- 越来越多的系统设计或整机制造企业意识到，要保证产品的创新或是独特性，必须要有自家独特的设计。
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无人机 MCU
- 分析了智能家居的相关技术现状，提出了一种基于公共交换电话网的智能家居系统的总体方案，阐述了该系统的工作原理及软硬件的设计方法与过程。 该系统利用计算机和红外遥控等技术实现了一个智能化的
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智能家居 外围电路 MCU
- 日前Google针对资料中心市场推出自家晶片Tensor Processing Unit (TPU)，专门应付处理大量数据需求。评论指出，Google之所以推出该技术，主要出发点在于追求效能、降低耗能与带领其他业者一同加入打造TPU的行列。
据Network World报导，过去由IBM大型主机与升阳(Sun)伺服器处理的资料中心工作量自从受到诸如Google等云端业者带动后，更让英特尔(Intel)的PC硬体将其普及化，不过，日前Google公布自家TPU效能与架构详细研究报告后，上述情况恐将
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Google AI
- 试想一下，我们在高速公路上使用GPS导航时，我们更愿意口述目的地还是手动输入目的地?未来，语音将极大程度上代替键盘，成为我们与计算机交流的主要方式。 随着深度学习、大数据以及云计算在语音识别中的广泛应用，语音识别的技术得到了长足的进展，在此方面有多年经验的东芝综合运用其先进的语音、图像识别技术并综合云计算服务，开发出能够助力人与人交流的AI技术——“RECAIUS™”。 东芝产业信息通信技术ICT解决方案公司负责“RECAIUS™”项目研发的梅木秀雄介绍说：“为了实现人与AI安心、舒适、协调共存，
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东芝 AI
- 多点触摸的技术能够让人以更直观的方式来操作，市场上也出现越来越大的相关需求。在这篇文章中所述的应用范例将一个高度复杂的HMI系统，用符合成本效益，又简单使用的方式，来可造出各种酷炫的UI的解决方案。
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HMI 高分辨率触摸屏 MCU 多点触控 互动式人机界面
- 近几年随着LIN总线技术的出现，由于其成本低廉，且采用可有效保证通信负载的一主多从结构，在通信速率要求不太高的车身电子领域，可以部分替代低速CAN总线
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LIN CAN ECU MCU
- 基于AVR单片机的野外探测车大体包括机械部分，电子部分和软件部分三部分。细分为车体基体模块、主运动模块、辅运动模块，电源模块、主处理模块、运动控制模块、视频采集模块、传感器采集模块、无线通讯模块、上位机模块。
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野外探测车 传感器 无线通信 MCU 数据采集
- 做出一款基于AVR MCU的导盲车来帮助盲人更好的独立生活。同时，在做这款车的过程中，我们也能学到关于AVR MCU的一些知识。AVR MCU是一个应用性比较广泛的产品，我们想如果能了解比较多的关于AVR MCU 的知识，应该会对我们以后的工作带来很大的益处。综上所述，我们想做一个基于AVR MCU的导盲车。
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导盲车 MCU EVK1100 AVR
- 随着汽车车身控制应用复杂性的提高，对16位微控制器(MCU)的性能要求也越来越高。以前曾用机械方法控制的门控、座椅调节、车内照明和空调系统现在都改成了电子控制。
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车身电子 高端开关 MCU
- 利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测；而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。要求把故障定位到实施修理时可更换的产品层次（可更换单位）的过程称为故障隔离。故障诊断就是指故障检测和故障隔离的过程。
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故障诊断 传感器 DSP MCU ABS防抱死系统
- 脉搏血氧计是用于监测患者血氧含量的医疗设备。该设备测量血氧量及心率，并当其降低至某个预先确定的阈值时产生告警。此类监测对于新生婴儿及手术过程极为有用。
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MSP430 可视脉搏血氧计 MCU
- 随着汽车电子技术的飞速发展，先进的通信网络技术CAN总线被引入到汽车组合仪表设计中，并替代原有的机械式、电气式传统的仪表设计。汽车总线仪表用两根数据通信线进行CAN节点通信，实现了汽车各电控单元之间的资源共享，其已经成为当今和未来一段时间内的主导技术。
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MCU选型 MSCAN MCU
- 脉搏血氧计是用于监测患者血氧含量的医疗设备。该设备测量血氧量及心率，并当其降低至某个预先确定的阈值时产生告警。此类监测对于新生婴儿及手术过程极为有用。
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血氧计 脉搏 MCU
- 脉搏血氧仪是一种用于监视病人血氧饱和度的非浸入式仪器，它正受益于从昂贵的分立元件解决方案转向更高集成度的设计。但是，集成意味着需要就采用哪种处理架构做出艰难抉择。
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脉搏血氧仪 A/D MCU
- 一千个安防企业有一千种生存之道，但是他们的创新和发展一定离不开市场的热点、行业的必然趋势。正如现阶段的安防行业，人们对AI 津津乐道，安防企业也在不断寻找AI与安防产品和技术更好的融合。“AI+安防”才刚刚开始，作为安防企业应该在这片新领域中重塑核心竞争力呢?把握这些很关键!
发挥技术优势，大刀阔斧进行创新
目前的人工智能算法大都基于深度学习实现，深度学习训练神经网络模型是基于海量的训练集，同时需要训练集中的数据具有多样性和完备性。而安防行业最大的资源就是海量高清的
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安防 AI
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