領域,對於各個產業都帶來相當重要的影響,且即將改變人類未來發展的方方面面,並且在不斷推動科技和社會的進步,未來的發展將無可限量。

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